快速接入 WanAPIs

WanAPIs 是统一 AI API 网关，提供 OpenAI 兼容接口、多渠道路由、失败转移、模型市场、调用日志和透明计费。你可以把不同上游的模型统一放在一个 endpoint 下管理。

1. 注册账号进入控制台创建账号并完成邮箱验证。
2. 创建 API Key在令牌页面生成密钥，并按项目设置额度。
3. 替换 Base URL把 OpenAI SDK 的 baseURL 改成 https://api.wanapis.com/v1。
4. 选择模型从模型市场或定价页选择模型 ID。

curl https://api.wanapis.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "用三句话解释 RAG" }
    ]
  }'

所有请求都需要在 Header 中携带 Bearer Token。不要把 API Key 放在前端浏览器代码里，建议通过你的后端服务转发请求。

兼容 /v1/chat/completions，适合多数现有 OpenAI SDK、聊天机器人、Agent 和工具调用项目。

import OpenAI from "openai";

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

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "写一个 TypeScript 重试函数" }],
});

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

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["WANAPIS_API_KEY"],
    base_url="https://api.wanapis.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "给我一个产品发布清单"}],
)

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

需要使用新一代 Responses 工作流时，可以调用 /v1/responses。如果遇到上游 503 或高负载，建议在业务侧增加指数退避重试。

curl https://api.wanapis.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "input": "分析这段日志并给出排障步骤"
  }'

模型市场会从 WanAPIs 定价接口同步数据，按视频、图像、LLM、音频分类展示能力、供应商和价格。

这是重点内容。所有支持自定义 base_url 的 OpenAI / Anthropic 兼容客户端都可以接入 WanAPIs。推荐先把本机配置跑通，再接 VS Code 插件: Claude Code → CC Switch → Codex Desktop → Codex CLI → VS Code。

# 1. 安装，需要 Node.js >= 18
npm i -g @anthropic-ai/claude-code

# 2. 配环境变量，建议写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.wanapis.com"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxx"

# 3. 在项目目录启动
cd your-project && claude

# 从 GitHub Releases 下载:
# https://github.com/farion1231/cc-switch/releases

# 1. 打开 CC Switch
# 2. 进入 codex 或 claude 分组
# 3. 点击右侧 + 添加 WanAPIs
# 4. 保存后点击启用 / Switch to
# 5. 重启 Codex、VS Code 或 Claude Code

model = "gpt-5.5"
model_provider = "wanapis"

[model_providers.wanapis]
name = "WanAPIs"
base_url = "https://api.wanapis.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "WANAPIS_API_KEY"

# macOS / Linux，写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc 后重开终端
export WANAPIS_API_KEY="sk-xxx"

# Windows PowerShell，持久写入当前用户环境变量
[Environment]::SetEnvironmentVariable("WANAPIS_API_KEY", "sk-xxx", "User")

# 1. 安装
npm i -g @openai/codex

# 2. 编辑 ~/.codex/config.toml
cat > ~/.codex/config.toml <<'EOF'
model = "gpt-5.5"
model_provider = "wanapis"

[model_providers.wanapis]
name = "WanAPIs"
base_url = "https://api.wanapis.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "WANAPIS_API_KEY"
EOF

# 3. 设置 token
export WANAPIS_API_KEY="sk-xxx"

# 4. 在项目目录启动；它会读取同一个 ~/.codex/config.toml
cd your-project && codex

model = "gpt-5.5"
model_provider = "wanapis"

[model_providers.wanapis]
name = "WanAPIs"
base_url = "https://api.wanapis.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "WANAPIS_API_KEY"

API Provider: OpenAI Compatible
Base URL: https://api.wanapis.com/v1
API Key:  sk-xxx
Model:    claude-opus-4-7
# 也可以使用 gpt-5.5 / gemini-3.5-flash / deepseek-v4-pro

name: WanAPIs
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: WanAPIs Claude Opus 4.7
    provider: openai
    model: claude-opus-4-7
    apiBase: https://api.wanapis.com/v1
    apiKey: sk-xxx
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply

图片、视频和其它长耗时任务建议走异步任务接口或控制台任务能力，避免公网入口超时。任务创建后通过任务 ID 轮询状态，或配置回调地址接收结果。

POST /v1/images/gpt-image-2/generation

# 模型名放在 URL 路径;body 与同步接口一致
# {"prompt": "...", "size": "1024x1024", "image_urls": [...]}
# 立即返回: {"data":[{"status":"submitted","task_id":"task_xxx"}]}

POST /v1/video/generations

# 模型名放在请求体的 model 字段(OpenAI 兼容)
# {"model": "doubao-seedance-2.0", ...}

# 图片任务:轮询通用任务接口
GET /v1/tasks/{task_id}

# status: submitted | processing | completed | failed
# 完成后图片在 data.result.image_urls(数组,可能是 data URL/base64)

# 视频任务:改用视频专用接口
GET /v1/video/generations/{task_id}   # 地址在 metadata.url

图片生成走 OpenAI 兼容的同步入口 POST /v1/images/generations，模型名放在请求体 model 字段。gpt-image-2 用 prompt 出图,加 image_urls 即变图生图(图像编辑)。响应同步返回,图片在 data[0].b64_json(base64 PNG)。

curl https://api.wanapis.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "一只橘猫坐在窗台上看夕阳，水彩画风格",
    "size": "1024x1024"
  }'

图生图(图像编辑):同一入口,加上 image_urls 传参考图(公网 URL 或 data:image/png;base64,... 内联图,可多张),prompt 作为改写指令。

curl https://api.wanapis.com/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2",
    "prompt": "把这张图改成夜景霓虹赛博朋克风格，保留猫的主体",
    "image_urls": [
      "https://example.com/cat.png"
    ]
  }'

{
  "created": 1783144062,
  "data": [
    { "b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...<base64 PNG>" }
  ]
}

视频生成统一归到视频能力目录下。模型配置方法放在本目录下，例如 Seedance 2.0、Veo、Kling、Vidu 等。所有视频模型默认使用异步任务模式：提交 POST /v1/video/generations(模型名放请求体 model 字段)，再轮询任务结果。

curl https://api.wanapis.com/v1/video/generations \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2.0",
    "prompt": "一只橘猫在清晨的窗边伸懒腰,镜头缓慢推进,柔和自然光,电影感",
    "seconds": "5",
    "metadata": {
      "resolution": "720p",
      "ratio": "16:9",
      "generate_audio": true
    }
  }'

curl https://api.wanapis.com/v1/video/generations \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2.0-fast",
    "prompt": "让照片中的人物自然转身看向镜头,微风吹动头发,背景保持一致",
    "images": ["https://example.com/portrait.jpg"],
    "seconds": "5",
    "metadata": {
      "resolution": "720p",
      "ratio": "adaptive"
    }
  }'

curl https://api.wanapis.com/v1/video/generations \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "doubao-seedance-2.0",
    "prompt": "从白天城市街景平滑过渡到夜晚霓虹灯街景,镜头向前移动",
    "seconds": "5",
    "metadata": {
      "resolution": "720p",
      "ratio": "16:9",
      "content": [
        {"type": "image_url", "role": "first_frame", "image_url": {"url": "https://example.com/day.jpg"}},
        {"type": "image_url", "role": "last_frame", "image_url": {"url": "https://example.com/night.jpg"}}
      ]
    }
  }'

{
  "id": "task_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  "task_id": "task_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  "object": "video",
  "model": "doubao-seedance-2.0",
  "status": "queued",
  "progress": 0,
  "created_at": 1780000000
}

curl https://api.wanapis.com/v1/video/generations/task_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx \
  -H "Authorization: Bearer $WANAPIS_API_KEY"

{
  "id": "task_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  "task_id": "task_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  "object": "video",
  "model": "doubao-seedance-2.0",
  "status": "completed",
  "progress": 100,
  "created_at": 1780000000,
  "completed_at": 1780000180,
  "metadata": {
    "url": "https://api.wanapis.com/v1/videos/task_xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/content"
  },
  "error": null
}

WanAPIs 按模型倍率和实际 token 或任务计费。文本模型可按输入和输出分别计算，任务类模型通常按次或按规格计费。

API 返回标准 HTTP 状态码。建议对 429、500、502、503、504 做有限重试，对 400、401、403 直接提示配置或权限问题。

从 OpenAI 官方或其它聚合平台迁移时，通常保留 SDK 和请求结构，只替换以下两项：

OPENAI_API_KEY=$WANAPIS_API_KEY
OPENAI_BASE_URL=https://api.wanapis.com/v1

然后把模型 ID 改为 WanAPIs 模型市场中可用的模型。上线前建议先在低并发环境做 10 到 20 次请求，确认响应格式、token 统计和扣费符合预期。

如果遇到渠道、计费、模型或响应格式问题，请带上请求时间、模型 ID、request id 和错误信息联系支持。