📖 模型接入指南
5 分钟将 Li-Token 集成到你的应用或客户端中
🚀 快速接入
Li-Token 完全兼容 OpenAI API 格式。你只需要将客户端或代码中的 Base URL 和 API Key 替换为以下信息即可。
注册并登录
访问 控制台 注册账号并登录。
获取 API Key
进入 Token 管理 页面,点击「添加 Token」生成你的 API Key。
替换 Base URL
在你的代码或客户端中,将 OpenAI API 地址替换为 Li-Token 地址。
选择模型名
使用下方模型列表中的模型名称(如 glm-5.2、hy-mt2-pro)发起调用。
🔗 Base URL
API 地址: https://www.li-token.com
将你代码中的 https://api.openai.com 替换为此地址即可。
# 例如在 Python OpenAI SDK 中:
client = OpenAI(
base_url="https://www.li-token.com", # ← 换成这个
api_key="sk-xxx" # ← 换成你的 Key
)
🔑 API Key
在 控制台 → Token 管理 中创建和管理你的 API Key。
💡 提示:API Key 以 sk- 开头。请妥善保管,不要泄露给他人。
🤖 模型列表
Li-Token 聚合了多家主流 AI 模型供应商,以下为当前可用的全部模型:
📝 文本 / 推理模型
| 模型名称 | 供应商 | 说明 | 标签 |
|---|---|---|---|
glm-5.2 |
智谱 | 旗舰模型,1M 上下文,支持思考长度控制 | 文本推理 |
glm-5.1 |
智谱 | 代码增强版,可单次持续工作长达 8 小时 | 文本推理 |
glm-5 |
智谱 | 面向 Agentic Engineering,擅长复杂系统工程 | 文本推理 |
glm-5-turbo |
智谱 | 面向 Agent 长链路任务优化 | 文本 |
glm-5v-turbo |
智谱 | 多模态 Coding 基座模型,支持图片/视频输入 | 文本推理 |
kimi-k2.7-code |
Kimi | Kimi 最智能的 Coding 模型,支持图文视频 | 文本推理 |
kimi-k2.6 |
Kimi | 开源模型,长程任务执行和 Agent 集群能力 | 文本推理 |
kimi-k2.5 |
Kimi | 原生多模态架构,支持视觉与文本输入 | 文本推理 |
qwen3.5-flash |
千问 | 融合线性注意力与稀疏 MoE,快速响应 | 文本推理 |
qwen3.5-plus |
千问 | 纯文本与多模态能力全面提升 | 文本推理 |
minimax-m3 |
MiniMax | MSA 架构,1M 超长上下文,原生多模态 | 文本推理 |
minimax-m2.7 |
MiniMax | 自我进化模型,卓越的软件工程能力 | 文本推理 |
youtu-vita |
腾讯 | VITA 多模态理解模型,支持视频和图片分析 | 文本 |
hunyuan-2.0-thinking-20251109 |
腾讯 | 混元 2.0 推理模型,具备深度思考能力 | 文本推理 |
hunyuan-2.0-instruct-20251111 |
腾讯 | 混元 2.0 指令模型 | 文本 |
hy-mt2-pro |
腾讯 | 混元 MT2 Pro 高性能文本生成 | 文本 |
hy-mt2-plus |
腾讯 | 混元 MT2 Plus 增强模型 | 文本 |
hy-mt2-lite |
腾讯 | 混元 MT2 Lite 轻量模型,快速响应 | 文本 |
hy-role |
腾讯 | 角色扮演模型,擅长角色对话与情境交互 | 文本 |
hunyuan-role-latest |
腾讯 | 最新角色扮演模型 | 文本 |
Hy3 preview |
腾讯 | 混元 Hy3 预览版 | 文本 |
deepseek-v4-flash-202605 |
DeepSeek | V4 Flash 快速推理模型 | 文本 |
deepseek-v4-pro-202606 |
DeepSeek | V4 Pro 高性能推理模型 | 文本 |
🎨 图片生成模型
| 模型名称 | 供应商 | 说明 |
|---|---|---|
hy-image-v3.0 |
腾讯 | 混元图片生成,支持千字语义解析、长文本生成 |
hy-image-lite |
腾讯 | 轻量图片生成,快速响应高品质输出 |
🎬 视频生成模型
| 模型名称 | 供应商 | 说明 |
|---|---|---|
kl-video-v3 |
腾讯 | 智能分镜与 15 秒长视频,最高 4K 画质 |
vd-video-q3-pro |
腾讯 | 音视频一体生成,16 秒 1080P 直出 |
hy-video-1.5 |
腾讯 | 文本/图像输入,场景切换与多角色交互 |
yt-video-2.0 |
腾讯 | 图片生成连贯动态视频 |
yt-video-humanactor |
腾讯 | 单张照片驱动动态人像视频 |
yt-video-fx |
腾讯 | 图片+特效模板生成特效视频 |
doubao-seedance-2.0 |
视频 | 支持文生/图生/参考视频/参考音频,可选分辨率、时长,按token计费。详见下方调用说明。 |
🧊 3D 生成模型
| 模型名称 | 供应商 | 说明 |
|---|---|---|
hy-3d-3.1 |
腾讯 | 文生 3D、图生 3D、八视图生成 |
hy-3d-express |
腾讯 | 极速版,1 分 30 秒内快速生成 3D 模型 |
💰 价格说明
模型按 Token 用量计费(图片/视频/3D 按次计费)。具体价格请在 控制台 → 模型列表 中查看实时价格。
⚠️ 注意:不同模型的计费标准不同。文本模型按输入/输出 Token 分别计费;媒体模型按生成次数/时长计费。请以控制台显示为准。
🎬 视频 / 3D 模型调用说明
视频和 3D 生成模型与文本模型使用同一套 OpenAI 兼容接口,调用方式相同:
# 视频/3D 生成也使用 /v1/chat/completions 接口 curl https://www.li-token.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-你的API密钥" \ -d '{ "model": "kl-video-v3", "messages": [{"role": "user", "content": "小河流水,夕阳余晖"}] }' # 响应示例(任务提交后立即返回) { "choices": [{ "message": { "content": "视频生成任务已提交!\n\n任务ID: 1461022537634529280\n模型: kl-video-v3\n...", "_task_id": "1461022537634529280" } }] }
📌 异步模式:视频和 3D 生成是耗时任务(30 秒到数分钟)。提交后会立即返回任务 ID,不会长时间等待。异步任务可通过 /v1/media/query 接口查询进度,Seedance 模型为同步模式直接返回结果。
💡 可用列表:视频模型:kl-video-v3(文生视频)、hy-video-1.5、vd-video-q3-pro、yt-video-2.0(图生视频)、yt-video-humanactor、yt-video-fx、doubao-seedance-2.0(视频,支持多场景)。图片生成(异步):hy-image-v3.0。3D 模型:hy-3d-3.1、hy-3d-express。
🎬 Seedance 视频生成参数说明
doubao-seedance-2.0 支持丰富的参数控制视频生成效果:
| 参数 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
prompt |
string | 视频描述文本,必填 |
duration |
int | 视频时长(秒),范围 4-15,默认 5 |
resolution |
string | 分辨率:480p / 720p / 1080p,默认 720p |
image_url |
string | 首帧图片 URL(图生视频),可选 |
reference_video_url |
string | 参考视频 URL(含视频输入场景),可选 |
audio_url |
string | 参考音频 URL,可选 |
generate_audio |
bool | 是否生成音频,默认 false |
⚠️ 注意:不同分辨率和输入场景的计费标准不同。含视频输入 / 低分辨率费用更低,无视频输入 / 高分辨率费用更高。具体价格请在控制台查看。
调用示例
# 文生视频,5 秒 720p curl https://www.li-token.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer [redacted]" \ -d '{ "model": "doubao-seedance-2.0", "messages": [{"role": "user", "content": "夕阳下的海滩,海浪轻轻拍打沙滩"}], "duration": 5, "resolution": "720p" }' # 图生视频,带首帧图片 curl https://www.li-token.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer [redacted]" \ -d '{ "model": "doubao-seedance-2.0", "messages": [{"role": "user", "content": "一只猫在草地上奔跑"}], "duration": 5, "resolution": "720p", "image_url": "https://example.com/cat.jpg" }' # 带参考视频和音频,生成音频 curl https://www.li-token.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer [redacted]" \ -d '{ "model": "doubao-seedance-2.0", "messages": [{"role": "user", "content": "参考视频风格延续"}], "duration": 5, "resolution": "720p", "reference_video_url": "https://example.com/ref-video.mp4", "audio_url": "https://example.com/bgm.mp3", "generate_audio": true }'
💻 代码示例
以下代码展示如何使用 Li-Token 调用模型。
cURL
# 聊天补全 curl https://www.li-token.com/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-你的API密钥" \ -d '{ "model": "glm-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "你好,请介绍一下你自己"}], "stream": true }' # 获取可用模型列表 curl https://www.li-token.com/v1/models \ -H "Authorization: Bearer sk-你的API密钥"
Python(OpenAI SDK)
# 安装:pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://www.li-token.com", api_key="sk-你的API密钥" ) # 非流式请求 response = client.chat.completions.create( model="glm-5.2", messages=[{"role": "user", "content": "用Python写一个冒泡排序"}], temperature=0.7, max_tokens=1024 ) print(response.choices[0].message.content) # 流式请求 stream = client.chat.completions.create( model="kimi-k2.7-code", messages=[{"role": "user", "content": "写一个贪吃蛇游戏"}], stream=True ) for chunk in stream: if chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
JavaScript
// 使用 Fetch API const response = await fetch("https://www.li-token.com/v1/chat/completions", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer sk-你的API密钥" }, body: JSON.stringify({ model: "qwen3.5-flash", messages: [{ role: "user", content: "今天天气怎么样?" }], temperature: 0.7 }) }); const data = await response.json(); console.log(data.choices[0].message.content); // 流式(SSE) const eventSource = new EventSource( "https://www.li-token.com/v1/chat/completions", { method: "POST", headers: { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer sk-你的API密钥" }, body: JSON.stringify({ model: "hy-mt2-pro", messages: [{ role: "user", content: "讲个故事" }], stream: true }) } );
🖼️ 图片生成
# 图片生成使用 /v1/chat/completions 接口
curl https://www.li-token.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-你的API密钥" \
-d '{
"model": "hy-image-lite",
"messages": [{"role": "user", "content": "一只猫咪在沙滩上看日落,插画风格"}]
}'
🛠️ 客户端配置
Li-Token 可以被集成到各种 AI 客户端中,以下是常见客户端的配置方法。
🍒 Cherry Studio
打开设置
进入 Cherry Studio → 设置 → AI 提供商 → 添加自定义提供商
填写配置
名称:Li-Token
API 地址:https://www.li-token.com/v1
API Key:你的 API Key
选择模型
添加你需要的模型(如 glm-5.2、hy-mt2-pro),即可开始对话。
🤖 LobeChat
手动配置
设置 → 语言模型 → OpenAI → 自定义 API 地址
API 代理地址:https://www.li-token.com/v1
API Key:你的 API Key
🐱 OpenCat
添加提供商
设置 → 模型 → 添加自定义提供商
填写信息
API 域名:https://www.li-token.com
API Key:你的 API Key
模型前缀:根据需求添加模型名
📱 其他客户端
| 客户端 | 配置说明 |
|---|---|
| AI as Workspace | Provider: OpenAI, API URL: https://www.li-token.com/v1, API Key: 你的 Key |
| AMA 问天 | 服务器地址: https://www.li-token.com, API Key: 你的 Key |
| DeepChat | Host: https://www.li-token.com, API Key: 你的 Key |
| OpenAI 官方 SDK | base_url="https://www.li-token.com", api_key="sk-xxx" |
💡 关键原则:所有兼容 OpenAI 的客户端,只需将 API 地址替换为 https://www.li-token.com(或 https://www.li-token.com/v1),再填入 API Key 即可使用。