集成指南OpenAI 兼容

通过 IteraCompute 将模型与 Vercel AI SDK 结合使用。

使用 TypeScript 构建 AI 应用。

获取 API Key 全部集成

三步完成连接

1. 创建 API Key

注册或登录 IteraCompute，然后在控制台创建 API Key。

2. 配置 Base URL

通过 IteraCompute baseURL 创建 OpenAI 兼容提供方，再将其模型传给 generateText。

3. 选择模型

使用准确的 API Model ID，启用智能体或视觉功能前确认上下文与模型能力。

选择模型

示例使用的模型

配置示例

将 API Key 保存在服务端环境或工具凭据存储中；需要手动填写密钥的字段请使用自己的 API Key。

example.mjs · Node.js 22+

import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible";
import { generateText } from "ai";

if (!process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY) {
  throw new Error("Set ITERACOMPUTE_API_KEY on the server.");
}
const itera = createOpenAICompatible({
  name: "iteracompute",
  baseURL: "https://api.iteracompute.com/v1",
  apiKey: process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY,
});
const { text } = await generateText({
  model: itera("qwen/qwen3.8-27b"),
  prompt: "Reply with exactly: Hello!",
  maxOutputTokens: 512,
  providerOptions: { iteracompute: { chat_template_kwargs: { enable_thinking: false } } },
});
if (!text.trim()) throw new Error("Empty model reply: activation is incomplete.");
console.log(text);

测试连接

cURL · Chat Completions

# Bash / zsh / WSL; set ITERACOMPUTE_API_KEY in your environment first.
curl --fail-with-body 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}'

确认 choices[0].message.content 包含可见文本；HTTP 200 本身不够。推理可能消耗输出预算。免费 Qwen 可使用首次免费调用示例关闭思考，再在工具中发送提示。

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。

运行完整最小实例

Bash · setup and run

mkdir itera-ai-example
cd itera-ai-example
npm init -y
npm install ai@7.0.137 @ai-sdk/openai-compatible@3.0.67
export ITERACOMPUTE_API_KEY="your-api-key"
# Save the example above as example.mjs
node example.mjs

使用 Node.js 22 或更新版本，在服务端运行 example.mjs。将密钥保存为服务端环境变量或部署密钥；不要使用 NEXT_PUBLIC_ 或 VITE_ 前缀、提交 .env 文件，或在浏览器代码中调用。此示例通过 Chat Completions 使用免费 Qwen，关闭思考的参数仅适用于 Qwen3.8-27B。

2026 年 10 月 11 日实测：Node.js 25.2.1、ai 7.0.137、@ai-sdk/openai-compatible 3.0.67。真实 API 回复：Hello!（省略前导空白）。示例检查非空回复。验证范围为服务端命令行调用，未验证 Vercel 托管部署。

Actual stdout · October 11, 2026