📖 API 文档

SevenFa AI Hub 提供统一的 OpenAI 兼容 API 接口。使用标准 OpenAI SDK 或直接 HTTP 请求调用 630+ 模型。

Base URL: https://ne.07fa.cc/api/sevenfa/v1

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使用 API Key 在 1 分钟内完成首次调用。

前置条件

注册 SevenFa 账号并登录
在控制台创建 API Key（以 sk- 开头）
确保账户余额充足

cURL

curl

curl https://ne.07fa.cc/api/sevenfa/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer *** \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手"},
      {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1024
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-key",
    base_url="https://ne.07fa.cc/api/sevenfa/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手"},
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

JavaScript

const response = await fetch("https://ne.07fa.cc/api/sevenfa/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    "Authorization": "Bearer sk-your-key",
    "Content-Type": "application/json"
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o",
    messages: [
      { role: "system", content: "你是一个有用的助手" },
      { role: "user", content: "你好，请介绍一下你自己" }
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1024
  })
});

const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

🔐 API 认证

所有 API 请求都需要提供有效的认证凭证。支持两种认证方式。

1. Bearer Token（推荐）

Header

Authorization: Bearer ***



      2. X-Auth-Token
      用于管理端 API（密钥管理、用户信息等）。
      
        Header
        X-Auth-Token: your-user-token
      

      
        ⚠️ 注意：
        Bearer Token 用于模型调用 API（兼容 OpenAI 格式）。X-Auth-Token 用于用户管理 API。请勿混用或泄露密钥。
        
      

      → 前往控制台创建密钥



    
    
      📋 模型列表
      获取平台支持的所有模型。响应包含模型 ID、渠道、价格等信息。

      
        
          GET
          /models
          获取模型列表
        
        
          请求参数
          
            参数 类型 说明
            type string opt 筛选：chat / image / embedding / audio
          
          响应示例
          {
  "success": true,
  "data": [
    {
      "id": "gpt-4o",
      "type": "chat",
      "pricing": {"input": 2.5, "output": 10.0},
      "channels": ["OpenAI", "Azure"],
      "is_active": true
    }
  ]
}
        
      
    

    
    
      💬 聊天补全
      兼容 OpenAI Chat API 格式，支持流式和非流式输出。

      
        
          POST
          /chat/completions
          创建聊天补全
        
        
          请求参数
          
            参数 类型 说明
            
              model string req 模型 ID（gpt-4o, claude-sonnet-4 等）
              messages array req 消息数组，支持 system/user/assistant/tool
              temperature number opt 采样温度 (0-2)，默认 1
              max_tokens integer opt 最大生成 Token 数
              stream boolean opt 流式输出，默认 false
              top_p number opt 核采样 (0-1)
            
          
          请求示例
          
            JSON
            {
  "model": "gpt-4o",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "你是一个有用的助手"},
    {"role": "user", "content": "用中文回答：什么是 AI？"}
  ],
  "temperature": 0.7,
  "max_tokens": 1024,
  "stream": false
}
          
          响应示例
          {
  "id": "chatcmpl-9x...",
  "object": "chat.completion",
  "model": "gpt-4o",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "AI（人工智能）是指..."},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {"prompt_tokens": 28, "completion_tokens": 156, "total_tokens": 184}
}
        
      

      流式输出（Streaming）
      设置 stream: true 启用 SSE 流式输出。
      
        Python
        stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "讲个笑话"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
      
    

    
    
      🎨 图像生成
      根据文本描述生成图像，支持 DALL-E、Stable Diffusion 等。

      
        
          POST
          /images/generations
          生成图像
        
        
          请求参数
          
            参数 类型 说明
            
              model string req 模型 ID（dall-e-3 等）
              prompt string req 图像描述
              n integer opt 数量，默认 1
              size string opt 尺寸（1024x1024 等）
              quality string opt 质量：standard / hd
            
          
          代码示例
          
            cURL
            curl https://ne.07fa.cc/api/sevenfa/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer *** \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "dall-e-3",
    "prompt": "一只穿着宇航服的熊猫在月球上打太极",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }'
          
          响应格式
          {
  "created": 1738123456,
  "data": [{
    "url": "https://ne.07fa.cc/storage/images/abc123.png"
  }]
}
        
      
    

    
    
      📐 嵌入向量
      将文本转换为向量表示，适用于语义搜索、聚类、分类等。

      
        
          POST
          /embeddings
          创建嵌入向量
        
        
          请求参数
          
            参数 类型 说明
            
              model string req 嵌入模型（text-embedding-3-small 等）
              input string | array req 输入文本
            
          
          代码示例
          
            Python
            response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="SevenFa AI Hub 是一个优秀的AI聚合平台"
)

embedding = response.data[0].embedding
print(f"向量维度: {len(embedding)}")
          
        
      
    

    
    
      🎤 音频转写
      将音频文件转写为文字，支持多语种识别。

      
        
          POST
          /audio/transcriptions
          音频转写
        
        
          请求参数
          
            参数 类型 说明
            
              file file req 音频文件（multipart/form-data）
              model string req 模型 ID（whisper-1）
              language string opt 语言代码（zh, en）
            
          
          代码示例
          
            Python
            with open("audio.mp3", "rb") as f:
    response = client.audio.transcriptions.create(
        model="whisper-1",
        file=f,
        language="zh"
    )

print(response.text)
          
          翻译接口：POST /audio/translations（参数相同，自动翻译为英文）
        
      
    

    
    
      ⚠️ 错误码
      API 返回标准 HTTP 状态码，错误响应格式统一。

      
        错误响应格式：
        {"success": false, "message": "错误描述", "code": "ERROR_CODE"}
      

      
        状态码 错误码 说明 解决方法
        
          400 INVALID_REQUEST 请求参数错误 检查请求参数
          401 UNAUTHORIZED API Key 无效或缺失 检查 Authorization Header
          402 INSUFFICIENT_BALANCE 余额不足 前往控制台充值
          403 FORBIDDEN 无权访问 检查 Key 权限
          404 MODEL_NOT_FOUND 模型不存在 检查模型 ID
          429 RATE_LIMITED 请求频率超限 稍后重试
          500 INTERNAL_ERROR 服务器内部错误 联系技术支持
          502 UPSTREAM_ERROR 上游渠道异常 系统自动切换渠道
        
      

      
        💡 提示：
        遇到 502 错误时，系统会自动尝试其他可用渠道。您也可以切换模型或稍后重试。

参数	类型	说明
model	string req	模型 ID（gpt-4o, claude-sonnet-4 等）
messages	array req	消息数组，支持 system/user/assistant/tool
temperature	number opt	采样温度 (0-2)，默认 1
max_tokens	integer opt	最大生成 Token 数
stream	boolean opt	流式输出，默认 false
top_p	number opt	核采样 (0-1)

参数	类型	说明
model	string req	模型 ID（dall-e-3 等）
prompt	string req	图像描述
n	integer opt	数量，默认 1
size	string opt	尺寸（1024x1024 等）
quality	string opt	质量：standard / hd

参数	类型	说明
model	string req	嵌入模型（text-embedding-3-small 等）
input	string \| array req	输入文本

参数	类型	说明
file	file req	音频文件（multipart/form-data）
model	string req	模型 ID（whisper-1）
language	string opt	语言代码（zh, en）

状态码	错误码	说明	解决方法
400	INVALID_REQUEST	请求参数错误	检查请求参数
401	UNAUTHORIZED	API Key 无效或缺失	检查 Authorization Header
402	INSUFFICIENT_BALANCE	余额不足	前往控制台充值
403	FORBIDDEN	无权访问	检查 Key 权限
404	MODEL_NOT_FOUND	模型不存在	检查模型 ID
429	RATE_LIMITED	请求频率超限	稍后重试
500	INTERNAL_ERROR	服务器内部错误	联系技术支持
502	UPSTREAM_ERROR	上游渠道异常	系统自动切换渠道