新模型支持

我们现已支持 Qwen3-Coder-480B-A35B 模型（模型标识：Qwen3-Coder），该模型专为代码生成和理解优化，具备 256k 上下文长度和 64k 最大输出长度，支持 Claude Code、Cline、Roo Code 等工具。

快速开始

心流 API 提供与 OpenAI 100% 兼容的接口服务，让您可以无缝切换到我们的 AI 服务，享受更高性能和更具成本效益的解决方案。

第一步：获取 API 密钥

1. 访问 心流官网 并完成注册登录
2. 在用户设置页面生成您的专属 API KEY
3. 妥善保存 API KEY，用于后续接口调用

💡 提示：API KEY 具有完整的账户权限，请勿泄露给他人。

第二步：了解支持的模型

我们提供多种高性能的 AI 模型供您选择使用。为了获取最新的模型信息、详细参数配置和使用说明，请访问我们的模型页面：

查看完整模型列表

点击查看所有支持的模型

在模型页面，您可以：

• 查看所有可用模型的详细信息
• 了解每个模型的上下文长度和输出限制
• 查看模型的性能特点和适用场景
• 复制 模型ID 用于 API 调用

第三步：配置接口参数

使用以下配置信息来调用心流 API：

参数名称	参数值	说明
HTTP URL	https://apis.iflow.cn/v1/chat/completions	聊天接口，支持流式和非流式
API Key	你的密钥	在 控制台 获取
OpenAi Base URL	https://apis.iflow.cn/v1	OpenAI SDK使用

第四步：开始调用接口

基础示例

以下是使用不同编程语言调用心流 API 的示例：

OpenAI-Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
  base_url="https://apis.iflow.cn/v1",
  api_key="<YOUR_IFLOW_API_KEY>",
)

completion = client.chat.completions.create(
  extra_body={},
  model="TBStars2-200B-A13B",
  messages=[
    {
      "role": "user",
      "content": "What is the meaning of life?"
    }
  ]
)
print(completion.choices[0].message.content)

OpenAI-TypeScript

import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
  baseURL: "https://apis.iflow.cn/v1",
  apiKey: "<YOUR_IFLOW_API_KEY>"
});
async function main() {
  const completion = await openai.chat.completions.create({
    model: "TBStars2-200B-A13B",
    messages: [
      {
        "role": "user",
        "content": "What is the meaning of life?"
      }
    ],
    
  });

  console.log(completion.choices[0].message);
}

main();

Bash/cURL

curl https://apis.iflow.cn/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "TBStars2-200B-A13B",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个专业的AI助手。"},
      {"role": "user", "content": "请介绍一下人工智能的发展历史"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'

Python

import requests

# 配置 API
url = "https://apis.iflow.cn/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
    "Content-Type": "application/json"
}

# 请求数据
data = {
    "model": "TBStars2-200B-A13B", 
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "解释一下量子计算的基本原理"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
}

# 发起请求
response = requests.post(url, json=data, headers=headers)
result = response.json()

# 打印结果
print(result["choices"][0]["message"]["content"])

JavaScript

const response = await fetch('https://apis.iflow.cn/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer YOUR_API_KEY',
    'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'TBStars2-200B-A13B',
    messages: [
      {role: 'user', content: '写一个快速排序算法的 Python 实现'}
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1000
  })
});

const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

下一步

• 📖 详细文档：查看完整的 API 参考手册
• 🔧 高级配置：了解更多参数配置选项
• 💬 技术支持：联系我们 获取帮助

🚀 开始构建：现在您已经掌握了基础用法，可以开始在您的项目中集成心流 API 了！