API 文档

最近更新：2026 年 10 月

首次免费调用

注册并验证邮箱，或使用 Google 登录。无需绑卡或充值。
打开 API Keys，创建允许 qwen/qwen3.8-27b 的密钥，并保存仅显示一次的密钥。
在配有 cURL 和 Python 3 的 Bash（macOS、Linux 或 WSL）中运行，用自己的密钥替换 your-api-key；response.json 仅保存在本机。

Bash · Qwen3.8-27B · $0

export ITERACOMPUTE_API_KEY="your-api-key"

curl --fail-with-body --max-time 180 https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen/qwen3.8-27b","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: Hello!"}],"max_tokens":512,"chat_template_kwargs":{"enable_thinking":false}}' \
  -o response.json && python3 -c 'import json; r=json.load(open("response.json")); text=r["choices"][0]["message"]["content"]; assert text and text.strip(), "Empty model reply: activation is incomplete"; print(text)'

成功标准是 choices[0].message.content 非空。此命令打印回复，空回复则报错；注册成功或 HTTP 200 都不等于完成激活。预期输出：Hello!（措辞可能不同）。

此 Qwen 示例关闭思考，以便获得简短可见回复。401/403：检查密钥和模型权限。429：在控制台检查月用量和 TPM，再遵循 Retry-After。免费容量可能排队，请勿并发反复重试。

API 快速开始 → · 免费额度与限制 →

模型支持与费用

下方高级示例使用付费 DeepSeek V4.1 Flash，按用量扣减 API 余额。请在模型页面核对当前输入、缓存输入和输出价格。免费 Qwen3.8-27B 支持 Chat Completions、流式输出和工具调用，本指南未验证其 Responses API 支持。模型 ID 和推理参数不能随意互换；修改示例前请确认所选模型支持相应端点与参数。

DeepSeek V4.1 Flash pricing →

1. 概述

IteraCompute API 兼容 OpenAI 协议：如果你的应用已接入 OpenAI API，迁移只需修改 base_url 与 API Key。Chat Completions、Responses、流式输出与工具调用采用兼容格式，但所选模型须支持相应能力。

2. Base URL 与鉴权

API 请求发送至 https://api.iteracompute.com/v1。Chat Completions 与 Responses 请求使用你的 API Key 通过 Authorization 请求头鉴权。

export ITERACOMPUTE_API_KEY="your-api-key"

curl --fail-with-body https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: Hello!"}],"temperature":0,"max_tokens":128}'

3. 模型 ID

请直接使用 Models 接口返回的 provider/model ID，不要添加 iteracompute/ 前缀。可随时查询网关当前发布的模型列表：

curl --fail-with-body https://api.iteracompute.com/v1/models

Models 接口公开返回网关当前的模型目录。请原样使用其中的 id 值；模型的商业访问权限仍由你的 API Key 与合作协议控制。

4. Chat Completions

POST /v1/chat/completions 遵循 OpenAI 的请求与响应格式：

import os
from openai import OpenAI

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

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly: Hello!"}],
    temperature=0,
    max_tokens=128,
)

print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # prompt_tokens / completion_tokens / total_tokens

5. Responses API

POST /v1/responses 支持 Codex 等客户端使用的 OpenAI Responses API:

import os
from openai import OpenAI

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

response = client.responses.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    input="Reply with exactly: Hello!",
    max_output_tokens=128,
)
print(response.output_text)

6. 流式输出（SSE）

设置 "stream": true 即可接收 Server-Sent Events。内容块按生成进度实时下发；token 用量包含在最后一个携带 usage 的内容块中，位于结束标记 [DONE] 之前。请将一次流式请求视为一个整体：已有 token 输出后，请求不会被透明重试。

import os
from openai import OpenAI

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

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly: Hello!"}],
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
    temperature=0,
    max_tokens=128,
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
    if chunk.usage:  # final chunk: token usage
        print("\n", chunk.usage)

7. 工具调用

通过 tools 参数声明工具，格式遵循 OpenAI function calling。模型决定调用工具时，响应中会包含 tool_calls；将工具执行结果以 "tool" 角色回传即可继续对话。

import json
import os
from openai import OpenAI

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

messages = [{"role": "user", "content": "What is the weather in Singapore?"}]
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}},
    max_tokens=512,
)

assistant_message = resp.choices[0].message
messages.append(assistant_message)

for call in assistant_message.tool_calls or []:
    arguments = json.loads(call.function.arguments)
    result = {"city": arguments["city"], "temperature_c": 29}
    messages.append({
        "role": "tool",
        "tool_call_id": call.id,
        "content": json.dumps(result),
    })

final = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=messages,
    tools=tools,
    max_tokens=512,
)
print(final.choices[0].message.content)

8. 错误码

错误采用 OpenAI 错误格式，响应体为 {"error": {"message", "type", "code"}}:

状态码	含义
400	请求无效 - JSON 格式错误或缺少必填参数
401	鉴权失败 - API Key 缺失或无效
403	该 Key 无权访问此模型或执行此操作
404	模型或接口不存在
429	超出限流 - 请降速并遵循 Retry-After
500	内部错误 - 可安全重试该请求
503	模型暂不可用 - 请退避重试

9. 限流

Qwen3.8-27B 使用账户级每月额度和 TPM。Free / Starter / Pro 每个 UTC 自然月提供 30M / 100M / 300M tokens，TPM 为 160K / 300K / 600K，上下文为 128K / 128K / 256K。累计已完成净充值 $10 或 $50 可升级为 Starter 或 Pro。GPU 容量繁忙时免费档可能排队；每台 GPU 最多等待 32 个请求，最长等待 120 秒。其他模型沿用密钥限制。额度用尽、队列已满或等待超时会返回 429，重试前请遵循 Retry-After。

10. 技术支持

接入问题请联系：support@iteracompute.com