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1. 创建 API Key

登录 控制台，进入「令牌」页面，点击「添加令牌」：

• 名称：随便写，方便自己区分
• 额度：留空表示跟随账户余额
• 分组：默认即可

创建后会得到一串 sk- 开头的密钥，只显示一次，请立即保存。

2. 接入地址

项目	值
Base URL	https://gateport.dev/v1
鉴权方式	Authorization: Bearer sk-...
协议	OpenAI 兼容（Chat Completions / Responses）

3. 第一个请求

curl https://gateport.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GATEPORT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

4. Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-...",
    base_url="https://gateport.dev/v1",
)

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

5. Node.js

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.GATEPORT_API_KEY,
  baseURL: 'https://gateport.dev/v1',
})

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: 'gpt-6-luna',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
})
console.log(resp.choices[0].message.content)

6. 流式输出

加上 "stream": true 即为流式返回（SSE）：

curl -N https://gateport.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $GATEPORT_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-luna",
    "stream": true,
    "messages": [{"role": "user", "content": "写一段 300 字的短文"}]
  }'

7. 查看用量

控制台「日志」页面可以看到每次请求的：

• 模型、渠道
• 输入 / 输出 token
• 扣费金额
• 首字延迟、总耗时

注意事项

• 密钥请通过环境变量传入，不要写死在代码里或提交到 Git
• 建议为不同项目创建不同令牌，方便按项目统计用量
• 请求失败时参考错误码，429 / 5xx 可以直接重试