📖 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 URLAPI Key 替换为以下信息即可。

1

注册并登录

访问 控制台 注册账号并登录。

2

获取 API Key

进入 Token 管理 页面,点击「添加 Token」生成你的 API Key。

3

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。

4

选择模型名

使用下方模型列表中的模型名称(如 glm-5.2hy-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

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-1.5vd-video-q3-proyt-video-2.0(图生视频)、yt-video-humanactoryt-video-fxdoubao-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-3.1hy-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

1

打开设置

进入 Cherry Studio → 设置 → AI 提供商 → 添加自定义提供商

2

填写配置

名称:Li-Token

API 地址:https://www.li-token.com/v1

API Key:你的 API Key

3

选择模型

添加你需要的模型(如 glm-5.2hy-mt2-pro),即可开始对话。

🤖 LobeChat

1

使用一键链接

点击以下链接直接配置 LobeChat:

👉 一键配置 LobeChat

2

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

1

添加提供商

设置 → 模型 → 添加自定义提供商

2

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。

🔧 打开 API 测试工具 →