一行代码切换：用OpenAI SDK接入国产大模型

2026-04-25 · 约5分钟阅读

痛点

做AI开发的朋友都知道，每家大模型都有自己的SDK和API格式：

• DeepSeek有自己的接口
• 通义千问走DashScope
• 智谱GLM有独立的API
• Kimi月之暗面又是另一套

每接一个模型，就要学一套新的API，改一遍代码。痛点很明显。

解决方案：用OpenAI SDK调一切

好消息是，现在几乎所有国产大模型都兼容OpenAI的API格式。你只需要一个API中转站（如TokenHub），把所有模型统一成一个OpenAI兼容接口。

三步切换

Step 1：安装OpenAI SDK

pip install openai

Step 2：改两行配置

# 之前：每个模型一套配置
import openai
openai.api_key = "deepseek自己的key"
openai.base_url = "https://api.deepseek.com"

# 之后：一个Key全搞定
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    api_key="在TokenHub获取的Key",
    base_url="https://loyap-innovation.com/v1/"
)

Step 3：换模型只需改model名

# DeepSeek
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[...]
)

# 通义千问 - 改个名字就行
response = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",  # 只改这个
    messages=[...]
)

# 智谱GLM
response = client.chat.completions.create(
    model="glm-4-flash",  # 只改这个
    messages=[...]
)

# Kimi (128k上下文)
response = client.chat.completions.create(
    model="moonshot-v1-128k",  # 只改这个
    messages=[...]
)

完整示例：流式输出

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-tokenhub-key",
    base_url="https://loyap-innovation.com/v1/"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen-plus",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首诗"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

支持的模型一览

模型	model名	特点
DeepSeek Chat	deepseek-chat	性价比高
Qwen-Plus	qwen-plus	综合能力强
Qwen-Max	qwen-max	最强推理
GLM-4-Flash	glm-4-flash	免费额度
Kimi Moonshot	moonshot-v1-128k	128k超长上下文

价格对比

通过TokenHub接入，相比官方直充最高可省40%：

• DeepSeek：¥27起/100万token
• 通义千问：¥23起/100万token
• 智谱GLM：¥0起（Flash版本免费）
• Kimi：¥23起/100万token

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