Developer Docs

复制即可接入

这一页只保留开发者真正会马上用到的东西：Base URL、鉴权方式、推荐模型和可复制的代码示例。

Base URL

https://cc.g4api.cn/v1

推荐模型

kimi-for-coding

鉴权方式

Bearer YOUR_API_KEY

兼容方式

OpenAI 风格接口

接入步骤

1. 复制 Base URL
保持和控制台一致，避免本地和线上配置出现两套入口。
2. 选择一个模型
当前示例默认使用 kimi-for-coding，也可以从模型页带着模型名跳转过来。
3. 放入你的 API Key
鉴权方式与 OpenAI 风格一致，直接使用 Bearer Token。
4. 发送首个请求
先用 cURL 或 SDK 样例打通，再去控制台查看调用结果。

快速示例

同一组参数，分别给你 cURL、Python 和 Node.js 版本，复制就能跑。

返回模型页打开控制台

cURL

curl https://cc.g4api.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kimi-for-coding","messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://cc.g4api.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="kimi-for-coding",
    messages=[{"role": "user", "content": "hello"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

Node.js

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://cc.g4api.cn/v1"
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "kimi-for-coding",
  messages: [{ role: "user", content: "hello" }]
});

console.log(response.choices[0]?.message?.content);

Environment

复制 .env 配置

多数 OpenAI 兼容 SDK 都能直接读取这三项。先放进本地环境变量，再把代码里的占位符删掉。

OPENAI_API_KEY=YOUR_API_KEY
OPENAI_BASE_URL=https://cc.g4api.cn/v1
OPENAI_MODEL=kimi-for-coding

Checklist

首次接入检查

Base URL

确认 SDK 的 base_url / baseURL 是 https://cc.g4api.cn/v1

模型名

先用 kimi-for-coding 打通，再切换到其他模型。

鉴权

只传 API Key，不要传 NEW API 登录密码。

回看日志

请求后到控制台查看最近调用日志，确认耗时和消耗。

Balance Check

接入前先确认余额

API Key、模型名和 Base URL 都正确时，余额不足仍会导致请求失败。正式接入或压测前，建议先去 NEW API 控制台确认余额和充值状态。

打开 NEW API 控制台

Troubleshooting

接入排错

请求失败时先看状态码和错误码，再去控制台核对余额、API Key 状态和最近调用日志。

打开控制台

401 Unauthorized

API Key 未通过

检查 Authorization 是否是 Bearer YOUR_API_KEY，并确认 Key 没有多复制空格或换行。

model_not_found

模型名错误

确认请求里的 model 完全等于 kimi-for-coding，大小写和横线都要一致。

insufficient_quota

余额不足

进入控制台查看余额和最近调用日志，充值后再重试同一个请求。

rate_limit_exceeded

请求过快

给客户端加重试和退避等待，避免多个任务同时用同一个 API Key 冲高并发。