OpenAI 相容 API：運作方式與選擇方法

OpenAI 相容 API 可讓您使用 OpenAI 的請求格式，呼叫其他供應商的模型。了解整合時的關鍵考量，並探索 Kimi API 如何融入您的 AI 開發工作流程。

閱讀時長：11分鐘更新於：2026-11-14

選擇 AI 模型不只要看效能，也要考量它是否能輕鬆融入既有工作流程。OpenAI 相容 API 可讓開發者以熟悉的請求格式連接不同供應商的模型，使這件事更容易做到。繼續閱讀，了解其運作方式、選擇時應考量的事項，以及 Kimi API 如何支援您的 AI 開發工作流程。

什麼是 OpenAI 相容 API

OpenAI 相容 API 是遵循 OpenAI API 請求與回應慣例的 API 介面，讓開發者能透過熟悉的整合格式連接不同的大型語言模型（LLM）。

相容服務不必讓開發者為每個模型供應商學習不同的 API 架構，而是支援常用端點、請求參數、驗證方式與回應格式。如此一來，使用 OpenAI 相容 SDK 或用戶端程式庫建置的應用程式，只要變更 API 基礎 URL、API 金鑰和模型 ID 等設定，即可與其他模型服務通訊。

例如，開發者可以使用 OpenAI 相容用戶端存取由 vLLM、Ollama 或第三方雲端 API 供應商託管的模型。底層模型與基礎架構可能不同，但應用程式可以使用類似的請求結構與其互動。

區分 API 相容性與模型身分很重要。API 服務不必使用 OpenAI 模型，也能支援 OpenAI API 格式。同樣地，相容性也不保證每個端點、參數或進階功能在不同供應商之間的行為完全一致。

OpenAI 相容 API 如何運作

OpenAI 相容 API 在應用程式與 AI 模型服務之間提供一致的通訊介面。供應商要求時，會使用 API 金鑰驗證請求。開發者無須分別整合每家供應商的專有 API，而能使用相容用戶端傳送請求並接收模型回應。

典型的請求流程如下：

設定 API 連線：在應用程式中設定供應商的基礎 URL、API 金鑰和模型 ID。
傳送請求：應用程式將包含訊息、模型參數及其他支援設定的 HTTP 請求傳送至相容端點。
處理請求：供應商驗證請求後，透過所選模型處理輸入並產生回應。
傳回回應：服務會以相容的回應格式傳回資料，由應用程式解析並顯示。

部分相容服務也支援串流回應，讓應用程式可逐步顯示生成文字，而非等待整個回應完成。其他能力，例如函式呼叫、結構化輸出和多模態輸入，則取決於供應商與模型。

為什麼要使用 OpenAI 相容 API

OpenAI 相容 API 讓開發者能在不同供應商之間沿用熟悉的 SDK 與請求格式，簡化 AI 模型整合。

簡化 AI 模型整合：開發者通常可以沿用既有的 OpenAI Python 或 Node.js SDK 程式碼，並變更 API 設定以連接其他供應商。LangChain 和 LlamaIndex 等框架也支援 OpenAI 相容整合。
在不同 AI 模型之間切換：開發者可更新基礎 URL、API 金鑰和模型 ID，在相容供應商之間切換，而無須重建整個應用程式。這讓依據效能、品質和成本測試不同模型更容易。
減少開發與維護工作：共用 API 介面可降低為每個供應商分別實作驗證、請求格式化及回應處理的需求。開發者可重複使用更多程式碼，並簡化多個 AI 驅動應用程式與服務的持續維護工作。
支援不同部署環境：OpenAI 相容 API 可搭配雲端託管和自行託管的模型使用。vLLM、Ollama、llama.cpp 和 LocalAI 等工具提供相容端點，讓團隊在基礎架構、隱私與效能方面有更多彈性。
啟用多模型工作流程：開發者可透過一致的介面連接多個模型，並依特定任務路由請求。例如，應用程式可針對程式設計、文件摘要和隱私敏感任務使用不同模型。可能仍需另外實作路由與備援邏輯。

如何選擇相容於 OpenAI 的 API 服務

選擇相容於 OpenAI 的 API 伺服器與金鑰，不能只看是否支援 OpenAI SDK。開發人員應評估其相容性、模型能力、效能、定價與安全性，確認是否符合應用程式需求。

檢查 API 相容性：確認服務支援哪些相容於 OpenAI 的 API 端點、請求參數與回應格式。有些供應商只實作核心的 Chat Completions 功能，另一些則支援串流與函式呼叫等額外功能。

確認服務是否可搭配現有的 OpenAI SDK 版本運作，以及是否需要修改請求格式或應用程式邏輯。不要以為相容於 OpenAI，就代表完整相容於所有 OpenAI API 功能。

評估可用模型與能力：確認供應商提供哪些 AI 模型，以及是否支援預計執行的任務，例如文字生成、程式設計、推理或多模態處理。也應考量其效能、可用功能、定價與上下文視窗限制。

也請考量模型專屬能力，包括上下文視窗大小、輸入與輸出限制、工具呼叫及結構化輸出。若應用程式仰賴特定功能，請確認所選模型可透過供應商的 API 支援該功能。

評估效能與可靠性：API 回應速度與服務可用性會直接影響應用程式效能和使用者體驗。請查看已公布的正常運行時間資訊、服務狀態更新與效能基準測試，確保運作一致且可靠。

對於互動式應用程式，請留意首個 token 時間（TTFT）、整體回應延遲及串流穩定性。若預期請求量很高，請確認速率限制、並行支援、逾時行為與重試機制。

比較定價與帳務透明度：檢視供應商如何計算 API 使用成本。許多服務會依輸入和輸出的 token 計費，但費率可能會因供應商、所選服務方案及各定價級距包含的特定功能，而依模型與使用類型有所不同。

確認是否有額外費用、上下文快取折扣、免費額度與使用限制。清楚的定價頁面及詳細的使用紀錄，有助於在應用程式擴展時估算成本與管理 API 支出，避免產生意外費用或中斷開發流程。

檢閱文件與開發人員支援：清楚的文件能大幅縮短整合與疑難排解時間。請尋找設定說明、SDK 範例、API 參考資料、模型清單及錯誤代碼說明，讓開發流程更順暢且易於管理。

也建議確認供應商是否提供 SDK 相容性指引、LangChain 或 LlamaIndex 等框架的整合範例，以及技術問題的支援管道，以便迅速解決問題，避免不必要的開發延誤。

Kimi API：相容於 OpenAI 的 AI 開發 API

若想透過相容於 OpenAI 的介面整合 AI 模型，Kimi API 是可考慮的選項之一。Kimi API 由 Moonshot AI 開發，透過相容於 OpenAI API 的 API 格式，提供其自主研發語言模型的存取方式。

開發人員可使用熟悉的 SDK 與請求結構，將 Kimi 模型整合至現有應用程式。無須建立完全獨立的用戶端實作，只要在相容於 OpenAI 的用戶端中設定 Kimi API 端點與憑證即可。

Kimi API 的主要功能

相容於 OpenAI 的 API 整合：Kimi API 支援 OpenAI API 格式，包括 Chat Completions 與 Responses API。開發人員可設定 API 基底 URL、API 金鑰及模型 ID，使用 OpenAI Python 或 Node.js SDK 存取 Kimi 模型。對於使用相容 Anthropic SDK 的應用程式，也支援 Anthropic Messages API 格式。
長上下文處理：Kimi 模型支援長上下文任務，讓應用程式可處理大量輸入，並在複雜工作流程中維持上下文。例如，Kimi K3.1 Pro 支援 100 萬 token 的上下文視窗，適合分析大型程式碼庫、冗長文件及大量知識資源。
多模態輸入：支援的 Kimi 模型可透過 API 請求處理文字、圖片與影片。開發人員可建置分析視覺內容、解讀影片資訊，以及在單一工作流程中結合文字與視覺輸入的應用程式。支援的輸入類型依模型而異。
函式呼叫與工具整合：Kimi API 支援函式呼叫，讓模型可選擇工具，並為外部函式或 API 生成引數。應用程式會執行這些呼叫，並將結果傳回模型。開發人員可將模型連接至資料庫、搜尋服務及其他應用程式工具，建置 AI agent 與自動化工作流程。
串流與結構化輸出：Kimi API 支援串流回應，讓應用程式可逐步顯示生成內容。它也提供 JSON 模式以生成 JSON 格式回應，應用程式可對其進行剖析與驗證，以用於資訊擷取與資料處理。
多輪對話：開發人員可在 messages 陣列中傳入先前的訊息，以維持對話上下文。如此一來，應用程式便能建置根據先前互動回應的聊天機器人與虛擬助理，而非將每次請求視為獨立對話。

試用 Kimi API

如何使用 OpenAI SDK 整合 Kimi API

Kimi API 支援 OpenAI Chat Completions 格式，讓開發人員可使用官方 OpenAI SDK 存取 Kimi 模型。無須重寫整個整合，只要變更 API 金鑰、基底 URL 與模型名稱，即可沿用大部分現有程式碼。

請依照以下步驟，使用 OpenAI SDK 連接 Kimi API 並開始發送請求：

步驟 1：取得 API 金鑰

首先，註冊或登入 Kimi API 平台。前往 API 金鑰管理區段，建立新的 API 金鑰。

請妥善保管 API 金鑰。避免將其硬式編碼於原始碼中，或暴露在公開儲存庫內。您可以將其儲存為用於驗證的環境變數。

步驟 2：安裝 OpenAI SDK

如果尚未安裝 OpenAI Python SDK，請在終端機中執行以下指令：

pip install --upgrade 'openai>=1.0'

步驟 3：設定環境變數並設定用戶端

執行 Python 指令碼前，先將 API 金鑰設為環境變數。

適用於 macOS 或 Linux：

export MOONSHOT_API_KEY="your_kimi_api_key"

適用於 Windows PowerShell：

$env:MOONSHOT_API_KEY="your_kimi_api_key"

初始化用戶端（請選擇與帳戶區域相符的 base_url）：

import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.environ.get("MOONSHOT_API_KEY"), base_url="https://api.moonshot.ai/v1", # International # base_url="https://api.moonshot.cn/v1", # Use this for mainland China )

步驟 4：發送請求（非串流）

設定好用戶端後，使用熟悉的 chat.completions.create() 方法發送請求。指定要使用的 Kimi 模型，並透過 messages 陣列提供輸入內容。

completion = client.chat.completions.create( model="kimi-k3.1-pro", messages=[{"role": "system", "content": "You are Kimi."},{"role": "user", "content": "Explain how an OpenAI-compatible API works."},],# kimi-k3.1-pro always thinks; control effort via low / high / max (default: max) extra_body={"reasoning_effort": "high"},) print(completion.choices[0].message.content)

步驟 5：串流輸出（建議使用，並採取防護措施）

若應用程式需要在生成文字送達時立即顯示，可將 stream=True 啟用串流。SDK 接著會回傳可逐步處理的回應區塊。

stream = client.chat.completions.create( model="kimi-k3.1-pro", messages=[{"role": "user", "content": "Explain how an OpenAI-compatible API works."},], stream=True,)for chunk in stream:# Guard: some chunks (e.g., the final usage-stats chunk) may have empty choicesif not chunk.choices:continue delta = chunk.choices[0].delta content = getattr(delta, "content", None)if content:print(content, end="", flush=True)

多輪對話（加碼）

Kimi 的推理模型會回傳 reasoning_content。在多輪對話中，請將完整回傳的 message 物件原封不動地附加回 messages，以保留上下文：

messages = [{"role": "user", "content": "Hi, write me a quicksort."}] completion = client.chat.completions.create(model="kimi-k3.1-pro", messages=messages)# Append the returned message as-is messages.append(completion.choices[0].message) messages.append({"role": "user", "content": "Now add comments to it."}) completion = client.chat.completions.create(model="kimi-k3.1-pro", messages=messages) print(completion.choices[0].message.content)

OpenAI 相容 API 的常見應用情境

OpenAI 相容 API 可支援各種 AI 開發情境，從對話式應用程式到自動化工作流程皆適用。當開發者想將不同模型整合至既有軟體時，這類 API 尤其實用。

AI 聊天機器人與虛擬助理：開發者可將相容 API 連接至客服聊天機器人、虛擬助理及對話式應用程式。應用程式會將使用者訊息與對話紀錄傳送給模型，再顯示生成的回覆。

視供應商提供的功能而定，開發者也可實作串流回應、工具呼叫及多輪對話。

AI 驅動的開發工具：程式碼助理、程式設計工具及 AI 驅動的 IDE 擴充功能，可透過相容 API 存取語言模型，以進行程式碼生成、除錯與程式碼解說。

開發者可測試不同模型或切換供應商，無須徹底變更應用程式既有的 API 整合方式。

文件處理與知識管理：AI 應用程式可使用相容的模型端點進行文件摘要、資訊擷取、內容分類及問答。

這些工作流程也可結合語言模型、檢索系統、檔案處理工具及內部知識庫。檔案上傳與長上下文功能取決於所選的供應商和模型。

AI agents 與自動化工作流程：AI agent 框架可連接至相容的模型服務，以支援推理、任務規劃及工具選擇。開發者可運用這些整合功能，建立涵蓋線上研究、資料處理、內容生成及其他自動化任務的工作流程。

agent 的具體能力取決於模型、框架及可用工具，而不僅是 API 相容性。

本地與私有 AI 部署：希望更有效掌控模型基礎架構的組織，可透過 vLLM、Ollama 和 LM Studio 等推理伺服器部署開源模型。

這些服務可提供相容的 API 端點，讓既有應用程式透過熟悉的 SDK 連接至本地託管的模型。這有助於團隊管理部署環境和資料處理需求，但隱私保護程度仍取決於基礎架構的設定方式。

結語

OpenAI 相容 API 讓開發者在選擇 AI 模型及建置應用程式時有更大的彈性。不過，最佳選擇仍取決於專案所需的功能、效能和支援。對希望擴展 AI 工作流程的開發者而言，Kimi API 提供了另一種選擇。探索其功能，看看您能用它創造什麼。

試用 Kimi API

常見問題

不完全是。OpenAI 相容 API 遵循官方 OpenAI API 使用的部分請求與回應格式，但可能連接至其他供應商託管的模型。相容性不一定涵蓋每個端點、參數或功能，開發者應查閱供應商的文件。

可以。許多 AI 模型供應商支援 OpenAI 相容端點，讓開發者可使用 OpenAI SDK 傳送 API 請求。通常您需要設定供應商的 API 金鑰和基礎 URL，並指定支援的模型 ID。不過，可用的端點與功能可能因供應商而異。

在許多情況下，您只要更新 API 金鑰、基礎 URL 和模型 ID，就能以極少的程式碼變更切換 OpenAI 相容供應商。不過，支援的參數、回應格式、工具呼叫及其他功能有所差異時，可能需要進一步調整。