适用于 GPT 模型的兼容 OpenAI 的 API

使用 OpenAI SDK，配合 AI Prime Tech 的网关 URL 和 Codex 分组密钥。从一个 GPT-6 模型入手，测试简短请求并检查用量，然后再集成较长的工作流。

模型与模型 ID

模型	请求 ID	实用的起点
GPT-6 Astra	`gpt-6-astra`	复杂推理、高难度调试和广泛的技术调查。
GPT-6.1 Sol	`gpt-6.1-sol`	编码和智能体工作流的实用起点。
GPT-6 Luna	`gpt-6-luna`	小幅修改、分类以及频繁执行的范围明确的任务。
GPT-6 Sol	`gpt-6-sol`	现有 GPT-6 Sol 集成与迁移对比。

近期的网关使用记录还包括 GPT-5.6 Sol, GPT-5.6 Terra 和 GPT-5.6 Luna。使用 GET /v1/models 配合您的密钥，查询其所属分组可用的模型。公开目录仅提供概览，并不意味着密钥有权访问其中列出的所有模型。

发起 Responses API 请求

安装 OpenAI Python SDK，使用 python -m pip install openai。设置 AIPRIMETECH_API_KEY 在你的环境中，然后运行：

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://aiprimetech.io/v1",
    api_key=os.environ["AIPRIMETECH_API_KEY"],
)
response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Reply with one sentence confirming the connection.",
    stream=True,
)
for event in response:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)

客户端基础 URL 以 /v1结尾；SDK 会添加 /responses。此流式示例会在文本增量到达时立即打印。核查本指南时，网关的近期使用记录中包含上述四个 GPT-6 ID 的成功流式 Responses 请求。

选择客户端所需的端点

工作流程	端点或设置
Codex CLI	自定义提供商，使用 `wire_api = "responses"`
使用 OpenAI SDK 的新应用	`client.responses.create(...)`
现有的聊天补全集成	`/v1/chat/completions`，具体取决于模型和功能支持情况
模型发现	`GET /v1/models` 使用同一个密钥

API 兼容性因功能而异。请测试应用实际使用的工具调用、结构化输出、图像输入及其他功能。OpenAI 自有平台文档中列出的可用功能，并不代表第三方网关也支持这些功能。对于编程智能体，请先使用 Responses API，并参阅 Codex 设置指南.

了解网关计费

AI Prime Tech 根据所选密钥分组和套餐对网关访问计费。请在控制台查看当前费率，设置合理的使用预算，并检查少量调用样本。OpenAI 公布的标价可供参考，但与 AI Prime Tech 请求的收费是两回事。

对于持续的编程会话，请对比预付费 Codex 访问与以下页面中当前提供的 Codex Unlimited 套餐：购买。Claude 套餐有独立的分组。请阅读 API 访问与 ChatGPT 订阅的区别，然后再选择产品。

避免常见的集成错误

请确保密钥与其提供商匹配。OpenAI 签发的密钥应用于 OpenAI 的端点；AI Prime Tech 密钥应用于本网关。请使用代码中指定的环境变量。收到模型不可用错误时，请检查确切的模型 ID 和分组。不要对身份验证或计费错误无限重试。

AI Prime Tech 独立于 OpenAI。OpenAI 的模型目录介绍了上游模型；本页介绍如何通过我们的服务连接这些模型。对比用于编程的 GPT-6 模型.