✦ 新平台 支援 160+ AI 模型 · 全球統一閘道

一組 API,
串接全球智慧

整合 OpenAI、Claude、Gemini、Qwen、Doubao、BytePlus 等主流模型。
統一帳單、透明定價、零維護成本。

已支援供應商
OpenAI
Anthropic
Google
Alibaba Qwen
BytePlus
DeepSeek
Meta Llama
Cloudflare
+更多持續新增
160+
支援 AI 模型
99.9%
可用率 SLA
<50ms
延遲額外開銷
$0/月
起步免費使用

停止管多組 API,
專心做產品

一次整合,永久受益。切換模型只需改一個參數。

🔑
單一 API 金鑰
一組憑證存取所有 160+ 模型,不再管理多組 Key 和帳號。
💳
統一帳單
一張發票涵蓋所有模型費用,即時看到每個模型的用量明細。
🌏
全球模型一站取用
輕鬆存取中美歐主流模型,包含 BytePlus、Qwen 等亞洲模型。
智慧備援路由
某家供應商故障時自動切換,確保你的服務不中斷。
📊
透明用量分析
每個模型、每個專案的 Token 消耗和費用,一目了然。
🛠️
零維護成本
全 Serverless 架構,新增模型不需工程師部署,5 分鐘上線。

OpenAI 相容,
改一行就好

已經在用 OpenAI SDK?換一個 URL,其他完全不用動。

完整相容 OpenAI SDK,無需更換
支援串流回應(Streaming)
Function Calling 跨模型支援
Python / Node.js / Go SDK
完整 REST API 文件
example.py
from openai import OpenAI

# 只需換掉 base_url,其他完全不變
client = OpenAI(
    base_url="https://api.oneapi.tw/v1",
    api_key="oa-your-key-here",
)

# 一個參數切換任意模型
res = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # 或 gpt-4o、gemini-2.0...
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": "你好,請幫我分析這份報表"
    }],
    stream=True
)

for chunk in res:
    print(chunk.choices[0].delta.content)

模型廣場

全部供應商共 12 個模型(示範資料)
供應商
特性標籤
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透明定價,
按需付費

從免費開始,隨業務成長升級。無隱藏費用。

月付
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年付省 20%
💡 模型 Token 費用另計,按實際用量收費,費率與各供應商一致並加收 10% 服務費。
入門版
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適合個人開發者和小型專案試用。

  • 每月贈送 $5 Credits
  • 存取 20 個基礎模型
  • 10 req/min 速率限制
  • 社群支援
  • 基礎用量 Dashboard
⭐ 最受歡迎
專業版
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適合成長中的開發團隊和新創公司。

  • 每月含 $30 Credits
  • 存取全部 160+ 模型
  • 100 req/min 速率限制
  • 智慧備援路由
  • 進階用量分析
  • Email 優先支援
  • 團隊帳號管理
企業版
客製報價
適合大型企業,含合規、安全與專屬支援。

  • 無限請求量
  • 客製速率限制
  • 專屬基礎設施
  • SSO / SAML 支援
  • SOC2 & ISO 27001
  • 零資料留存選項
  • 24/7 專屬客戶成功
  • 統編發票(台灣)

3 分鐘
接入完成

相容 OpenAI SDK,現有程式碼幾乎不需修改。

1.註冊帳號,取得 API 金鑰
2.將 base_url 換成 OneAPI 端點
3.選擇任意模型,開始呼叫
quickstart.py
# 1. 安裝 SDK(與 OpenAI 共用)
# pip install openai

from openai import OpenAI

# 2. 初始化 client
client = OpenAI(
    base_url="https://api.oneapi.tw/v1",
    api_key="oa-xxxxxxxxxxxx",
)

# 3. 呼叫任意模型
models = [
    "gpt-4o",
    "claude-sonnet-4-6",
    "gemini-2.0-flash",
    "qwen2.5-72b",
    "doubao-pro-32k",  # BytePlus
]

res = client.chat.completions.create(
    model=models[1],  # 改這一行就能換模型
    messages=[{"role":"user", "content":"Hi!"}]
)
print(res.choices[0].message.content)