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5 分钟内发送你的第一个 API 请求。

前提条件

• 一个 ClawdRouter 平台账号
• 已创建的 API Key

基础信息

配置项	值
API Base URL	https://api.clawdrouter.com
OpenAI 协议端点	POST /v1/chat/completions
Anthropic 协议端点	POST /v1/messages
认证方式	Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

使用 cURL

最简单的方式是使用 cURL 发送请求：

curl https://api.clawdrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "你好"}
    ]
  }'

使用 Python (OpenAI SDK)

ClawdRouter 完全兼容 OpenAI SDK，只需修改 base_url 即可：

pip install openai

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.clawdrouter.com/v1",
)

completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
)

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

使用 Node.js (OpenAI SDK)

npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "YOUR_API_KEY",
  baseURL: "https://api.clawdrouter.com/v1",
});

async function main() {
  const completion = await client.chat.completions.create({
    model: "gpt-4o",
    messages: [
      { role: "user", content: "你好，请介绍一下你自己" },
    ],
  });

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

main();

流式调用

通过设置 stream: true 启用流式输出，实时获取模型生成的内容：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.clawdrouter.com/v1",
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}
    ],
    stream=True,
)

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

切换模型

ClawdRouter 的核心优势之一就是能够在不同厂商的模型之间自由切换，只需更改 model 参数：

# 使用 OpenAI 模型
completion = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)

# 切换到 Anthropic 模型 — 仅需更改 model 参数
completion = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)

# 切换到 Google 模型
completion = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)

使用 Anthropic 原生协议

如果你更熟悉 Anthropic SDK，也可以通过 /v1/messages 端点使用 Anthropic 原生协议调用 Claude 模型：

pip install anthropic

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.clawdrouter.com",
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，请介绍一下你自己"}
    ],
)

print(message.content[0].text)

如何选择协议？

• OpenAI 协议 (/v1/chat/completions) — 支持所有厂商的模型，适合统一调用
• Anthropic 协议 (/v1/messages) — Anthropic 原生格式，适合已有 Anthropic SDK 集成的项目

下一步

• 认证鉴权 — 了解 API Key 和请求头的详细说明
• API 参考 — 查看 OpenAI 协议完整参数
• Anthropic 原生协议 — 查看 Anthropic Messages API 参数
• 模型列表 — 浏览所有可用的模型