genmux API 现已全面开放。 查看文档 →
genmux API

博客

用 OpenAI SDK 调 DeepSeek、Qwen 和 GLM：只改一个 base_url

2 分钟阅读作者 genmux API Team

如果你的代码里已经在调用 openai.chat.completions.create(...)，那么通过 genmux 切到 DeepSeek、Qwen3 或豆包只是两行改动：把 base_url 指向 https://api.genmux.tech/v1，再换一把 API 密钥。往下的一切——请求结构、响应结构、流式——都保持不变。本文是「OpenAI 兼容」在这里究竟覆盖了什么的逐字段参考。（GLM 和 Kimi 因上游修复暂时下架——同时也会有更多模型陆续上线。）

两行完成迁移

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.genmux.tech/v1",   # was https://api.openai.com/v1
    api_key="nb_live_...",                    # your genmux key
)
javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.genmux.tech/v1",
  apiKey: process.env.GENMUX_API_KEY,
});

在这之后的每一次调用，看起来都和对着 OpenAI 自家 API 时一模一样——方法名相同、响应对象相同——只是 model 指向 genmux 的某个 id。从 v0.4.0 起，这也包括函数调用和 JSON 模式，正是它们让这个接口可以直接作为编程智能体的后端。

支持哪些字段

POST /v1/chat/completions 接受这些标准字段：

字段是否支持说明
model支持价格表里的任意 id，例如 deepseek-v4-pro、qwen3-max、doubao-seed-2-pro，以及后续上线的更多模型
messages支持role: system | user | assistant、content
max_tokens支持决定预留额度；超过模型 max_output_tokens 的值会被收敛，而不是拒绝
temperature、top_p、stop支持标准采样控制
stream支持服务端推送事件；最后一个分块携带 usage；工具调用以 delta.tool_calls 到达
tools、tool_choice支持，7 个模型函数调用，由 genmux 模拟实现；assistant 的 tool_calls 和 role: tool 消息的往返与 OpenAI 一致。其他模型返回 400 tools_unsupported
response_format支持json_object 和 json_schema（{name, schema}）；非流式回复会被校验，自动重试一次，之后返回 502 json_invalid。不能与 tools 同时使用
reasoning_effort支持在支持思维链的模型上，none/minimal 关闭思维链，low…xhigh 开启
enable_thinkinggenmux 扩展仅支持思维链的模型（见下文）
web_searchgenmux 扩展仅 Doubao Seed 2.0 Pro

函数调用与 JSON 模式

tools 在 GET /v1/models 中标记 params_schema.tools: true 的七个模型上可用：deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash、deepseek-v3、qwen3-7-max、qwen3-max、doubao-seed-2-pro 和 doubao-seed-2-code。上游网关会丢掉 tools 字段，所以 genmux 把这些定义渲染进 system prompt，再把回复解析回标准的 tool_calls——这些定义会计入 prompt token（每个工具约 40 个，外加 schema），而 tool_choice: required 只是一条模型可能忽略的指令。把 tools 发给 qwen3-6-flash、doubao-seed-2-lite 或 doubao-seed-2-mini 会返回 400 tools_unsupported。实现细节和实测通过率见工具调用那篇。

response_format 接受 {"type":"json_object"} 和 {"type":"json_schema","json_schema":{"name":…,"schema":{…}}}。非流式回复会按 JSON Schema 2020-12 校验；失败会把校验器的错误反馈回去自动重试一次，第二次仍失败则以 502 json_invalid 结束，两次尝试都计费。流式响应不做校验，且 JSON 模式不能与 tools 出现在同一个请求里。

哪些不支持

有三样东西会返回 400 unsupported_parameter，而不是被静默忽略：

  • n > 1——每个请求只返回一个补全。
  • 旧版 functions——请用 tools；已废弃的 functions/function_call 组合会被拒绝。
  • logprobs——没有任何上游返回它。

以下会被接受但忽略，好让旧的客户端代码继续能跑：stream_options、parallel_tool_calls、seed、user、metadata、store、logit_bias，以及每条消息上的 name。

读取用量和费用

响应是标准的 chat.completion（或一串 chat.completion.chunk），在 usage 上扩展了计费字段：

json
{
  "id": "gnx_9f2c...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "qwen3-max",
  "choices": [{ "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "..." }, "finish_reason": "stop" }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 128,
    "completion_tokens": 342,
    "total_tokens": 470,
    "cost": 0.276,
    "cost_source": "vendor"
  }
}

id 就是 genmux 的任务 id——如果你用不上，OpenAI SDK 会直接忽略它；但你想事后用 GET /v1/generations/{id} 查这次调用，或用 GET /v1/generations?capability=text.chat 列出账户下所有对话调用时，它就在那里。cost 的单位是积分；cost_source 在上游上报了精确用量时是 vendor，在由 genmux 按 token 数算出来时是 estimated（流式调用总是后者）。

值得显式处理的错误

对话路由上的错误采用 OpenAI 的结构——{"error":{"message","type","code","param","request_id"}}，type 取值为 invalid_request_error、authentication_error、permission_error、insufficient_quota、rate_limit_error、not_found_error、server_error 之一——所以 OpenAI SDK 的异常类可以原样对应上。（genmux 的其他路由仍使用 RFC 7807 的 problem+json。）

状态码Code含义
400unsupported_parameter发送了上文列出的被拒字段之一（n>1、functions、logprobs）
400tools_unsupported向三个没有该标志的模型之一发送了 tools
400context_length_exceededprompt + max_tokens 超出模型的上下文窗口
402insufficient_credits余额不足以覆盖预留；没有生成任何内容，也没有计费
502json_invalidJSON 模式的回复两次都没通过 schema 校验；两次尝试都计费

思维链，如果模型支持的话

enable_thinking 在 DeepSeek V4（Pro 和 Flash）、Qwen3.7-Max、Qwen3-Max，以及 Doubao Seed 2.0 Pro/Code/Lite 上可用，后续上线的模型也会陆续支持——发给不支持推理的模型会被直接忽略。推理 token 按 completion token 计费；在高流量接口上打开它之前，先看思维链是怎么计费的。

流式格式不变

stream: true 返回的 SSE 格式，正是你的 OpenAI 集成已经在解析的那一种——data: {...}\n\n 行，以 data: [DONE] 收尾。唯一要补的一点：[DONE] 之前的最后一个分块 choices 数组为空、usage 对象有值，那才是你的费用统计该读的地方。Python 和 Node 的完整解析代码见流式指南。

开始使用

改一下 base_url，换上 genmux 的密钥，你 OpenAI 集成的其余部分就继续能跑——包括工具调用和 JSON 模式，只要它没有依赖 n>1、旧版 functions 或 logprobs。各智能体（OpenCode、aider、Cline、Roo Code、Continue）的配置见编程智能体页面。完整接口说明和当前模型目录见文档；各模型价格见价格页。

关于作者

作者 genmux API Team — genmux API.

了解我们