知识引擎原子能力 第三方大模型兼容接口（功能已迁移至TokenHub）

注意：DeepSeek API 相关功能已转移至 TokenHub，后续请到 TokenHub 使用，此文档不再更新。

·base_url：https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v3

·api_key：与 DeepSeek 、混元大模型的 API key 均不共用，需在控制台 API key 页面进行创建。

·接口请求地址完整路径：https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v3/chat/completions

·调用情况可在 控制台 中查看。计费详情请参见 计费概述。

注意：说明：

注意：默认单账号下的模型限制为：

二、GLM 系列模型

三、MiniMax 系列模型

四、Kimi 系列模型

注意：说明：

五、快速开始

·API 使用前提：已在腾讯云控制台 API key 管理 开通腾讯云大模型 API 能力并创建 API key。如果通过 SDK 调用，需要安装 OpenAI 。

·如果你首次使用大模型 API 能力，请参考 API key 管理 进行大模型 API 能力的开通，并将示例代码中的 model 参数修改为上表中你需要调用的模型名称。

六、安装 SDK

你需要确保已安装 Python 3.8或以上版本。

安装或更新 OpenAI Python SDK

运行以下命令：

pip install -U openai

如果运行失败，请将 pip 改为 pip3。

八、流式输出

第三方模型均支持流式输出；在输出内容比较长的场景下，为降低超时风险，推荐你使用流式输出方式。

PythonNodeJScURLfrom openai import OpenAIimport os# 初始化OpenAI客户端client = OpenAI( # 请用大模型API能力API Key将下行替换为：api_key="sk-xxx", api_key="API_KEY", base_url="https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v3",)def main(): reasoning_content = "" # 思维链回答 answer_content = "" # 最终回答 is_answering = False # 是否思考中的标记符 # 发送请求 stream = client.chat.completions.create( model="glm-5", # 此处以 glm-5 为例，可按需更换模型名称 messages=[ {"role": "user", "content": "请解释一下RESTful API的设计原则"} ], stream=True ) for chunk in stream: delta = chunk.choices[0].delta # 处理空内容情况 if not getattr(delta, 'reasoning_content', None) and not getattr(delta, 'content', None): continue # 处理开始回答的情况 if not getattr(delta, 'reasoning_content', None) and not is_answering: is_answering = True # 处理思维链回答 if getattr(delta, 'reasoning_content', None): reasoning_content += delta.reasoning_content # 处理最终回答 elif getattr(delta, 'content', None): print(delta.content, end='', flush=True) answer_content += delta.contentif __name__ == "__main__": try: main() except Exception as e: print(f"发生错误：{e}")import OpenAI from "openai";const openai = new OpenAI({ // 请用腾讯云大模型能力API Key将下行替换为：apiKey: "sk-xxx", apiKey: "API_KEY", baseURL: "https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v3"});async function main() { let reasoningContent = ""; // 思维链回答 let answerContent = ""; // 最终回答 let isAnswering = false; // 是否思考中的标记符 const completion = await openai.chat.completions.create({ model: "glm-5", // 此处以 glm-5 为例，可按需更换模型名称 messages: [ { role: 'user', content: '请解释一下RESTful API的设计原则' } ], stream: true, }); for await (const chunk of completion) { const delta = chunk.choices[0].delta; // 处理空内容情况 if (!delta.reasoning_content && !delta.content) { continue; } // 处理开始回答的情况 if (!delta.reasoning_content && !isAnswering) { isAnswering = true; } // 处理思维链回答 if (delta.reasoning_content) { reasoningContent += delta.reasoning_content; } // 处理最终内容 else if (delta.content) { process.stdout.write(delta.content); answerContent += delta.content; } }}main().catch(console.error);curl https://api.lkeap.cloud.tencent.com/v3/chat/completions \\-H "Content-Type: application/json" \\-H "Authorization: Bearer sk-xxxxxxxxxxx" \\-d '{ "model": "glm-5", "messages": [ { "role": "user", "content": "请解释一下RESTful API的设计原则" } ], "stream": true}'

十、稳定性

若执行后出现“concurrency exceeded”的响应，则表明你的请求触发限流。这通常是由于服务器资源暂时不足所致。建议你稍后再试，届时服务器负载可能已得到缓解。

十一、GLM-5

支持通过 thinking 参数控制思考模式，默认开启思考。

十二、MiniMax M2.5

不支持通过 thinking 参数控制思考模式。

十三、Kimi K2.5

·支持通过 thinking 参数控制思考模式，默认开启。

·在思考模式下，不支持强制调用某个工具，tool_choice 仅支持设置为 auto（默认值）和 none。

十四、Kimi K2-0905-preview

十五、Kimi K2-turbo-preview

十六、Kimi K2-thinking-turbo

敬请关注后续动态。

十七、查看更多完整示例

Python

NodeJS

Go

十八、错误码

十九、错误示例

{"error":{"message":"not enough quota","type":"runtime_error","param":null,"code":"20031"}}

20、安全审查示例

finish_reason = content_filter 表示输出内容触发了安全审核机制。这通常发生在系统检测到某些输入或输出内容可能包含敏感信息或不适当的语言，因此自动启动了审核流程以确保内容的安全性和适宜性。在这种情况下，系统会对相关内容进行仔细审查，以防止不当信息的传播。

21、非流式输出示例：

{"id":"26a58a8ab6e7712937ad542436b4b97a","object":"chat.completion","created":1740379897,"model":"glm-5","choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"你好，我无法给到相关内容。"},"finish_reason":"content_filter"}],"usage":{"prompt_tokens":0,"completion_tokens":0,"total_tokens":0}}

22、流式输出示例：

data: {"id":"d2d486bfdb31b1b6f55c8b5cbeb492d3","object":"chat.completion.chunk","created":1740379627,"model":"glm-5","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","content":"你好，我无法给到相关内容。"},"finish_reason":"content_filter"}],"usage":{"prompt_tokens":0,"completion_tokens":0,"total_tokens":0}}