AI Token 中转站部署指南

🚀 快速开始

5 分钟内完成接入，无需修改现有代码逻辑

1注册账号

访问 api.clawonetoken.com，点击 Sign Up 注册，新用户自动获得 500 Token 体验额度。

2充值余额

登录后进入「钱包管理」，选择充值方式（支付宝/微信/USDT），最低充值 ¥10。

3创建 API Key

进入「令牌管理」→「创建令牌」，填写名称，可选择限制模型和额度，生成 Key。

4替换配置

将代码中的 base_url 改为 https://api.clawonetoken.com/v1，api_key 改为您的 Key。

💡注册时填写邀请码可额外获得 500 Token 奖励！在注册页面「邀请码」栏填入好友的邀请码即可。

关键配置参数

API 地址 (base_url)https://api.clawonetoken.com/v1

API Key 格式sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

兼容格式OpenAI API 完全兼容

支持协议HTTPS / SSE 流式输出

🔑 获取 API Key

在控制台创建和管理您的 API 令牌

创建令牌步骤

1.登录 api.clawonetoken.com，点击左侧「令牌管理」
2.点击右上角「创建令牌」按钮
3.填写令牌名称（如：my-project、cursor-dev 等，方便区分用途）
4.可选：设置额度上限（防止超支）、过期时间、可用模型范围
5.点击「提交」，复制生成的 Key（以 sk- 开头）

⚠️API Key 只在创建时显示一次，请立即复制保存。如果遗失，需要删除旧 Key 并重新创建。

令牌管理技巧

✅ 为不同项目创建独立 Key，便于追踪用量

✅ 设置额度上限，防止单个项目超支

✅ 为测试环境创建低额度 Key

✅ 定期检查令牌使用日志，发现异常及时禁用

🛠 工具接入教程

主流 AI 工具和客户端的详细配置步骤

Cherry Studio

Windows / macOS / Linux

功能强大的多模型 AI 桌面客户端，支持多服务商切换

1.下载并安装 Cherry Studio（官网：cherry-ai.com）
2.打开 Cherry Studio → 左下角「设置」→「模型服务」
3.点击「+」添加服务商 → 选择「OpenAI 兼容」
4.服务商名称填：Clawonetoken
5.API 地址填：https://api.clawonetoken.com
6.API Key 填：您的 Clawonetoken Key（sk-xxx）
7.点击「获取模型列表」，自动加载全部 375+ 模型

Cursor

AI 代码编辑器

AI 驱动的代码编辑器，支持 Claude、GPT-4o 等模型辅助编程

1.打开 Cursor → 菜单栏「Cursor」→「Settings」→「Models」
2.在「OpenAI API Key」输入框填入您的 Clawonetoken Key
3.开启「Override OpenAI Base URL」开关
4.Base URL 填写：https://api.clawonetoken.com/v1
5.在模型输入框添加模型名称（如 gpt-4o、claude-3-5-sonnet-20241022）
6.保存设置，即可在 Cursor 中使用所有模型

Lobe Chat

Web / 自托管

开源的 AI 聊天应用，支持私有部署

1.打开 Lobe Chat → 右上角「设置」→「AI 服务商」
2.找到「OpenAI」或点击「添加自定义服务商」
3.API Key 填入您的 Clawonetoken Key
4.API 代理地址填：https://api.clawonetoken.com/v1
5.保存后在对话中选择对应模型即可

Open WebUI

自托管

自托管的 ChatGPT 风格 Web 界面

1.在 Open WebUI 管理员设置 → 连接
2.OpenAI API URL 填：https://api.clawonetoken.com/v1
3.API Key 填入您的 Clawonetoken Key
4.保存后在模型选择器中即可看到所有模型

Bob 翻译

macOS

macOS 上最好用的翻译工具，支持 AI 翻译

1.打开 Bob → 偏好设置 → 服务
2.添加「OpenAI 翻译」服务
3.API URL 填：https://api.clawonetoken.com/v1/chat/completions
4.API Key 填入您的 Clawonetoken Key
5.模型选择 gpt-4o-mini（经济实惠）或 gpt-4o（高质量）

沉浸式翻译

浏览器插件

浏览器翻译插件，支持网页双语对照翻译

1.安装沉浸式翻译浏览器扩展
2.点击扩展图标 → 设置 → 翻译服务
3.选择「OpenAI」
4.API URL 填：https://api.clawonetoken.com/v1
5.API Key 填入您的 Clawonetoken Key
6.模型推荐：gpt-4o-mini（速度快、成本低）

🐍 Python 调用示例

使用 openai 库调用 Clawonetoken API

ℹ️安装依赖：pip install openai

基础对话

chat_basic.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的 AI 助手"},
        {"role": "user", "content": "请介绍一下量子计算"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"消耗 Token: {response.usage.total_tokens}")

流式输出（Streaming）

chat_stream.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于秋天的诗"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content is not None:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
print()

图片理解（Vision）

vision.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "请描述这张图片的内容"},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {"url": "https://example.com/image.jpg"}
                }
            ]
        }
    ]
)

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

向量嵌入（Embeddings）

embeddings.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的密钥",
    base_url="https://api.clawonetoken.com/v1"
)

response = client.embeddings.create(
    model="text-embedding-3-small",
    input="这是需要向量化的文本内容"
)

vector = response.data[0].embedding
print(f"向量维度: {len(vector)}")  # 1536

⚡ Node.js 调用示例

使用 openai npm 包调用 API

ℹ️安装依赖：npm install openai

基础对话

chat.mjs

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-你的密钥",
  baseURL: "https://api.clawonetoken.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-4o",
  messages: [
    { role: "system", content: "你是一个专业助手" },
    { role: "user", content: "解释什么是 RESTful API" }
  ],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

流式输出

stream.mjs

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-你的密钥",
  baseURL: "https://api.clawonetoken.com/v1",
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-3-5-sonnet-20241022",
  messages: [{ role: "user", content: "写一段 TypeScript 快速排序" }],
  stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
  const content = chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "";
  process.stdout.write(content);
}
console.log();

在 Next.js API Route 中使用

app/api/chat/route.ts

import OpenAI from "openai";
import { NextRequest, NextResponse } from "next/server";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.CLAWONE_API_KEY,
  baseURL: "https://api.clawonetoken.com/v1",
});

export async function POST(req: NextRequest) {
  const { message } = await req.json();

  const response = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [{ role: "user", content: message }],
  });

  return NextResponse.json({
    reply: response.choices[0].message.content,
  });
}

📡 cURL 调用示例

命令行直接调用，适合测试和脚本

基础对话

bash

curl https://api.clawonetoken.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 500
  }'

流式输出

bash

curl https://api.clawonetoken.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  --no-buffer \
  -d '{
    "model": "claude-3-5-sonnet-20241022",
    "messages": [{"role": "user", "content": "写一首诗"}],
    "stream": true
  }'

查询可用模型列表

bash

curl https://api.clawonetoken.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥"

🤖 各模型调用示例

不同模型的特定参数和最佳实践

GPT-4o

多模态 · 推理强

OpenAI 最强多模态模型，支持文本、图片输入，适合复杂推理和代码任务。

python

client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    temperature=0.7,      # 创意度 0-2，越高越随机
    max_tokens=4096,      # 最大输出长度
)

GPT-4o-mini

经济 · 快速

GPT-4o 的轻量版本，价格约为 GPT-4o 的 1/15，适合高频调用场景。

python

client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    # 适合：翻译、摘要、分类、简单问答
    # 不适合：复杂推理、代码生成
)

Claude 3.5 Sonnet

代码 · 长文本

Anthropic 旗舰模型，代码能力顶尖，支持 200K 上下文，适合长文档分析。

python

client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个代码专家"},
        {"role": "user", "content": "帮我优化这段代码..."}
    ],
    max_tokens=8192,      # Claude 支持更长输出
)

Gemini 2.0 Flash

极速 · 经济

Google 最新模型，响应速度极快，价格低廉，适合高并发场景。

python

client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.0-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
    # 特点：响应速度快，价格低
    # 适合：实时应用、高并发场景
)

DeepSeek V3 / R1

国产 · 推理

国产顶级模型，R1 具备强大的推理能力，价格极具竞争力。

python

# DeepSeek V3 - 通用对话
client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "..."}],
)

# DeepSeek R1 - 推理模型（类似 o1）
client.chat.completions.create(
    model="deepseek-reasoner",
    messages=[{"role": "user", "content": "解这道数学题..."}],
)

o1 / o3 推理模型

深度推理

OpenAI 推理系列，适合复杂数学、逻辑推理。响应较慢但质量极高。

python

client.chat.completions.create(
    model="o1",           # 或 o3, o1-mini
    messages=[{"role": "user", "content": "证明费马大定理..."}],
    # 注意：o1 系列不支持 system message
    # 不支持 temperature 参数
    max_completion_tokens=10000,  # 替代 max_tokens
)

❓ 常见问题 Q&A

Clawonetoken 和直接调用 OpenAI 有什么区别？

Clawonetoken 是 API 中转服务，您通过我们的服务器访问 OpenAI、Claude、Gemini 等模型。优势：① 一个 Key 访问所有模型；② 无需境外信用卡；③ 价格比官方低 30-50%；④ 新加坡节点，国内访问稳定。

我的 API 请求数据安全吗？

Clawonetoken 作为透明代理，不存储您的对话内容。请求经过我们的服务器转发到上游模型提供商，传输全程 HTTPS 加密。我们仅记录 Token 用量用于计费，不分析对话内容。

如何查看 Token 消耗情况？

登录控制台 → 「使用日志」，可查看每次请求的模型、Token 数量、费用。也可以在「数据看板」查看汇总统计。

支持哪些充值方式？

目前支持：支付宝、微信支付、USDT（TRC20/ERC20）。最低充值金额 ¥10，余额永久有效，不会过期。

API 调用报错 401 Unauthorized 怎么办？

请检查：① API Key 是否正确，注意不要有多余空格；② base_url 是否设置为 https://api.clawonetoken.com/v1；③ 账户余额是否充足；④ 令牌是否已过期或被禁用。

API 调用报错 429 Too Many Requests 怎么办？

触发了速率限制。请降低请求频率，或联系我们升级账户的速率限制。建议在代码中添加重试逻辑（指数退避）。

模型名称怎么填写？

模型名称需要和模型市场中显示的完全一致，区分大小写。例如：gpt-4o、claude-3-5-sonnet-20241022、gemini-2.0-flash。可以在控制台「模型广场」查看所有可用模型名称。

支持 Function Calling / Tool Use 吗？

支持！所有支持 Function Calling 的模型（GPT-4o、Claude 3.5 等）均可正常使用，调用方式与官方 API 完全相同。

如何获取推广返利？

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遇到问题如何联系支持？

可通过以下方式联系我们：① 发送邮件至 [email protected]；② 在控制台内提交工单；③ 加入官方 Telegram 群组获取即时帮助。

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