蛋壳API（聚合API）对接文档

欢迎使用聚合AI（原蛋壳AI），本站旨在为大家提供稳定的包含 OpenAI API 在内的国内外各类大模型AI中转服务，让您用更低价格、更加方便的统一调用AI大模型，享受企业级AI-API服务。付款后请第一时间加蛋壳的微信ACG508，我们将会在群内及时公布服务最新动态。

聚合AI网页版入口：https://www.gptacg.com，中转接口地址（又叫做BASE URL 或 API域名）：https://api.juheai.top ，请搭配本站API-Key（令牌/密钥）进行使用。

收费标准（非速刷模式）

小额3.5（即3.5人民币兑换1美金），大额可到2，主流模型按OpenAI官方计费标准。

API自助购买入口：https://www.juheaistore.top

API余额查询入口：https://www.gptacg.fun/juhebill

防止地址失效可添加发布页：https://www.juheailp.top

什么是聚合AI（蛋壳AI）的API服务？

由于 OpenAI 对国内用户做了限制，导致国内用户很难轻松使用 ChatGPT 类服务，很多基于 ChatGPT 的聊天软件，比如：

ChatBox
ChatGPT Next Web
ChatGPT Web
AMA
虚拟桌宠模拟器
浏览器扩展插件（Sider、沉浸式翻译等等）

同时大模型开发使用的 langchain、llamaindex 等库，往往需要用户传入 OpenAI API Key，但在很多情况下，国内的网络状况都不允许直连 https://api.openai.com （OpenAI 的 API 地址），所以聚合AI推出了此中转服务，它的特点：

稳定：蛋壳AI将用户请求经美国服务器合法化处理并及时响应，保障服务稳定；
方便：所有用到 OpenAI API 的地方蛋壳AI都可以无缝替代；
快速：蛋壳AI专业技术团队持续优化中转服务的线路速度，来保证使用体验；
省心：没有包月，没有会员，没有限时，用多少买多少，不用担心过期。
自由：没有官方网络与次数限制，支持超高并发，企业级AI品质。
聚合：汇聚全球顶尖大模型于一身，统一对接格式，AI像喝水一样在身边拿来即用。

如果你是开发者，请查阅 OpenAI 官方 API 文档（需魔法）：OpenAI官方API文档入口>>

为什么选择中转API服务？

解决了地域限制问题：截止到目前，官方API域名：https://api.openai.com是禁止中国使用的，所以我们要想通行，要么改变身份（服务器放到美国，请求使用IP是来自美国）使用；要么通过别人搭建好的中转API来使用GPT，其它国外大模型也是如此。
解决了频率限制问题：官方API对于普通用户有频率上的限制，20美金/月的官方plus会员也只能3小时最多50次gpt-4的使用机会，中转API解决了此类问题，并且支持超高并发，完全支持用户高频率日常使用，也支持企业用于生产作业。
解决了费用问题：官方API是按充值美金计算的，根据目前的汇率7：1左右，想要使用100美金的API服务，就要支付高达700元人民币，而蛋壳AI却仅需280元，成本节约2倍之多。

总之使用蛋壳AI的中转API服务，无论从费用支出还是使用体验上，都是目前国内环境下的最优之解，如果你还是不理解其中的奥秘，建议自行充值官方并比较优劣势，相信你经历之后会再次回来选择使用蛋壳AI-API服务的。

我们支持您和我们一样销售蛋壳AI的API产品，由于本站提供的价格远低于市场指导价，您可以自行制定销售策略，加取一定的利润并二次销售，我们全程提供技术支持，此方式简单，市场需求庞大，非常适合在校学生、上班组、宝妈等作为副业开展。

另外，我们支持对企业开放使用，价格优惠支持开票，如果您有企业AI对接使用API的服务需求，请微信ACG508与我联系沟通。

模型计价

查询入口>>

声明

付款即视为同意本协议！否则请不要付款！

本服务不会以任何形式持久化存储任何用户的任何聊天信息；
本服务不知晓也无从知晓用户在本服务上传输的任何文本内容，用户使用本服务引发的任何违法犯罪后果，由使用者承担，本服务将全力配合由此可能引起的相关调查。

速刷模式专线纯官转API

如果您长期稳定高强度使用，建议阅读此条。不同于上述3.5r一刀无时间限制的api，我们提供长期合作模式，支持协议低价长期速刷纯OpenAI官转API，我们有稳定的渠道供应，平均为客户维持在30万到100万信用额度可用。每天的消费大约在3万到5万美元。每分钟的请求数（RPM）平均在8千到1万5。每分钟的标记数（TPM）平均在600万到1500万。

速刷API特点和要求如下：

协议要求您的API调用≥35刀/天，或月消耗量在1000刀左右甚至更多，未达到以上条件将取消供货。
支持纯官转OpenAI全模型调用，纯官方1:1倍率，均价2元一刀，相当于官方2.5折。
性能更加稳定，t5级几乎没有并发限制。
协议API走专线延迟更低。
兑换价格会随市场供应波动，无需囤货。
不支持小额购买。
支持开票。
手动发货，下单后请联系微信ACG508发货。

API余额用量查询请求

				
					import requests

def get_total_usage(api_key):
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    
    # 获取订阅信息
    response_subscription = requests.get("https://api.juheai.top/v1/dashboard/billing/subscription", headers=headers)
    if response_subscription.status_code != 200:
        return f"获取订阅数据出错: {response_subscription.text}"
    
    try:
        subscription_data = response_subscription.json()
        total_limit = subscription_data.get("hard_limit_usd")
    except ValueError:
        return "解析订阅数据时出错"

    # 获取已用额度
    response_usage = requests.get("https://api.juheai.top/v1/dashboard/billing/usage", headers=headers)
    if response_usage.status_code != 200:
        return f"获取使用数据时出错：{response_usage.text}"
    
    try:
        billing_data = response_usage.json()
        total_usage_usd = billing_data.get("total_usage", 0) / 100  # 使用默认值0以防止缺失
    except ValueError:
        return "解析使用数据时出错"

    print(f"\n总额度： ${total_limit:.2f}  \n已用额度： ${total_usage_usd:.2f}  \n剩余额度：${total_limit - total_usage_usd:.2f}  \n")

if __name__ == '__main__':
    api_key = "sk-xxx"
    get_total_usage(api_key)

新增结构化请求样例

				
					curl https://api.juheai.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-2024-08-06",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful math tutor. Guide the user through the solution step by step."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "how can I solve 8x + 7 = -23"
      }
    ],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "math_reasoning",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "steps": {
              "type": "array",
              "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                  "explanation": { "type": "string" },
                  "output": { "type": "string" }
                },
                "required": ["explanation", "output"],
                "additionalProperties": false
              }
            },
            "final_answer": { "type": "string" }
          },
          "required": ["steps", "final_answer"],
          "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
      }
    }
  }'

				
					{
    "model": "gpt-4o-2024-08-06",
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a helpful math tutor. Guide the user through the solution step by step."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "how can I solve 8x + 7 = -23"
      }
    ],
    "response_format": {
      "type": "json_schema",
      "json_schema": {
        "name": "math_response",
        "schema": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "steps": {
              "type": "array",
              "items": {
                "type": "object",
                "properties": {
                  "explanation": { "type": "string" },
                  "output": { "type": "string" }
                },
                "required": ["explanation", "output"],
                "additionalProperties": false
              }
            },
            "final_answer": { "type": "string" }
          },
          "required": ["steps", "final_answer"],
          "additionalProperties": false
        },
        "strict": true
      }
    }
  }

聚合AI（蛋壳AI）在各类程序及开发中的设置

1、在NextChat中使用

接口地址：

				
					API接口：https://api.juheai.top

2、在Langchain中使用

注意：openai_api_base 的末尾要加上/v1/chat/completions，而且目前只支持 Chat 模型，请确认不要导入了错误的包。

				
					from langchain.chat_models import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    openai_api_base="https://api.juheai.top/v1"
    openai_api_key="sk-xxxxx",
)

res = llm.predict("hello")

print(res)

3、通过Requests库调用

				
					import requests
import json

def chat(api_key, messages):
    headers = {
        'Content-Type': 'application/json',
        'Authorization': f'Bearer {api_key}',
    }

    data = {
        'model': 'gpt-4-1106-preview',
        'messages': messages,
    }

    response = requests.post('https://api.juheai.top/v1/chat/completions', headers=headers, data=json.dumps(data))

    return response.json()

api_key = 'sk-xxx'  # 请替换为你的API密钥

messages = [
    {
        'role': 'system',
        'content': '你是一个机器人助理',
    },
    {
        'role': 'user',
        'content': '你是谁？',
    },
]

response = chat(api_key, messages)

print(response)

4、通过Openai官方库调用

				
					import openai

def query_gpt4(question):
    openai.api_key = "sk-xxx"
    #openai.base_url = url
    openai.base_url = 'https://api.juheai.top/v1/'


    try:
        response = openai.chat.completions.create(
            model="gpt-4o",  # 确认使用 GPT-4 模型
            messages=[
                {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
                {"role": "user", "content": question}
            ]
        )
        print(response)
        return response['choices'][0].message['content']
    except Exception as e:
        return str(e)

# 问题
question = "你是谁？"

# 获取并打印回答
answer = query_gpt4(question)
print(answer)

5、在虚拟桌宠模拟器中使用

使用下方的接口地址API URL，API Key使用创建的sk-开头的令牌即可。

				
					https://api.juheai.top/v1/chat/completions

6、在沉浸式翻译中使用

使用下方的接口地址API URL，API Key使用创建的sk-开头的令牌即可。

				
					https://api.juheai.top/v1/chat/completions

7、在ChatALL中使用

				
					https://api.juheai.top/v1

8、在Lobechat中使用

				
					https://api.juheai.top/v1

9、在 utools – ChatGPT.好友中使用

				
					https://api.juheai.top/v1/chat/completions

10、在 GPT 学术优化（gpt_academic）中使用

				
					API_URL_REDIRECT = {"https://api.openai.com/v1/chat/completions": "https://api.juheai.top/v1/chat/completions"}

11、在ChatGPTBox中使用

11.1、下载地址一：谷歌插件商店地址>>；下载地址二：Github地址>>，下载并按照提示安装到浏览器；

11.2、设置插件的接口https://oneapi.gongxiangai.top和API-key，即可使用；

12、在OpenAI Translator中使用

12.1、下载地址：https://github.com/openai-translator/openai-translator；下载安装SnipDo程序>>

12.2、分别按照提示安装OpenAI Translator和SnipDo；

12.3、打开OpenAI Translator并设置API和接口，接口地址：https://api.juheai.top（或https://oneapi.gongxiangai.top）

12.4、打开SnipDo，开启OpenAI Translator插件即可使用。

13、在 LibreChat中使用

打开.env文件，并按照以下内容进行编辑替换保存，LibreChat部署教程>>

				
					Line56: # ENDPOINTS=openAI,assistants,azureOpenAI,bingAI,google,gptPlugins,anthropic
改为：
ENDPOINTS=openAI

Line147: # OPENAI_MODELS=gpt-4o,gpt-3.5-turbo-0125,gpt-3.5-turbo-0301,gpt-3.5-turbo,gpt-4,gpt-4-0613,gpt-4-vision-preview,gpt-3.5-turbo-0613,gpt-3.5-turbo-16k-0613,gpt-4-0125-preview,gpt-4-turbo-preview,gpt-4-1106-preview,gpt-3.5-turbo-1106,gpt-3.5-turbo-instruct,gpt-3.5-turbo-instruct-0914,gpt-3.5-turbo-16k
改为：
OPENAI_MODELS=gpt-4o,gpt-4-turbo,gpt-3.5-turbo,claude-3-opus-20240229,claude-3-5-sonnet-20240620,deepseek-chat,gpt-4-all

Line159：# OPENAI_REVERSE_PROXY=
改为：
OPENAI_REVERSE_PROXY=https://api.juheai.top/v1

14、在 Dooy-AI中使用

Docker启动命令，Dooy-AI部署教程>>

				
					docker run --name chatgpt-web-midjourney-proxy  -d -p 6015:3002 \
-e OPENAI_API_KEY=sk-xxxxx \
-e OPENAI_API_BASE_URL=https://api.juheai.top  \
-e MJ_SERVER=https://api.juheai.top  \
-e API_UPLOADER=1  -v /data/uploads:/app/uploads \
-e UPLOAD_TYPE=Container  \
-e SYS_THEME=light  \
-e UPLOAD_IMG_SIZE=10  \
-e SYS_NOTIFY='<h1>Hello world</h1><br><p>how are you</p>'
-e MJ_API_SECRET=sk-xxxxx  chatgpt2024

常见错误代码及说明

400 Bad Request：请求格式错误或无效。这通常意味着你的请求参数有误，需要你检查并修正请求参数。
401 Unauthorized：请求格式错误或无效。这通常意味着你的请求参数有误，需要你检查并修正请求参数。
403 Forbidden：一般是余额不足。
404 Not Found：请求的资源未找到。你可能正在试图访问一个不存在的端点。
413 Request Entity Too Large：请求体太大。你可能需要减少你的请求数据量。
429 Too Many Requests：由于短时间内发送过多的请求，你已经超过了你的速率限制。
500 Internal Server Error：服务器内部错误。这可能是OpenAI服务器的问题，不是你的问题。
503 Service Unavailable：服务暂时不可用。这可能是由于OpenAI正在进行维护或者服务器过载。

更详细API接入及MJ接入文档

API DOC 入口>>