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