多米 API 使用文档

使用多米 API 的一切操作都在控制台完成：https://llm.duomj.fun

注册账号

1. 打开多米 API 控制台，点击右上角「登录」。
2. 在登录框下方选择「注册」，填写用户名和密码即可完成注册（无需邮箱验证）。
3. 注册成功后自动登录，进入控制台首页。

控制台里有什么

客户端不会使用你的网站密码，只使用 API 密钥。密钥形如 sk-xxxxxxxx，在「令牌」页面创建。

1. 进入控制台 「令牌」 页面，点击 「添加令牌」。
2. 名称：随意填写，用于区分用途，例如 cherry-studio、cline。
3. 额度：选择「无限额度」（随账户余额扣费）或为该密钥设置独立额度上限——适合分发给团队或 limiting 单个工具。
4. 过期时间：默认永不过期；分发给他人时建议设置有效期。
5. 模型范围 / IP 白名单：可留空；如需限制该密钥只能调用某些模型、或只能从固定 IP 调用，在此填写。
6. 分组（重要！）：务必选择 「国产模型」 分组，原因见下方提示。
7. 提交后点击密钥的「复制」按钮，获得完整 sk- 密钥。

一键导入客户端

令牌列表的每一行都提供「一键导入」按钮，支持的客户端包括：

Cherry Studio · DeepChat · Lobe Chat · OpenCat · AionUI · AMA 问天 · AQBot · AI as Workspace · 流畅阅读 · CC Switch

点击对应按钮，浏览器会拉起已安装的客户端并自动填好地址与密钥，无需手动配置。若拉起失败，再按本文 04 / 05 节手动填写即可。

填错地址是最常见的失败原因。多米 API 的规则很简单，看完这张表就够了。

适合日常聊天、多模型对比与知识库问答的桌面客户端（Windows / macOS / Linux）。

方式 A：控制台一键导入（推荐）

在「令牌」页面找到你的密钥，点击 Cherry Studio 导入按钮，浏览器询问是否打开 Cherry Studio 时选择「允许」，在弹窗中确认导入即可。

方式 B：手动配置

1. 打开 Cherry Studio → 左下角 设置 → 模型服务 → 点击 添加。
2. 供应商类型选择 OpenAI，名称填 多米API。
3. API 密钥：粘贴从控制台复制的完整 sk- 密钥。
4. API 地址：填 https://llm.duomj.fun/v1。若你开启了「自动追加 /v1」开关，则填 https://llm.duomj.fun。
5. 点击「管理」自动拉取模型列表（应出现 GLM-5.3 与 glm-5.3-flash），或手动输入这两个模型名。
6. 回到对话页选择模型，发送「你好」测试。

适用于 ChatBox、NextChat、LobeChat、OpenClaw、沉浸式翻译、Cline / Continue 等 VS Code 插件，以及一切支持自定义 Base URL 的工具。

1. 打开软件设置，找到「模型服务商 / Provider / API / Model」设置项。
2. 新增服务商，类型选择 OpenAI Compatible 或「OpenAI 兼容」。
3. API 地址（Base URL）：https://llm.duomj.fun/v1
4. API Key：粘贴完整 sk- 密钥。
5. 模型（Model）：填 glm-5.3-flash（快速）或 GLM-5.3（旗舰），注意大小写。
6. 保存后完全退出软件并重新打开，发送测试消息。

常见软件填写速查

通过 Codex 的「Chat 兼容模式」接入多米 API。站点暂未开放 Responses 接口，因此必须使用 wire_api = "chat"。

安装 Codex

npm install -g @openai/codex
codex --version

macOS 也可使用 brew install --cask codex。确认终端能显示版本号后再继续。

打开配置文件

mkdir "$env:USERPROFILE\.codex" -Force
notepad "$env:USERPROFILE\.codex\config.toml"

mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.toml

写入 config.toml

将 这里换成你的APIKey 替换为从控制台复制的完整密钥。

model = "glm-5.3-flash"
model_provider = "duomi"
approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
disable_response_storage = true

[model_providers.duomi]
name = "多米 API"
base_url = "https://llm.duomj.fun/v1"
experimental_bearer_token = "这里换成你的APIKey"
wire_api = "chat"

启动测试

保存文件后进入项目目录，运行 codex，发送「你好，只回复：连接成功」。如需更强的代码能力，把 model 改为 GLM-5.3。

适用于程序调用、接口调试工具，或想先手动验证密钥是否可用的场景。接口与 OpenAI Chat Completions 完全兼容。

请求地址与鉴权

POST https://llm.duomj.fun/v1/chat/completions
Authorization: Bearer sk-你的完整密钥
Content-Type: application/json

非流式请求示例

curl https://llm.duomj.fun/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的完整密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5.3-flash",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "只回复两个字：成功"}
    ],
    "max_tokens": 512
  }'

流式请求示例

加上 "stream": true 即以 SSE 方式返回增量内容，网页应用与对话客户端建议始终开启：

curl -N https://llm.duomj.fun/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的完整密钥" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "glm-5.3-flash", "stream": true,
       "messages": [{"role": "user", "content": "数到3"}], "max_tokens": 512}'

常用参数

响应结构（节选）

{
  "id": "8907bcfe-…",
  "object": "chat.completion",
  "model": "glm-5.3-flash",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "成功",
      "reasoning_content": "……思考过程……"
    },
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 17,
    "completion_tokens": 187,
    "completion_tokens_details": { "reasoning_tokens": 171 }
  }
}

SDK 兼容性

使用 OpenAI 官方 SDK 时，把 base_url 指向多米 API 即可，无需其他改动：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-你的完整密钥",
    base_url="https://llm.duomj.fun/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.3-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
    max_tokens=512  # 思考模型务必给足
)
print(resp.choices[0].message.content)

请求里的 model 必须填写模型广场展示的公开模型名，不要自行拼接、改写或猜测。

当前可用模型

两者均为思考模型（回答前有 reasoning 过程）。实时可用状态与完整参数能力，请登录后查看模型广场。

分组说明

多米 API 按实际用量计费，人民币计价；控制台金额以 ¥ 展示。

计费单位

模型价格

举例：用 glm-5.3-flash 发一次「1,000 tokens 输入 + 2,000 tokens 输出」的请求，费用约为 0.001 × 0.8 + 0.002 × 2.8 = ¥0.0064，不到一分钱。

充值与兑换

• 进入控制台 「充值」 页面，按引导完成在线充值；
• 持有兑换码时，在同一页面选择「兑换」输入即可到账；
• 账户额度为所有密钥共享；单个密钥可另设独立额度上限，用于隔离风险。

查询余额（程序接口）

客户端软件通常自动调用以下两个接口显示剩余额度，也可自行调用：

GET https://llm.duomj.fun/v1/dashboard/billing/subscription
GET https://llm.duomj.fun/v1/dashboard/billing/usage
Authorization: Bearer sk-你的完整密钥

subscription 返回总额度，usage 返回已用量；剩余额度 = 总额度 − 已用。两点提醒：额度统计存在秒级缓存，刚充值后显示可能延迟更新；usage 按自然月统计。

客户端回复正常 + 控制台出现调用记录，两者都对上，才代表请求真正走了多米 API。

1. 发一条测试消息：在客户端发送「你好，只回复：连接成功」，能正常收到回复。
2. 核对模型列表：浏览器或 curl 访问 GET https://llm.duomj.fun/v1/models（带密钥），应返回 GLM-5.3 与 glm-5.3-flash。
3. 查控制台日志：进入控制台「日志」页，应出现与测试对应的新记录（模型、耗时、消耗点数）。
4. 查余额扣减：令牌与账户的已用额度应有少量增加。

遇到问题时，先看错误码与 request id，再到下方对照排查。报错信息末尾括号里的 request id: … 是每次请求的唯一标识，反馈时请一并附上。

快速判断

高频问题

错误码详解

反馈问题请提供

• 报错截图或完整报错文本（含 request id）
• 使用的模型与大概时间
• 使用的客户端 / 软件（版本号）
• 是否使用了代理 / VPN

配置混乱时，打开对应文件或设置页，用本文档中的完整示例覆盖后重新填入 API Key。