1. 获取您的 API 密钥
生成 API 密钥
在 API 密钥部分点击”创建新 API 密钥”
复制密钥
复制您的密钥（以 sk-mega- 开头）并安全保存
请保密您的 API 密钥！切勿将其提交到版本控制系统或公开分享。
2. 发出您的第一个请求
选择您喜欢的方式：
Python
JavaScript
cURL
CLI
# 安装 OpenAI SDK
pip install openai
from openai import OpenAI
# 初始化客户端
client = OpenAI(
base_url="https://ai.megallm.io/v1",
api_key="your-megallm-api-key" # 替换为您的密钥
)
# 发出请求
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "user", "content": "打个招呼！"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
# 安装 OpenAI SDK
npm install openai
import OpenAI from 'openai';
// 初始化客户端
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://ai.megallm.io/v1',
apiKey: 'your-megallm-api-key' // 替换为您的密钥
});
// 发出请求
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-4',
messages: [
{ role: 'user', content: '打个招呼！' }
]
});
console.log(response.choices[0].message.content);
curl https://ai.megallm.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_MEGALLM_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-4",
"messages": [
{"role": "user", "content": "打个招呼！"}
]
}'
# 安装 MegaLLM CLI
npx megallm@latest
# 按照交互式设置进行操作
3. 尝试不同的模型
MegaLLM 的超能力之一是即时模型切换。只需更改 model 参数：
# 尝试 GPT-4
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算"}]
)
# 切换到 Claude
response = client.chat.completions.create(
model="claude-opus-4-1-20250805",
messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算"}]
)
# 尝试 Gemini
response = client.chat.completions.create(
model="gemini-2.5-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算"}]
)
下一步？
常见问题
一般用途使用 gpt-4，长上下文使用 claude-3.5-sonnet，速度和成本效率使用 gpt-3.5-turbo。详细比较请参见模型目录。
您只为使用的部分付费。不同模型有不同的定价。大多数测试可以在 1 美元以内完成。在您的控制台查看当前定价。 我可以使用现有的 OpenAI/Anthropic 代码吗？
可以！只需更改 base URL。您所有现有代码无需修改即可工作。
MegaLLM 具有自动故障转移功能。如果模型不可用，您可以快速切换到替代方案。
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