为每一个人机恋
提供低成本的陪伴

快速开始

注册后在「控制台 → API 密钥」获取密钥。使用任意 OpenAI SDK 时，把 base_url 换成上面的地址即可。

认证方式

每个请求必须携带 Authorization 请求头。一个账号最多持有 5 个密钥，任一密钥等效，泄露后可在控制台删除并重新生成。

Authorization: Bearer sk-v4-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

模型列表

计费规则：每次调用扣除 max(实际消耗 token, 模型最低消耗)，实际用量以响应中的 usage.total_tokens 为准。

请求参数

图片识别

V4-2.1-fast 支持图片输入：把 messages 里的 content 从纯文本换成内容块数组，即可让模型「看图」回答问题。支持识物、读文字（OCR）、看图表、描述照片等场景。

请求示例（识别一张网络图片）

curl https://ai.vthree.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-v4-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "V4-2.1-fast",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        { "type": "text", "text": "这张图片里有什么？" },
        { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/photo.jpg" } }
      ]
    }]
  }'

Base64 方式把 url 换成 "data:image/jpeg;base64,/9j/4AAQ..." 即可。带图请求自动跳过联网搜索、直接识图作答（识图无需搜索，回答更快）；接入微信 ClawBot 的用户，在微信里直接发送图片即可自动识图，无需任何额外配置。

联网搜索

平台支持对话前联网搜索，按以下优先级生效（上层覆盖下层，默认不搜索）：

1. 请求参数 — 请求体里传 web_search 字段（true / false），仅对本次请求生效
2. 控制台开关 — 专业控制台「联网搜索」开启后，对账号下所有请求生效
3. 默认 — 不搜索，直接对话

开启后时效、事实类问题会先联网搜索最新资料再作答：流式请求先收到「搜索中…」增量，随后返回基于搜索结果的回答；纯寒暄、写作、计算类问题自动跳过搜索以节省消耗。搜索结果计入输入 token，消耗更高、响应稍慢；搜索服务异常或未产生回答时自动降级为直接对话，不影响可用性。

人设设定

平台支持三级人设，按以下优先级生效（上层覆盖下层）：

1. 请求参数 — 请求体里传 persona 字段，仅对本次请求生效
2. 网页设定 — 控制台「人设设定」保存的内容，对账号下所有请求生效
3. 平台默认 — 未做任何设定时的 V4 内置人设

最终生效的人设会作为 system 消息插入 messages 数组开头，再转发给模型。

响应格式

普通响应（stream=false）

{
  "id": "chatcmpl-xxxx",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": { "role": "assistant", "content": "你好" },
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": { "prompt_tokens": 12, "completion_tokens": 8, "total_tokens": 20 }
}

流式响应（stream=true，SSE 逐行推送）

data: {"choices":[{"delta":{"content":"你"}}]}

data: {"choices":[{"delta":{"content":"好"}}]}

data: {"usage":{"total_tokens":20},"choices":[]}

data: [DONE]

错误码

示例代码

curl https://ai.vthree.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-v4-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "V4-2.1-fast",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

const res = await fetch("https://ai.vthree.cn/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer sk-v4-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "V4-2.1-fast",
    stream: true, // 流式输出
    messages: [{ role: "user", content: "你好" }]
  })
});

const reader = res.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;
  for (const line of decoder.decode(value).split("\n")) {
    if (line.startsWith("data: ")) {
      const payload = line.slice(6);
      if (payload === "[DONE]") break;
      const chunk = JSON.parse(payload);
      process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || "");
    }
  }
}

import requests

url = "https://ai.vthree.cn/v1/chat/completions"
headers = {
    "Authorization": "Bearer sk-v4-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
    "Content-Type": "application/json",
}
data = {
    "model": "V4-2.1-fast",
    "stream": True,
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}],
}

with requests.post(url, headers=headers, json=data, stream=True) as r:
    for line in r.iter_lines():
        if not line:
            continue
        payload = line.decode("utf-8")
        if payload.startswith("data: "):
            print(payload[6:], flush=True)