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RelayAI 提供 OpenAI Chat Completions 兼容接口。个人实名认证用户与企业认证用户使用同一个 base_url，通过 model 参数选择模型，平台按 API Key 的认证权限校验。

1. 注册并完成对应级别的实名认证
2. 在控制台创建 API Key
3. 查询账户当前可用模型
4. 运行示例并核对响应与用量

鉴权

所有请求通过 HTTP 请求头中的 Bearer Token 鉴权。Base URL 如下：

在请求头中携带密钥：

Authorization: Bearer sk-relay-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
Content-Type: application/json

接口支持范围

兼容范围以具体接口为单位，不同模型和上游渠道可能支持不同能力。生产接入前，请先查询账户的可用模型，并用目标接口完成一次测试。

发起第一个请求

调用 /chat/completions 接口发起一次对话补全。下面的示例以国产模型 deepseek-v4-flash 为例：

# cURL
curl https://api.relayai.com.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RELAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用一句话介绍 RelayAI"}
    ]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.relayai.com.cn/v1",
    api_key="sk-relay-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，RelayAI"}
    ],
)
print(resp.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.relayai.com.cn/v1",
  apiKey: process.env.RELAY_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "你好，RelayAI" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "deepseek-v4-flash",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "RelayAI 提供统一的大模型 API 接入服务。"},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {"prompt_tokens": 18, "completion_tokens": 20, "total_tokens": 38}
}

请求参数

查询账户可用模型

模型和权限会随账户、认证级别及上游状态变化。使用同一个 API Key 查询当前账户可调用的模型，不要在应用中长期写死公开示例目录。

curl https://api.relayai.com.cn/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $RELAY_API_KEY"

模型示例目录

以下列表同步后台全量模型目录，共 52 个模型，其中 43 个已有可用渠道、9 个暂未开放。目录用于识别模型命名和模态，不代表任一账户必然可调用；实际可用模型以 GET /v1/models 和控制台显示为准，模型标识区分大小写。

流式输出

设置 stream: true，服务端以 SSE（Server-Sent Events）逐块返回，适合打字机式实时渲染。

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen3.8-max",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首诗"}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

在编程工具中使用

支持自定义兼容端点的编程工具与 Agent 可以接入 RelayAI。请先确认工具所需协议、RelayAI 账户权限和模型渠道均已开通，再将 base_url 指向对应端点并填入 API Key。下面给出常见配置示例。

Claude Code

Anthropic 协议 · 接入前确认

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# 写入 shell 配置或当前会话
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.relayai.com.cn"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-relay-..."
export ANTHROPIC_MODEL="gpt-5.6-terra"

Cursor

OpenAI 兼容 · 设置项

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# Settings → Models → Override OpenAI Base URL
Base URL   https://api.relayai.com.cn/v1
API Key    sk-relay-...
Model      deepseek-v4-flash  # 添加为自定义模型

Hermes Agent

OpenAI 兼容 · 环境变量

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export OPENAI_BASE_URL="https://api.relayai.com.cn/v1"
export OPENAI_API_KEY="sk-relay-..."
export OPENAI_MODEL="glm-5.2"

OpenClaw

OpenAI 兼容 · 配置文件

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provider:  openai-compatible
base_url:  https://api.relayai.com.cn/v1
api_key:   sk-relay-...
model:     kimi-k2.7-code

查看更多工具配置（5）

opencode

OpenAI 兼容 · ~/.config/opencode/opencode.json

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{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "relayai": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "RelayAI",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.relayai.com.cn/v1",
        "apiKey": "sk-relay-..."
      },
      "models": {
        "deepseek-v4-flash": { "name": "DeepSeek V4 Flash" },
        "qwen3.8-max": { "name": "Qwen 3.8 Max" }
      }
    }
  }
}

Codex（OpenAI CLI / 桌面版）

OpenAI 兼容 · ~/.codex/config.toml

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# ~/.codex/config.toml（用户级配置）
model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "relayai"

[model_providers.relayai]
name = "RelayAI"
base_url = "https://api.relayai.com.cn/v1"
env_key = "RELAY_API_KEY"

使用条件：Codex 自定义 Provider 使用 Responses API。首次接入前，请确认当前 RelayAI 账户、所选模型与渠道已支持 /v1/responses；仅支持 /v1/chat/completions 的渠道无法直接用于 Codex。

Z Code（智谱 AI IDE）

OpenAI 兼容 · 设置面板

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# 设置 → Model Settings → Add provider
Name       RelayAI
Base URL   https://api.relayai.com.cn/v1
API Key    sk-relay-...
模型        deepseek-v4-flash  # 可添加多个已授权模型

Qoder（阿里 AI 编程工具）

OpenAI 兼容 · Custom Endpoint

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# Settings → Qoder → Model Backend → Custom Endpoint
Base URL    https://api.relayai.com.cn/v1
API Key     sk-relay-...
Model Name  deepseek-v4-flash   # 大小写敏感

WorkBuddy（腾讯 AI 工作台）

OpenAI 兼容 · 设置面板

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# 设置 → 模型 → 添加模型 → 自定义（OpenAI 兼容）
接口地址    https://api.relayai.com.cn/v1/chat/completions
API Key     sk-relay-...
模型名称    deepseek-v4-flash

Agent 接入与治理

企业可以把 OpenClaw、WorkBuddy、Claude Code、Python SDK 或自研 Harness 的模型流量归属到受管 Agent，并统一应用模型白名单、预算和工具策略。客户端只使用 Agent 绑定的企业 API Key，不需要额外提交 Agent ID。

快速接入

1. 创建 Agent设置归属部门、项目、风险等级与模型白名单。
2. 绑定独立 Key每个业务实例使用独立的企业 API Key。
3. 配置客户端选择对应协议并填写 RelayAI API 地址和模型。
4. 验证模型调用发起真实请求，确认 Console 已观测到模型用量。
5. 接入工具治理登记 Tool、配置策略并在执行前完成授权核销。

治理范围

预算与权限

工具授权与人工审批

工具凭证只允许核销一次。服务端执行器必须在真正调用业务工具之前完成授权和核销。

1. 固定工具映射把 tool_key 映射到受信任函数和动作类型。
2. 请求授权提交 request_id、参数摘要和预估成本。
3. 策略决策返回允许、待人工审批或拒绝。
4. 核销凭证用相同请求和参数核销一次性 ticket。
5. 执行业务工具核销成功后才调用目标系统。

发起策略判断；返回 approval 时使用相同 request_id 轮询，返回 allow 且包含能力凭证后停止轮询。

执行前核销一次性能力凭证。授权与核销必须使用相同的 request_id、tool_key、action_type 与 parameters_hash。

常见问题

错误与排查

请求失败时先记录 HTTP 状态码和响应中的 request_id。响应通常包含 error.type 与 error.message；具体字段可能因模型渠道而不同。

{
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "model is required"
  },
  "request_id": "req_01..."
}

限流与计费

限流按账户、API Key、模型和渠道配置执行，实际额度以控制台、响应头或合同约定为准。文本模型通常按实际输入与输出 token 计费，其他模态按对应计费单位结算。

• 每次请求的用量可在响应 usage 字段及控制台账单中核对；
• 遇到 429 时不要立即循环重试，应按响应头或指数退避策略等待；
• 模型单价和可用计费方式以定价页及控制台展示为准。