大模型服务平台 TokenHub 语言模型调用概览

TokenHub 平台聚合了腾讯混元、DeepSeek、智谱 GLM、Kimi、MiniMax 等多家厂商的语言模型,覆盖对话交互、内容创作、代码生成、推理分析等场景。所有模型统一兼容 OpenAI Chat Completions API 与 Anthropic Messages API 两种协议,可以以直接使用 OpenAI SDK、Anthropic SDK 或任何兼容客户端接入。

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大模型服务平台 TokenHub 产品页,含版本规格、价格与购买入口。

一、模型支持的协议概览

模型名称 model 参数值 OpenAI Chat Completions OpenAI Responses Anthropic
Hy4 hy4 ✅ ✅ ✅
Hy4 preview hy4-preview ✅ ✅ ✅
Hy3 hy3 ✅ ✅ ✅
Hy-MT2-Pro hy-mt2-pro ✅ ❌ ❌
Hy-MT2-Plus hy-mt2-plus ✅ ❌ ❌
Hy-MT2-Lite hy-mt2-lite ✅ ❌ ❌
Hy-Role-Latest hunyuan-role-latest ✅ ❌ ✅
Hy-Role hy-role ✅ ❌ ✅
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 原厂直供 deepseek/deepseek-flash ✅ ✅ ✅
DeepSeek-V4-Flash 0731 正式版 原厂直供 deepseek-v4-flash-202605deepseek/deepseek-v4-flash-0731deepseek/deepseek-v4-flash ✅ ✅ ✅
DeepSeek-V4-Pro 0813 正式版原厂直供 deepseek-v4-pro-202606deepseek/deepseek-v4-pro-0813deepseek/deepseek-v4-pro ✅ ✅ ✅
DeepSeek-V4-Flash-Vision-Exp 原厂直供 deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp ✅ ✅ ✅
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 deepseek-v4.1-flash-1017 ✅ ✅ ✅
DeepSeek-V4.1-Flash deepseek-v4.1-flash ✅ ✅ ✅
DeepSeek-V4-Pro 0813 正式版 deepseek-v4-pro-0813 ✅ ✅ ✅
DeepSeek-V4-Pro deepseek-v4-pro ✅ ✅ ✅
GLM-5.3 glm-5.3 ✅ ✅ ✅
GLM-5.3-Flash glm-5.3-flash ✅ ✅ ✅
GLM-5.3-FlashX glm-5.3-flashx ✅ ✅ ✅
GLM-5.2 glm-5.2 ✅ ✅* ✅
GLM-5V-Turbo(即将下线) glm-5v-turbo ✅ ❌ ✅
Kimi K3.1 Pro HighSpeed kimi-k3.1-pro-highspeed ✅ ✅ ✅
Kimi K3.1 Pro kimi-k3.1-pro ✅ ✅ ✅
Kimi K3 kimi-k3 ✅ ✅ ✅
Kimi K2.8 Preview kimi-k2.8-preview ✅ ❌ ✅
Kimi K2.7 Code HighSpeed kimi-k2.7-code-highspeed ✅ ❌ ✅
Kimi K2.7 Code kimi-k2.7-code ✅ ❌ ✅
Kimi-K2.6 kimi-k2.6 ✅ ✅ ✅
MiniMax-M3.1-Flash minimax-m3.1-flash ✅ ✅ ✅
MiniMax-M3 minimax-m3 ✅ ✅ ✅
MiniMax-M2.7 minimax-m2.7 ✅ ✅ ✅
MiMo-V2.6-Pro mimo-v2.6-pro ✅ ✅ ✅
MiMo-V2.6-Flash mimo-v2.6-flash ✅ ✅ ✅
MiMo-V2.5-Pro mimo-v2.5-pro ✅ ✅ ✅
Step 5 Preview step-5-preview ✅ ❌ ✅

注意:说明:

二、协议与调用方式

TokenHub 对客户端统一提供三种业界标准协议,所有模型均通过同一组 Base URL 接入,仅需切换协议路径与 model(三种协议均为 POST 请求):

协议 路径 适用 SDK 说明
OpenAI Chat Completions /v1/chat/completions OpenAI SDK 及兼容客户端 最通用,覆盖全部模型
OpenAI Responses /v1/responses OpenAI SDK(Responses 接口) 面向多类型输入与内置工具的新接口,支持模型有限
Anthropic Messages /v1/messages Anthropic SDK 及兼容客户端 Claude 风格协议,兼容 DeepSeek 等模型

Base URL(按接入地域二选一)

·广州:https://tokenhub.tencentmaas.com/v1

·新加坡:https://tokenhub-intl.tencentmaas.com/v1

认证方式(按调用协议设置请求头)

·OpenAI Chat / Responses 路径:Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

·Anthropic Messages 路径:x-api-key: YOUR_API_KEY

各协议的完整字段说明与调用示例请参见以下文档:

·OpenAI Chat Completions 协议字段说明

·OpenAI Response 协议字段说明

·Anthropic Message 协议字段说明

三、TokenHub 相对标准 API 的变化

TokenHub 对客户端保持三种标准协议的原生语义,同一份 OpenAI / Anthropic SDK 代码通常只需替换 Base URL、API Key 与 model 即可接入。相较各协议标准,主要差异集中在以下方面:

·统一入口与鉴权:所有模型共用同一组 Base URL,仅按协议切换路径(/v1/chat/completions、/v1/responses、/v1/messages);OpenAI 兼容路径使用 Authorization: Bearer,Anthropic 路径使用 x-api-key。

·model 为平台模型名:model 填写 TokenHub 提供的模型标识即可。

·能力因模型而异:思考模式、工具调用、多模态、缓存及部分采样参数的支持度取决于所使用的具体模型,标准协议中的个别字段可能被忽略或降级,详见对应协议专篇。

·思考内容承载方式:OpenAI 兼容路径通过 reasoning_content 返回思维链,Anthropic 路径通过 thinking 内容块返回,开关方式以对应协议专篇为准。

·usage 字段差异:不同模型返回的 usage(尤其缓存相关 token 明细)字段不完全一致,请以实际返回为准。

各协议逐字段的差异标注与调用示例,请以上文 协议与调用方式 中的三篇协议专篇为准。

四、错误处理

三种协议的错误响应均为 JSON 结构,包含 HTTP 状态码与平台业务错误码。业务错误码采用 6 位数字,前三位与 HTTP 状态码对应(如 400xxx 对应参数错误、401xxx 对应认证问题、429xxx 对应限流)。

完整的错误码列表、含义与处理建议,请参见 API 错误码说明。

接入时常见的几类错误:

·401002:API Key 无效。请确认 Key 与所用 Base URL 属于同一站点 —— 广州与新加坡为相互独立的站点,API Key 不互通。

·402xxx:模型服务未开通或额度不足。需先在控制台开通对应模型,与模型是否支持该协议无关。

·429xxx:触发限流。响应可能携带 Retry-After 头,建议按指数退避重试。

·流式请求在返回过程中出错时,错误信息会以 SSE 错误帧的形式出现在数据流中间,需在解析流时一并处理。

五、接入 AI 工具

TokenHub 兼容 OpenAI 与 Anthropic 两套标准协议,因此绝大多数支持自定义模型服务的 AI 编码工具与 Agent 客户端都可以直接接入,无需改造。

接入方式通常只需三步:

1. 在控制台创建 API Key,并开通所需模型。

2. 在工具的配置项(配置文件或环境变量)中,把服务地址指向 TokenHub 的 Base URL,由平台按请求路径自动区分协议。

3. 将模型名替换为 模型支持的协议概览 中的 model 参数值,并确认该模型支持工具所使用的协议。

不同工具的配置文件位置、环境变量名称与可选参数各有差异,以下为各工具的详细配置步骤:

·CodeBuddy Code

·Claude Code

·Codex

·OpenCode

·OpenClaw

·Cursor

·Cline

·Roo Code

·Kilo Code

·WorkBuddy

·Hermes Agent

六、专用指南入口

以上为跨模型的通用说明。各厂商模型的专属参数、版本差异与最佳实践,请查阅对应厂商专篇:

·混元调用指南

·DeepSeek 调用指南

·GLM 调用指南

·Kimi 调用指南

·MiniMax 调用指南

·Qwen 调用指南

部分能力有独立专篇,涉及时请一并查阅:

·深度思考

·交错式思考模式(Interleaved Thinking)

·保留式思考模式(Preserved Thinking)

·联网搜索

·批量推理

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