TransToken API 文档

统一的大模型 API 网关。一个密钥，一套协议，接入多家上游模型服务。

简介

TransToken 对外提供 OpenAI 兼容 与 Anthropic 兼容 两套接口。你现有的 SDK 或客户端，通常只需替换 base_url 与 api_key 即可接入，无需改动业务代码。

服务地址

快速开始

三步完成第一次调用：

1. 登录控制台，在 令牌 页面创建一个 API Key。
2. 复制 Key（形如 sk-...），妥善保存——它只会完整显示一次。
3. 用下面的命令发起第一个请求。

curl https://api.transtoken.shop/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSTOKEN_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用一句话解释什么是 API 网关"}
    ]
  }'

成功时会返回：

{
  "id": "chatcmpl-8f3a...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1758102400,
  "model": "gpt-4o-mini",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": { "role": "assistant", "content": "API 网关是..." },
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 42,
    "total_tokens": 60
  }
}

鉴权方式

所有接口使用 Bearer Token 鉴权，在请求头中携带：

Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

列出模型

返回当前账号可用的模型列表。

curl https://api.transtoken.shop/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSTOKEN_API_KEY"

{
  "object": "list",
  "data": [
    { "id": "gpt-4o-mini", "object": "model", "owned_by": "openai" },
    { "id": "claude-sonnet-4-5", "object": "model", "owned_by": "anthropic" }
  ]
}

对话补全

核心接口。兼容 OpenAI Chat Completions 协议，支持多轮对话、函数调用、多模态输入。

请求参数

messages 的 role

流式输出

设置 stream: true 后，服务端以 text/event-stream 逐块推送，每行以 data: 开头，以 data: [DONE] 结束。

curl -N https://api.transtoken.shop/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSTOKEN_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role":"user","content":"写一首关于秋天的短诗"}],
    "stream": true
  }'

data: {"choices":[{"delta":{"content":"秋风"}}]}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"起，落叶"}}]}

data: [DONE]

Anthropic 兼容接口

供 Anthropic 官方 SDK 或 Claude Code 类客户端使用。字段遵循 Anthropic Messages API 规范。

curl https://api.transtoken.shop/v1/messages \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-api-key: $TRANSTOKEN_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role":"user","content":"你好"}]
  }'

向量嵌入

把文本转成向量，用于语义检索、聚类、RAG。

curl https://api.transtoken.shop/v1/embeddings \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSTOKEN_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "text-embedding-3-small",
    "input": ["第一段文本", "第二段文本"]
  }'

图像生成

curl https://api.transtoken.shop/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSTOKEN_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-1",
    "prompt": "一只在雨中打伞的橘猫，水彩风格",
    "size": "1024x1024"
  }'

公共参数与请求头

错误码

错误返回体统一为：

{
  "error": {
    "message": "具体错误描述",
    "type": "invalid_request_error",
    "code": "invalid_api_key"
  }
}

限流说明

• 限流按 令牌（Key） 维度统计，不同 Key 互不影响。
• 触发限流时返回 429，响应头会带上 Retry-After（秒）。
• 建议实现 指数退避：首次等待 1s，之后 2s、4s、8s，最多重试 3 次。
• 不要把重试逻辑放在循环里无间隔调用，会放大限流并浪费额度。

示例：cURL

export TRANSTOKEN_API_KEY="sk-你的密钥"

curl https://api.transtoken.shop/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $TRANSTOKEN_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [{"role":"user","content":"你好，请自我介绍一下"}]
  }'

示例：Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://api.transtoken.shop/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个简洁的助手"},
        {"role": "user", "content": "解释一下什么是 token"},
    ],
)

print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage.total_tokens)

流式：

with client.chat.completions.stream(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一段 200 字的散文"}],
) as stream:
    for event in stream:
        if event.type == "content.delta":
            print(event.delta, end="", flush=True)

示例：Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.TRANSTOKEN_API_KEY,
  baseURL: "https://api.transtoken.shop/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o-mini",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
});

console.log(resp.choices[0].message.content);

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