📚 API 快速上手指南

透過 Python requests 套件,3 步驟輕鬆呼叫 AI 模型。


1. 環境準備

請開啟終端機 (Terminal / CMD),輸入以下指令安裝必要的套件:

pip install requests

2. 最簡單的呼叫方式 (Python)

將下方程式碼複製到你的 Python 檔案中,填入你的 Key 即可執行。

import requests

# 設定 API 網址
api_url = "http://120.126.17.218:17168/api168/api.php"

# 準備資料
payload = {
    "api_key": "你的KEY",          # 請填入您申請到的 cgu-xxxx
    "model": "gemini_2_5_flash", # 指定模型 (請參考下方列表)
    "user_prompt": "hi"
}

# 發送請求
resp = requests.post(api_url, json=payload)

# 印出結果 (Python 字典格式)
print(resp.json())

3. 支援的模型代碼 (Model IDs)

您可以將以下代碼填入程式碼中的 model 欄位,切換不同的 AI 模型:

模型代碼 (Model ID)
gemini_3_pro
gemini_3_flash
gemini_2_5_flash
chatgpt_5_2
chatgpt_5_mini
chatgpt_5_nano
claude_sonnet_4_5
claude_opus_4_1
claude_haiku_4_5
grok_4_1_fast_non_reasoning
grok_4_1_fast_reasoning

4. 回傳資料解析 (JSON)

執行程式碼後,您會收到類似下面的 JSON 回應

{
    'status': 'success', 
    'model': 'gemini_2_5_lash', 
    'content': 'hi', 
    'usage': {
        'points_deducted': 1, 
        'remaining_balance': 9979
    }
}
🔎 欄位說明與取值教學
欄位名稱 Python 取值寫法 欄位說明
status data['status'] 請求狀態,成功時回傳 "success"
content data['content'] ⭐️ 最重要! AI 模型回傳的實際內容 (回答文字)。
model data['model'] 當次呼叫所使用的模型名稱。
points_deducted data['usage']['points_deducted'] 本次呼叫扣除的點數。
remaining_balance data['usage']['remaining_balance'] 您的帳戶剩餘點數。
💡 實用範例:
如果你只想印出 AI 的回答,可以這樣寫:
data = resp.json()
print(data['content'])
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