快速开始#

四步从零到第一个成功的 API 响应。

第 1 步 — 注册账户#

1. 访问 UniGateway 登录页
2. 使用邮箱地址登录

登录后进入控制台，可管理密钥、查看用量和配置路由。

第 2 步 — 充值余额#

前往 设置 → 计费 充值余额。详见使用方案与定价。

第 3 步 — 获取 API Key#

1. 在 UniGateway 控制台打开 设置 → API Keys
2. 点击 创建密钥
3. 立即复制密钥 — 仅显示一次

export UNIGATEWAY_API_KEY="<your-api-key>"

安全提示：API 密钥保存在环境变量或 .env 文件中，不要提交到代码仓库。

密钥轮换和多密钥策略参见账户与 API Key。

第 4 步 — 发送第一个请求#

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_UNIGATEWAY_API_KEY>",
    base_url="https://api.unigateway.ai/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a concise assistant."},
        {"role": "user", "content": "Write a 1-line product tagline for UniGateway."},
    ],
    temperature=0.3,
)

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

UniGateway 支持三种 API 协议，选择你最熟悉的一种。

如果你已经知道要实现什么功能，可以先看这张表：

投入生产前，请始终先用 GET /v1/models 确认模型 ID 可用。

协议 1：OpenAI Chat Completions#

Base URL：https://api.unigateway.ai/v1

curl https://api.unigateway.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $UNIGATEWAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.4",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "生命的意义是什么？"}
    ]
  }'

Python（OpenAI SDK）

pip install openai

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="<YOUR_UNIGATEWAY_API_KEY>",
    base_url="https://api.unigateway.ai/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "生命的意义是什么？"}],
)

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

TypeScript（OpenAI SDK）

npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.UNIGATEWAY_API_KEY,
  baseURL: "https://api.unigateway.ai/v1",
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.4",
  messages: [{ role: "user", content: "生命的意义是什么？" }],
});

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

协议 2：Anthropic Messages#

Base URL：https://api.unigateway.ai/v1

curl https://api.unigateway.ai/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $UNIGATEWAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Anthropic-Version: 2023-06-01" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "生命的意义是什么？"}
    ]
  }'

Python（Anthropic SDK）

pip install anthropic

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="<YOUR_UNIGATEWAY_API_KEY>",
    base_url="https://api.unigateway.ai/v1",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "生命的意义是什么？"}],
)

print(message.content[0].text)

TypeScript（Anthropic SDK）

npm install @anthropic-ai/sdk

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.UNIGATEWAY_API_KEY,
  baseURL: "https://api.unigateway.ai/v1",
});

const message = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-4-6",
  max_tokens: 1024,
  messages: [{ role: "user", content: "生命的意义是什么？" }],
});

console.log(message.content[0].text);

协议 3：Google Gemini#

Base URL：https://api.unigateway.ai/v1beta

curl https://api.unigateway.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent \
  -H "Authorization: Bearer $UNIGATEWAY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [
      {"parts": [{"text": "生命的意义是什么？"}]}
    ]
  }'

Python（requests）

pip install requests

import requests

api_key = "<YOUR_UNIGATEWAY_API_KEY>"
resp = requests.post(
    "https://api.unigateway.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "contents": [
            {"parts": [{"text": "生命的意义是什么？"}]}
        ]
    },
)
resp.raise_for_status()
print(resp.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"])

const resp = await fetch(
  "https://api.unigateway.ai/v1beta/models/gemini-3-pro-preview:generateContent",
  {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${process.env.UNIGATEWAY_API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify({
      contents: [{ parts: [{ text: "生命的意义是什么？" }] }],
    }),
  },
);

if (!resp.ok) {
  throw new Error(await resp.text());
}

const data = await resp.json();
console.log(data.candidates[0].content.parts[0].text);

查找模型 ID#

UniGateway 上的每个模型都有唯一 ID。可在控制台浏览，或调用 API 查询：

curl https://api.unigateway.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $UNIGATEWAY_API_KEY"

从返回中选择模型 ID。示例 ID — 以实时查询为准：

使用 GET /v1/models 返回的精确模型 ID，不要硬编码猜测名称。

模型库展示名不一定是可直接请求的模型 ID。请求中请使用 API 返回的 id 字段。

下一步#

• 鉴权 — 请求头格式、密钥管理、排查指南
• 模型选择与回退 — 构建生产级回退链路
• 流式输出 — 通过 SSE 获取增量输出
• 语音 — 语音转写和翻译
• 错误码 — 完整错误参考与处理方式