通过AI中转接入OpenAI指南

通过本文的示例代码，你可以在中国大陆通过中转API顺利访问OpenAI的大模型，实现文本生成。虽然中间可能会遇到一些小问题，但只要按照上面的办法合理设置和调试，大多数问题都能解决。

weixin_40963887

906人浏览 · 2025-05-29 10:21:35

weixin_40963887 · 2025-05-29 10:21:35 发布

这篇文章要聊的事儿很简单：怎么在中国大陆用“曲线救国”的方式，优雅地使用OpenAI、Claude、Gemini等大模型。毕竟，直接连海外API，大概率会被无情拦在门外。

不过别焦虑，我们完全可以通过AI中转站点来使用OpenAI这些厂商的大模型。

接下来，我会手把手教你怎么用它，还会顺便剧透一下可能遇到的“坑”以及如何优雅地爬出来。

一、环境准备

在开始愉快地“调用”OpenAI的API之前，咱们得先把准备工作做好。以Python为例子，首先，请确保你的电脑已经装好了必备的Python包，比如openai。不会装？别慌，只需要在命令行里敲上一行代码就行了：

pip install openai

如果你用的是Python 3

pip3 install openai

二、获取BaseUrl与ApiKey

在实际操作的时候，可以通过中继加速服务器访问OpenAI的API，只需要把 openai的base_url 换成 https://suyu.io/v1。这样一来，你的请求就能顺利“漂洋过海”走国内中转站，轻松访问OpenAI，再也不用担心我连不上大模型啦！

三、代码示例

import openai  # 导入openai库，用于调用OpenAI的API

# ====== 配置部分 ======
API_BASE = "http://api.suyu.io/v1"      # 中转API地址，帮助我们在国内访问OpenAI
API_KEY = "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"            # 你的OpenAI API密钥（需要自己去速语官网生成）
MODEL_NAME = "gpt-4.1-2025-04-14"          # 使用的模型名称，可以根据需要更换
PROMPT = "请用一句话介绍一下人工智能。" # 想让AI回答的问题或提示
MAX_TOKENS = 4096                          # 生成回答的最大Token数（越大回答越长）

# 设置API的基础地址和密钥
openai.api_base = API_BASE
openai.api_key = API_KEY

# ====== 调用API部分 ======
try:
    # 调用OpenAI的Completion接口，让AI生成文本
    response = openai.Completion.create(
        engine=MODEL_NAME,     # 指定使用哪个模型
        prompt=PROMPT,         # 给AI的提示或问题
        max_tokens=MAX_TOKENS  # 限制AI回答的长度
    )
    # 打印AI生成的文本，去除首尾空白字符
    print(response.choices[0].text.strip())

except Exception as e:
    # 如果调用API过程中出错，打印出错信息
    print(f"调用OpenAI API时出错啦：{e}")

代码中的

API_BASE 可以填 https://suyu.io/v1 或者其他的中转地址

API_KEY 需要再中转站点中自行创建，例如 sk-xxxxxxxxxxxxxxx

MODEL_NAME 是指定模型名称，虽然我们用的是openai的SDK，若想切换到gemini、claude或其他厂商的模型上，只需要修改对应的模型名字即可。

例如：MODEL_NAME = "claude-sonnet-4-20250514"

四、可能遇到的错误及解决方案

网络连接错误
问题描述：有时候你可能会遇到网络连不上的情况，提示无法访问API。
解决方法：先检查一下自己的网络是不是正常，然后用浏览器打开 https://suyu.io/ 这个中转API地址，看能不能正常打开。如果打不开，说明网络或者中转API有问题。
API密钥无效
问题描述：调用API时，系统提示你的API密钥无效。
解决方法：确认一下你填的API密钥是不是正确、有效的。如果还是不行，可以去速语官网重新生成一个新的API密钥再试试。
超时错误
问题描述：调用API时，等了很久都没响应，出现超时错误。
解决方法：这种情况一般是网络太慢或者一次请求的数据太多导致的。可以尝试减少请求的数据量，或者多试几次。