使用文档 · 快速上手与透传自检

拿到 API key 后，照本文从上到下跑一遍即可：先把 key 跑通，再用 30 秒确认请求是真透传到上游大模型，没有被换成廉价模型。

本文所有命令可直接复制运行，把示例里的 $KEY 换成你自己的 key 即可。

# 先把 key 和地址设成环境变量，后面命令直接复用
export KEY="sk-你的key"
export BASE="https://api.llmvalet.com"

一、查可用模型

curl -s $BASE/v1/models -H "Authorization: Bearer $KEY" | jq '.data[].id'

当前提供 Claude 与 OpenAI 两家官方直连模型。模型 ID 一律以 /v1/models 实际返回为准——model 字段必须填真实存在的 ID，填未上架的名字会返回 model not found。Claude 系常用 ID：

二、发起对话

2.1 curl（OpenAI 格式，所有模型通用）

curl -s $BASE/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }' | jq

2.2 Python（openai SDK）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="sk-你的key", base_url="https://api.llmvalet.com/v1")

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-opus-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

2.3 Node.js（openai SDK）

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-你的key",
  baseURL: "https://api.llmvalet.com/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-opus-4-6",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

2.4 第三方客户端

任何支持「自定义 OpenAI 接口」的工具（Cherry Studio、ChatBox、NextChat、LobeChat、Cursor、Continue 等）填两个值即可：

• API Base：https://api.llmvalet.com/v1（部分工具只填 https://api.llmvalet.com，会自动补 /v1）
• API Key：你的 key

2.5 Anthropic 原生格式（仅 Claude 系）

如果你的工具走 Anthropic SDK / /v1/messages：

curl -s $BASE/v1/messages \
  -H "x-api-key: $KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-opus-4-6",
    "max_tokens": 100,
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }' | jq

Python：Anthropic(api_key="...", base_url="https://api.llmvalet.com")。

2.6 图像生成（gpt-image-2）

图像模型走 /v1/images/generations（不是对话接口），返回 base64 图片（b64_json），需自行解码存盘。

curl -s $BASE/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2","prompt":"一只戴帽子的柴犬，扁平插画风","size":"1024x1024"}' \
  | jq -r '.data[0].b64_json' | base64 -d > out.png

Python（openai SDK）：

from openai import OpenAI
import base64

client = OpenAI(api_key="sk-你的key", base_url="https://api.llmvalet.com/v1")

resp = client.images.generate(
    model="gpt-image-2",
    prompt="一只戴帽子的柴犬，扁平插画风",
    size="1024x1024",
)
open("out.png", "wb").write(base64.b64decode(resp.data[0].b64_json))

• 返回 b64_json（base64），需解码后才是图片；不要拿 gpt-image-2 去打 /v1/chat/completions，会报错。
• size 支持 1024x1024 等（以模型实际支持为准）。
• 按图像 token 计费（一张约几百 output token）。

三、透传自检（核心）

3.1 Claude 系：看响应 ID 前缀（30 秒，最强证据）

Claude 全系经 AWS Bedrock 透传。Bedrock 生成的消息 ID 固定带 bdrk 标记，这是上游原样返回、代理层无法凭空伪造的指纹：

curl -s $BASE/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-opus-4-6","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}' \
  | jq '{id, model, usage_source: .usage.usage_source}'

真实透传应返回类似：

{
  "id": "msg_bdrk_01UJg2cryKPEob1aRUuZ61jC",
  "model": "claude-opus-4-6",
  "usage_source": "anthropic"
}

校验要点：

• ✅ id 以 msg_bdrk_ 开头 → 来自 AWS Bedrock 的 Claude，不是别的模型冒充。
• ✅ model 与你请求的完全一致。
• ✅ usage.usage_source 为 anthropic → 用量按 Anthropic 口径统计。

如果 id 不是 msg_ / msg_bdrk_ 开头，或返回结构明显不像 Anthropic，就要警惕被换成了其它模型。

3.2 OpenAI 系：看 Azure 响应头（gpt-5.5 等，30 秒）

OpenAI 系经 Azure OpenAI 透传。Azure 在响应头里留了一串自己独有的指纹，由本服务原样转发，代理伪造不出来：

curl -s -D - -o /dev/null $BASE/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.5","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}' \
  | grep -iE "x-ms-|apim-request-id|azureml"

真实透传会看到（均为 Azure 专属）：

x-ms-region: East US 2
x-ms-served-model: gpt-5.5-2026-04-24
x-ms-deployment-name: gpt-5.5
x-ms-rai-invoked: true
apim-request-id: 3654a7da-...
azureml-model-session: d20260604...

• ✅ x-ms-region（Azure 服务区域）、x-ms-served-model（Azure 实际返回的模型版本）——伪造不了真实区域和版本号。
• ✅ apim-request-id / azureml-model-session：Azure API Management / ML 的请求标识，Azure 专属。
• ✅ x-ms-rai-invoked: true：Azure 内容安全被调用——OpenAI 官方直连没有这个头。

看到这些 x-ms-* 头即为来自 Azure OpenAI 的真模型；若全无，警惕被换成了别的来源。

3.3 终极对账：和官方 key 比一致性（5 分钟，可选）

如果你手里有 Anthropic 官方 key，可用相同请求分别打官方和本代理，对比：

• 温度设 0 跑同一 prompt，对比输出风格/格式是否同源；
• 对比 usage.input_tokens / output_tokens 是否一致（同一模型的 tokenizer 计数应当吻合）；
• 对比模型独有能力（如 Claude 的特定拒答边界）。

代理偷换成廉价模型时，token 计数、ID 格式、独有字段三者很难同时对上——这正是难以伪造的原因。

四、常见问题

五、安全提醒

• API key 等同密码，不要提交进 git、贴进公开对话或前端代码。
• 怀疑泄露时，第一时间在控制台禁用并重置 key。
• 建议给不同用途的应用分配不同 key，方便追踪与吊销。