快速入门

约 804 字大约 3 分钟

2026-04-15

本指南将帮助您快速接入智算多多 API 服务，完成从获取 API Key 到发起请求的完整流程。

1. 获取并配置 API Key

1.1 获取 API Key

登录智算多多控制台
进入「API 管理」页面
点击「创建 API Key」
复制生成的 API Key 并妥善保存

注意

API Key 仅在创建时显示一次，请务必及时保存。如需更换，可在控制台重新创建。

1.2 配置 API Key

您可以通过以下方式配置 API Key：

方式一：环境变量（推荐）

# Linux / macOS
export ZSDODO_API_KEY="your-api-key-here"

# Windows PowerShell
$env:ZSDODO_API_KEY="your-api-key-here"

# Windows CMD
set ZSDODO_API_KEY=your-api-key-here

方式二：代码中直接配置

在代码中直接传入 API Key（适用于测试环境，生产环境建议使用环境变量）。

2. 模型列表服务

智算多多提供丰富的模型选择，满足不同场景需求。

2.1 查询可用模型

通过 API 获取当前支持的模型列表：

Python

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key="your-api-key",
    base_url="https://api.zsdodo.com/v1"
)

models = client.models.list()
for model in models:
    print(model.id)

JavaScript

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'your-api-key',
  baseURL: 'https://api.zsdodo.com/v1', 
  dangerouslyAllowBrowser: true
});

const models = await client.models.list();
models.data.forEach(model => console.log(model.id));

Java

// 使用 OkHttp 请求
OkHttpClient client = new OkHttpClient();
Request request = new Request.Builder()
    .url("https://api.zsdodo.com/v1/models")
    .header("Authorization", "Bearer your-api-key")
    .build();

Response response = client.newCall(request).execute();
System.out.println(response.body().string());

2.2 支持的模型类型

模型类型	适用场景	特点
文本生成	对话、写作、翻译	高质量文本输出
代码生成	编程辅助、代码补全	多语言支持
嵌入模型	向量化、语义搜索	高效向量化处理

3. 安装 SDK

智算多多兼容 OpenAI API 协议，可直接使用 OpenAI SDK。

Python

pip install openai

JavaScript/Node.js

npm install openai
# 或
pnpm add openai
# 或
yarn add openai

Java

<!-- Maven -->
<dependency>
    <groupId>com.openai</groupId>
    <artifactId>openai-java</artifactId>
    <version>0.22.0</version> <!-- 建议检查并使用最新版本 -->
</dependency>

4. 发起 API 请求

4.1 文本生成请求

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 若没有配置环境变量，请用平台API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx"
    api_key=os.getenv("ZSDODO_API_KEY"),
    base_url="https://api.zsdodo.com/v1/chat/completions",
)

completion = client.chat.completions.create(
    # 模型列表：https://test-console.zsdodo.com/#/model/square
    model="qwen-plus",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "你是谁？"},
    ]
)
print(completion.model_dump_json())

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const openai = new OpenAI(
    {
        // 若没有配置环境变量，请用平台API Key将下行替换为：apiKey: "sk-xxx",
        apiKey: process.env.ZSDODO_API_KEY,
        baseURL: "https://api.zsdodo.com/v1/chat/completions"
    }
);

async function main() {
    const completion = await openai.chat.completions.create({
        model: "qwen-plus",  //此处以qwen-plus为例，可按需更换模型名称。模型列表：https://test-console.zsdodo.com/#/model/square
        messages: [
            { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
            { role: "user", content: "你是谁？" }
        ],
    });
    console.log(JSON.stringify(completion))
}

main();

Java

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletion;
import com.openai.models.chat.completions.ChatCompletionCreateParams;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
                .apiKey(System.getenv("ZSDODO_API_KEY"))
                .baseUrl("https://api.zsdodo.com/v1/chat/completions")
                .build();

        ChatCompletionCreateParams params = ChatCompletionCreateParams.builder()
                .addUserMessage("你是谁")
                .model("qwen-plus")
                .build();

        try {
            ChatCompletion chatCompletion = client.chat().completions().create(params);
            System.out.println(chatCompletion);
        } catch (Exception e) {
            System.err.println("Error occurred: " + e.getMessage());
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

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