MW ciyuan_market
控制台

ciyuan_market 文档

快速入门

ciyuan_market 为生产团队提供统一的稳定 API，用于模型访问、路由、兜底、用量跟踪和基于积分的计费。LLM token 供应来自可信的企业云原厂账号，网关内置隐私保护、高稳定性和请求可追溯能力。

Base URLhttps://api.ciyuan-market.com/api
OpenAI 兼容https://api.ciyuan-market.com/api/v1
Anthropic-messageshttps://api.ciyuan-market.com/api/v1
认证Authorization: Bearer <key>

创建 API 密钥

在控制台中创建 ciyuan_market API 密钥。请将密钥保存在服务器端，切勿在浏览器或移动客户端代码中暴露。

推荐的密钥策略：

密钥类型推荐用途
开发密钥本地开发、预发布、测试和原型。
生产密钥仅用于后端生产负载。
集成密钥专用于 Cursor、Claude Code、Codex、Hermes 或 OpenClaw 等工具的密钥。
客户 / 租户密钥面向企业客户、租户流量或业务单元的可选密钥隔离。

当团队访问权限变更时请轮换密钥。不再使用的密钥请及时吊销。

将 SDK 指向 ciyuan_market

大多数 OpenAI 兼容客户端只需更换 base URL 和 API 密钥即可。

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.CIYUAN_MARKET_API_KEY,
  baseURL: "https://api.ciyuan-market.com/api/v1"
});

发送聊天补全请求

curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Explain ciyuan_market in one sentence." }
    ]
  }'

查询用量和余额

curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/billing/balance \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"

模型发现

使用模型页面或模型 API 查看可用的文本模型。模型元数据包括厂商、服务提供商、模态、上下文长度、支持的 API 系列、支持的能力、可用性、账户级限制和积分定价。

端点： GET /v1/models 用途： 列出当前账户可用的模型。

curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/models \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"

能力矩阵

能力说明常用场景
streaming支持服务器推送事件流。聊天应用、编程智能体、实时交互体验。
tool_calling支持工具或函数调用。智能体、工作流自动化、编程助手。
structured_outputs支持 schema 约束或 JSON 输出。数据提取、工作流自动化、企业应用。
json_mode可返回 JSON 格式输出。轻量级结构化响应。
vision接受图像输入。多模态聊天、UI 分析、文档截图。
prompt_caching支持缓存输入或上下文复用。长上下文智能体、重复的系统提示词。
reasoning支持可用时的显式推理控制。复杂规划、编程、分析工作流。
logprobs支持 token 概率输出。评估、排序、高级 NLP 工作流。

API 系列兼容性矩阵

API 系列文本视觉输入工具调用结构化输出流式说明
OpenAI Chat Completions是取决于模型取决于模型取决于模型是OpenAI 兼容智能体和 SDK 的最佳默认选择。
OpenAI Responses是取决于模型取决于模型取决于模型是推荐用于较新的 OpenAI 风格智能体工作流。
Anthropic Messages是取决于模型取决于模型取决于模型是最适合 Claude 兼容客户端和 Claude Code。
Gemini OpenAI compatibility是取决于模型取决于模型取决于模型是通过 OpenAI 风格客户端使用 Gemini 模型。
Gemini native compatibility是取决于模型取决于模型取决于模型是最适合已有的 Gemini 原生应用。
ciyuan_market image generation否取决于模型否否否使用异步任务轮询或 webhook。
ciyuan_market video generation否取决于模型否否否使用异步任务轮询或 webhook。

认证

每个 API 请求都使用 bearer token。请将密钥存储在服务器端环境变量中，团队访问变更时及时轮换，并记录请求 ID 以便调试。

请求头值说明
AuthorizationBearer YOUR_API_KEY每个请求必填。
Content-Typeapplication/jsonJSON 请求体必填。

密钥安全建议

  1. 将 API 密钥保留在服务器端。切勿在浏览器或移动客户端代码中暴露密钥。
  2. 为开发、预发布、生产和第三方集成使用不同的密钥。
  3. 在可用时按环境、服务、客户或租户限定密钥范围。
  4. 在员工离职、供应商访问变更或疑似泄露后轮换密钥。
  5. 将密钥存储在密钥管理器或环境变量中，而非源代码中。

编程智能体

ciyuan_market 兼容支持 OpenAI 兼容或 Anthropic 兼容 API 端点的编程智能体和 AI 开发工具。使用 mwf/coding-auto 等路由别名，ciyuan_market 即可路由到最佳的可用编程模型，无需开发者更改工具配置。

通用 OpenAI 兼容配置

此配置适用于 Cursor、Codex、Hermes、OpenClaw、Continue、Aider、Cline、基于 LangChain 的智能体、基于 LlamaIndex 的智能体以及自定义 OpenAI 兼容智能体运行时。

export OPENAI_BASE_URL="https://api.ciyuan-market.com/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="$CIYUAN_MARKET_API_KEY"
export OPENAI_MODEL="mwf/coding-auto"

通用 Anthropic 兼容配置

此配置适用于 Claude 兼容客户端以及期望 Anthropic Messages 格式的工具。

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.ciyuan-market.com/api/anthropic"
export ANTHROPIC_API_KEY="$CIYUAN_MARKET_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="mwf/coding-auto"
使用场景推荐别名要求
通用编程mwf/coding-auto工具调用、流式输出、强编程能力。
快速编程对话mwf/coding-fast低延迟和流式输出。
大型仓库分析mwf/coding-long长上下文和稳定输出。
成本敏感的编程助手mwf/low-cost较低价格且可接受的编程质量。
UI 截图 / 视觉编程mwf/vision-chat视觉输入和文本输出。

Cursor 快速指南

使用 OpenAI 兼容端点。

Base URL: https://api.ciyuan-market.com/api/v1
API Key:  CIYUAN_MARKET_API_KEY
Model:    mwf/coding-auto

推荐步骤：

  1. 打开 Cursor 设置。
  2. 添加或启用 OpenAI 兼容 API 密钥配置。
  3. 将 OpenAI base URL 覆盖设置为 https://api.ciyuan-market.com/api/v1。
  4. 添加自定义模型，例如 mwf/coding-auto、 mwf/coding-fast 或 mwf/coding-long。
  5. 使用支持流式输出和工具调用的模型以获得最佳智能体表现。

故障排查：

问题建议修复
模型未显示手动将模型名称添加为自定义模型。
工具调用失败在模型页面使用 tool_calling: true 的模型。
流式中断使用退避重试或使用带兜底的路由别名。
401 错误检查 API 密钥和 base URL。
404 模型错误确认该模型已为账户启用。

Claude Code 快速指南

使用 Anthropic 兼容网关端点。

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.ciyuan-market.com/api/anthropic"
export ANTHROPIC_API_KEY="$CIYUAN_MARKET_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="mwf/coding-auto"

ciyuan_market 为 Claude Code 和 Anthropic SDK 兼容性提供此 Anthropic 兼容路径：

POST /api/v1/messages

推荐要求：

要求原因
Anthropic Messages 兼容的请求结构Claude Code 期望 Anthropic 风格的消息。
流式支持Claude Code 依赖流式交互体验。
工具调用支持编程智能体工作流所必需。
长上下文对仓库级任务有用。
稳定兜底对长时间运行的编程会话有用。

Codex 快速指南

将 ciyuan_market 作为自定义 OpenAI 兼容模型提供商使用。

示例提供商配置：

[model_providers.ciyuanmarket]
name = "ciyuan_market"
base_url = "https://api.ciyuan-market.com/api/v1"
env_key = "CIYUAN_MARKET_API_KEY"
wire_api = "responses"

model_provider = "ciyuanmarket"
model = "mwf/coding-auto"

环境变量：

export CIYUAN_MARKET_API_KEY="br_xxx"

推荐模型：

模型使用场景
mwf/coding-auto默认编程智能体模型。
mwf/coding-long大型仓库上下文。
mwf/coding-fast快速迭代和小改动。

故障排查：

问题建议修复
认证错误确认 env_key 指向 CIYUAN_MARKET_API_KEY。
未找到模型在 ciyuan_market 控制台添加别名或使用直接的模型 ID。
Responses API 错误仅对支持 Responses 的模型和端点使用 wire_api = "responses"。
仅支持 Chat Completions 的模型如果客户端支持，切换为 chat 兼容的 wire API。

Hermes 快速指南

除非你的 Hermes 部署配置了其他协议，否则使用 OpenAI 兼容端点。

export OPENAI_BASE_URL="https://api.ciyuan-market.com/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="$CIYUAN_MARKET_API_KEY"
export OPENAI_MODEL="mwf/coding-auto"

推荐模型策略：

Hermes 工作负载模型
通用代码生成mwf/coding-auto
低延迟任务执行mwf/coding-fast
长上下文仓库扫描mwf/coding-long
成本敏感的后台任务mwf/low-cost

OpenClaw 快速指南

使用 OpenAI 兼容端点进行 OpenAI 风格智能体运行时配置。

export OPENAI_BASE_URL="https://api.ciyuan-market.com/api/v1"
export OPENAI_API_KEY="$CIYUAN_MARKET_API_KEY"
export OPENAI_MODEL="mwf/coding-auto"

如果 OpenClaw 支持多提供商，请将 ciyuan_market 配置为 OpenAI 兼容提供商，并使用 ciyuan_market 路由别名进行模型选择。

{
  "provider": "openai-compatible",
  "base_url": "https://api.ciyuan-market.com/api/v1",
  "api_key_env": "CIYUAN_MARKET_API_KEY",
  "model": "mwf/coding-auto"
}

智能体兼容性检查清单

能力适用场景
流式输出良好的终端/编辑器交互体验。
工具调用编程智能体、文件编辑、命令执行。
长上下文大型仓库和多文件改动。
结构化输出规划、任务分解、自动化工作流。
视觉输入UI 截图分析和设计转代码工作流。
兜底生产稳定性和长时间运行的任务。

控制台使用

ciyuan_market 控制台是 API 访问、模型可用性、路由策略、用量可见性和计费管理的运维控制面板。它为账户管理员提供密钥、模型、请求、积分和生产模型流量账户级控制的集中视图。

管理 API 密钥

在控制台中创建、轮换、吊销和标记 API 密钥。为开发、预发布、生产和各个服务使用不同的密钥，以便按环境或应用审计和隔离用量。

实践说明
分离环境为开发、预发布和生产流量使用不同的 API 密钥。
使用描述性标签按应用、服务、环境或集成为密钥打标签。
定期轮换在访问变更或凭证可能已暴露时轮换密钥。
避免客户端暴露仅将 API 密钥保留在服务器端系统。切勿在浏览器或移动客户端代码中暴露密钥。
监控密钥用量按密钥审查请求量、积分消耗和错误模式。

模型列表

使用模型页面查看账户可用的模型。每个模型条目可能包括厂商、服务提供商、模态、支持的 API 系列、上下文长度、能力标志、可用性状态和定价信息。

筛选器用途
厂商按模型厂商筛选，如 OpenAI、Anthropic、Google、Qwen、DeepSeek 或其他提供商。
提供商按服务提供商或云提供商筛选。
模态按文本、图像、视频、嵌入、音频或多模态支持筛选。
能力按流式输出、工具调用、结构化输出、视觉、提示词缓存或推理支持筛选。
可用性识别当前对账户可用的模型。

对于生产应用，启用流量前请验证模型能力。部分参数和功能取决于模型，可能并非在所有 API 系列中都受支持。

用量与日志

用量与日志视图提供 API 流量的运维可见性。团队可以检查请求量、所选模型、解析的路由目标、积分消耗、延迟、错误码和请求 ID。

  • 排查失败的请求。
  • 识别高成本工作负载。
  • 比较不同应用和环境之间的模型用量。
  • 验证路由和兜底行为。
  • 调查延迟或提供商可用性问题。
  • 联系支持时提供请求 ID。

每个 API 响应包含或暴露一个 ciyuan_market 请求 ID。请将此 ID 存储在应用日志中，以提高生产调试和支持升级的效率。

兜底

兜底是 ciyuan_market 的弹性机制。当主模型或路由策略失败时，系统自动切换到备用模型以继续处理请求。这使你的应用保持响应能力，并最大限度地降低服务中断的风险。

高可用性保障
兜底就像一张安全网，即使在模型故障、配额限制或网络波动时也能保持应用平稳运行。

为什么兜底很重要

在生产环境中，模型服务可能会遇到许多不可预测的问题：

  • 模型服务故障：上游 API 暂时不可用或超时。
  • 性能波动：模型高负载导致响应缓慢或失败。
  • 路由失败：智能路由选择的所有候选模型均不可用。

兜底通过提供可靠的备用路径来保持应用的可用性。

核心优势

优势说明
高可用性自动故障转移保持服务运行，减少停机影响。
透明切换系统自动切换模型，无需修改应用代码。
灵活配置支持请求级和账户级配置，适用于不同场景。
成本优化选择更具成本效益的模型作为兜底，控制紧急成本。
集中管理在账户级配置一次，即自动应用于每个请求。

全局兜底模型配置

ciyuan_market 支持从控制台后端设置全局兜底模型。所有请求在失败时自动使用此模型作为备用。

配置方法：

  1. 前往 ciyuan_market 策略设置页面。
  2. 找到 默认兜底模型 设置。
  3. 从下拉列表中选择你的全局兜底模型。
  4. 保存设置以立即生效。

全局配置的优势：

  • 无需修改代码：配置一次即全局生效，无需在每个请求上重复设置。
  • 集中管理：在一个位置管理兜底策略，便于调整和监控。
  • 简化维护：降低代码复杂度和配置出错的可能性。
  • 灵活覆盖：请求级兜底配置优先级更高，可为特定场景覆盖全局设置。

请求级兜底配置

对于特定业务场景，可在单个请求上指定兜底模型以覆盖全局配置。

使用 router.fallBackModels 参数指定兜底模型：

{
  "model": "claude-sonnet-4",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Explain what quantum computing is"
    }
  ],
  "router": {
    "fallBackModels": ["glm-5.2"]
  }
}

优先级规则

当存在多个兜底配置时，优先级从高到低为：

  1. 请求级 router.fallBackModels：在单个请求上指定的兜底模型。
  2. 全局默认兜底模型：在控制台配置的全局兜底模型。
  3. 无兜底：如果两者都未配置，请求失败时返回错误。
⚠ 重要提示
  • 如果所有兜底模型均失败，系统返回最后尝试模型的失败原因。
  • 当发生兜底时，响应会指明实际使用的模型，便于监控和分析。

账户管理

根据账户类型，控制台可能包括账户级模型启用、经销商或分销商控制、计费配置和访问设置。管理员可使用这些控制项，使模型访问、用量可见性和计费责任与应用、客户账户或业务单元保持一致。

生产运维检查清单

项目建议
API 密钥使用带清晰标签的专用生产密钥。
模型确认模型可用性、定价、上下文长度和所需能力。
路由为关键工作负载配置路由别名或兜底策略。
日志确保应用日志中捕获请求 ID。
计费确认钱包余额、套餐状态和积分扣减规则。
速率限制审查账户级 RPM、TPM、并发和媒体任务限制。
告警监控用量增长、积分余额、错误和提供商可用性。

计费与积分

ciyuan_market 在文本、图像、视频和其他支持的模型工作负载中采用基于积分的计费模型。积分为多模型和多提供商用量提供统一单位，使团队能够跨模态和 API 系列一致地管理消耗。

详细的模型定价可在模型页面或通过模型元数据 API 获取。定价可能因模型、提供商、模态、分辨率、token 类型、输出长度、任务时长、账户类型和商业协议而异。

充值与钱包

账户可添加按量付费钱包积分以获得灵活用量。除非账户适用自定义计费规则，否则钱包积分在月度套餐积分和资源包消耗完毕后使用。

除非适用商业条款另有规定，钱包积分不会过期。充值按量付费钱包时会收取服务费。

月度套餐和资源包

每个用户或账户可选择一个有效的月度套餐。月度套餐在计费周期内提供约定数量的用量容量、商业条款和账户级访问配置。

用户还可购买多个资源包以获得额外用量容量。资源包可将承诺用量与按量付费钱包余额分开，适用于大批量文本、图像、视频或专用工作负载用量。

扣费顺序

除非配置了自定义计费规则，否则积分按以下顺序扣减：

优先级积分来源说明
1月度套餐优先消耗包含的月度用量容量。
2资源包月度套餐积分消耗后消耗额外购买的资源包。
3按量付费钱包套餐和资源包积分消耗后消耗钱包余额。

对于有自定义商业条款的账户，扣费顺序、过期规则、包含用量和定价可能不同。账户特定规则会显示在控制台或通过商业协议提供。

自定义定价

可为每个用户或账户自定义定价。企业客户、经销商账户、分销商账户和大批量客户可能符合自定义定价条件。请联系销售获取报价。

自定义定价可按账户、模型、提供商、模态、区域、用量或商业协议配置。启用自定义定价后，控制台和计费 API 会在可用时反映账户特定的定价和扣减规则。

计价单位

不同模型模态使用不同的计量单位。ciyuan_market 根据模型定价规则将这些单位转换为积分。

模态常见计价基础
文本输入 token、输出 token、缓存读 token、缓存写 token、推理 token 或模型特定的 token 类别。
图像模型、分辨率、生成图片数量、输入图片用量、编辑模式或质量设置。
视频模型、输出分辨率、生成秒数、宽高比、输入图片或视频用量和任务类型。
嵌入输入 token 或嵌入记录数量。
音频输入时长、输出时长、转录长度或模型特定的音频单位。

计价单位可能因模型而异。在生产环境中启用模型前，请务必参考模型详情页面或定价元数据。

用量归因

ciyuan_market 用量可按账户、API 密钥、模型、模态或时间范围查看。这使团队能够将成本归因到应用、环境、客户或内部业务单元。

维度说明
API 密钥按应用、服务或环境分组用量。
模型按所选模型比较成本和用量。
解析后模型查看路由或兜底后实际使用的模型。
模态分离文本、图像、视频、嵌入和音频用量。
时间范围查看每日、每月或自定义报告周期。
元数据按自定义请求元数据（如客户 ID、租户 ID、用户 ID 或环境）分组用量。

积分余额

查看账户可用的积分数量。余额分为三个按顺序扣减的钱包：月度套餐积分、购买的资源包和按量付费钱包。还提供一个合并资源总量（月度套餐 + 资源包，不含按量付费），用于将包含用量与充值消费分开跟踪。

以编程方式获取此信息，请参见 API 参考中的 GET /v1/billing/balance。

用量详情

查看分页的、按时间顺序排列的用量记录列表，用于报告、监控和内部成本分摊。每条记录显示模型、模型类型（文本、图像或视频）、扣减的积分，以及每次扣减来自哪个钱包的明细。结果可筛选到特定时间范围。

以编程方式获取此信息，请参见 API 参考中的 GET /v1/usage。

交易记录

使用交易记录查看积分变动，包括充值、套餐分配、资源包发放、用量扣减、调整和管理修正。

以编程方式获取此信息，请参见 API 参考中的 GET /v1/billing/transactions。

失败请求与退款

校验错误、认证错误和权限错误通常不计费，因为未发生模型执行。到达上游模型或生成部分输出的请求可能会消耗积分，具体取决于模型、提供商和响应状态。

对于异步图像和视频任务，计费行为取决于任务是已接受、已开始、已完成、已失败还是已取消。任务详情响应在消耗积分时会包含用量信息。

充值、月度套餐、资源包和已消耗的积分不可退款，除非适用商业协议另有规定或法律要求。

API 参考

通用约定

Base URL

所有端点均提供在 /v1 前缀下。

认证

对 /v1/* 端点的调用使用 API Key 认证（非 JWT）。API Key 通过以下请求头传递：

请求头格式说明
AuthorizationBearer <api_key>OpenAI 风格。Anthropic 兼容端点也接受 x-api-key 加 anthropic-version: 2023-06-01。

缺少或无效的密钥返回 401。

余额预检

所有调用模型的端点在执行前都会进行余额预检：

  • 余额不足返回 Insufficient credit，映射为：
    • OpenAI 协议：HTTP 400， code = insufficient_quota
    • Anthropic 协议：HTTP 402，type = billing_error
  • 部分端点还会按模型估算最低成本以进行第二次预检。

POST https://api.ciyuan-market.com/api/v1/chat/completions

OpenAI Chat Completions 兼容端点。支持流式和非流式、工具调用、JSON 模式和多模态输入。

字段类型必填说明
modelString是模型名称。
messagesMessage[]是对话消息。
streamBoolean否流式模式，默认 false。
temperatureDouble否采样温度。
max_tokensInteger否最大输出 token 数。
top_pDouble否核采样。
presence_penaltyDouble否—
frequency_penaltyDouble否—
toolsTool[]否工具定义。
tool_choiceString|Object否auto / none / required / 指定 函数。
response_formatObject否{type, json_schema:{name,schema,strict}}； text/json_object/json_schema。
parallel_tool_callsBoolean否—
metadataMap否透传元数据。

Message 字段：

字段类型说明
roleStringsystem / user / assistant / tool。
contentString|Array纯文本或多模态内容块数组 ([{type:"text",text},{type:"image_url",image_url:{url}}])。
tool_call_idString当 role=tool 时关联到 tool_calls。
tool_callsToolCall[]当 role=assistant 发起工具调用时出现。
字段类型说明
typeString固定值 function。
functionObject函数定义。
function.nameString函数名称。
function.descriptionString函数描述。
function.parametersObject输入的 JSON Schema。
 
curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/chat/completions \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "glm-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Describe Hangzhou in one sentence."}],
    "stream": false,
    "temperature": 0.7
  }'
{
  "id": "chatcmpl-xxx",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1721380000,
  "model": "glm-5.2",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {"role": "assistant", "content": "Hangzhou is ..."},
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {"prompt_tokens": 12, "completion_tokens": 18, "total_tokens": 30}
}

响应字段（非流式）：

字段类型说明
idString补全 ID。
objectString固定值 chat.completion。
createdLong创建时间戳（秒）。
modelString模型名称。
choicesChoice[]{index, message:{role, content, tool_calls?}, finish_reason}。
usageObject{prompt_tokens, completion_tokens, total_tokens}。
字段类型说明
idString工具调用 ID。
typeString固定值 function。
functionObject函数调用详情。
function.nameString函数名称。
function.argumentsObject函数参数。

流式响应示例：

data: {"object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"role":"assistant","content":"..."}}]}

data: {"object":"chat.completion.chunk","choices":[{"delta":{"content":"..."}}]}

data: [DONE]

POST https://api.ciyuan-market.com/api/v1/responses

OpenAI Responses 兼容端点。使用 input 代替 messages，使用 instructions 代替系统消息，使用 text 块代替 response_format。

字段类型必填说明
modelString是模型名称。
inputString|Array是纯字符串（用户消息）或消息对象数组。
instructionsString否系统提示词。
streamBoolean否默认 false。
max_output_tokensInteger否最大输出 token 数。
temperatureDouble否默认 1。
top_pDouble否—
toolsTool[]否顶层 {type, name, description, parameters}。
tool_choiceString|Object否auto >/none/required/{type,name}。
textObject否{format:{type, name, schema, strict}}； text/json_object/json_schema。
metadataMap否—
previous_response_idString否多轮对话的前一个响应 ID。
parallel_tool_callsBoolean否—
curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/responses \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "glm-5.2",
    "input": "Describe Hangzhou in one sentence.",
    "instructions": "Be concise.",
    "stream": false
  }'
{
  "id": "resp_xxx",
  "object": "response",
  "model": "glm-5.2",
  "status": "completed",
  "created_at": 1721380000,
  "output": [
    {
      "id": "msg_xxx",
      "type": "message",
      "role": "assistant",
      "content": [{"type": "output_text", "text": "Hangzhou is ..."}],
      "status": "completed"
    }
  ],
  "usage": {"input_tokens": 12, "output_tokens": 18, "total_tokens": 30}
}

响应字段（非流式）：

字段类型说明
idString响应 ID。
objectString固定值 response。
modelString模型名称。
statusString如 completed。
created_atLong创建时间戳（秒）。
outputArray输出项。消息项： {id, type:"message", role, content:[{type:"output_text", text}], status}。工具调用项： {type:"function_call", id, name, call_id, arguments, status}。
usageObject{input_tokens, output_tokens, total_tokens}。对于 Claude 模型， input_tokens 包含 cache_read， output_tokens 包含 cache_write。

流式遵循 Responses API 事件：

事件说明
response.created响应流开始。
response.output_text.delta文本增量输出更新。
response.completed响应流结束。

POST https://api.ciyuan-market.com/api/v1/messages

Anthropic Messages 兼容端点。接受 x-api-key 和 anthropic-version: 2023-06-01 请求头。内容块支持 text、image、tool_use、tool_result、 thinking 和 redacted_thinking。

字段类型必填JSON 字段说明
modelString是model模型名称。
messagesMessage[]是messages对话消息。
systemString|Array否system系统提示词，字符串或 [{type,text}]。
maxTokensInteger是max_tokens最大输出 token 数。
streamBoolean否stream流式。
temperatureDouble否temperature—
topPDouble否top_p—
topKInteger否top_k—
toolsTool[]否tools工具定义（input_schema）。
toolChoiceObject否tool_choice—
metadataMap否metadata—
thinkingObject否thinking扩展思考配置。
stopSequencesObject否stop_sequences—
anthropicBetaObject否anthropic_betaBeta 功能请求头。
字段类型说明
roleString消息角色，如 user / assistant。
contentString|ContentBlock[]纯文本或内容块数组。
字段类型说明
typeStringtext、image、tool_use、 tool_result、thinking、 redacted_thinking 之一。
textString当 type 为 text 时出现。
sourceObject当 type 为 image 时出现。

示例：

{ "type": "image", "source": { "type": "base64", "media_type": "...", "data": "..." } }
{ "type": "image", "source": { "type": "url", "url": "..." } }
字段类型说明
nameString函数名称。
descriptionString函数描述。
input_schemaObject输入的 JSON Schema。
cache_controlObject可选缓存控制。
 
curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/messages \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "anthropic-version: 2023-06-01" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "claude-sonnet-4.6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Describe Hangzhou in one sentence."}]
  }'
{
  "id": "msg_xxx",
  "type": "message",
  "role": "assistant",
  "model": "claude-sonnet-4.6",
  "content": [{"type": "text", "text": "Hangzhou is ..."}],
  "stop_reason": "end_turn",
  "usage": {"input_tokens": 12, "output_tokens": 18}
}

响应字段（非流式）：

字段类型说明
idString消息 ID。
typeString固定值 message。
roleString固定值 assistant。
modelString模型名称。
contentContentBlock[]响应内容块（如 {type:"text", text}、 {type:"tool_use", ...}）。
stop_reasonString如 end_turn、tool_use、max_tokens。
usageObject{input_tokens, output_tokens}。
事件说明
message_start消息流开始。
content_block_start新内容块开始。
content_block_delta内容块增量更新。
content_block_stop内容块结束。
message_delta消息增量更新。
message_stop消息流结束。

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/models

返回所有已上线、已启用的 API 模型。

curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/models \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "glm-5.2",
      "object": "model",
      "display_name": "glm-5.2",
      "created": 1721380000,
      "owned_by": "Zai",
      "input_modalities": ["text", "image"],
      "output_modalities": ["text"],
      "context_length": 128000,
      "description": "..."
    }
  ]
}

每个模型条目（data[]）字段：

字段类型说明
idString模型 ID。
objectString固定值 model。
display_nameString显示名称。
createdLong创建时间戳（秒）。
owned_byString所有者 / 厂商。
input_modalitiesString[]如 ["text","image"]。
output_modalitiesString[]如 ["text"]。
context_lengthInteger最大上下文长度。
descriptionString模型描述。

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/models/{model}

返回单个模型，结构与列表条目相同。模型不存在时返回 HTTP 404。

curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/models/gpt-5.5 \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"

成功响应：单个模型对象，字段与 /v1/models 列表条目相同。

当模型不存在时，返回 HTTP 404：

{"error": {"message": "The model 'xxx' does not exist", "type": "invalid_request_error", "code": "invalid_model_error"}}

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/image-models

在调用 /v1/image-generations 之前，查询图像模型支持的分辨率、比例和最大数量。无需认证。

字段类型说明
idString模型 ID。
objectString固定值 image_model。
displayNameString显示名称。
descriptionString模型描述。
iconString图标 URL。
createdLong创建时间戳（秒）。
maxCountInteger每次请求最大图片数。
fileMaxInteger最大参考图片数。当为0时，不支持图生图。
resolutionsString[]支持的分辨率，如 ["720p","1080p"]。
ratiosString[]支持的宽高比，如 ["1:1","3:2"]。
curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/image-models \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-image-2",
      "object": "image_model",
      "displayName": "GPT Image 1",
      "description": "...",
      "icon": "...",
      "created": 1721380000,
      "maxCount": 4,
      "fileMax": 10,
      "resolutions": ["720p", "1080p"],
      "ratios": ["1:1", "3:2"]
    }
  ]
}

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-models

在调用 /v1/video-generations 之前，查询视频模型支持的 videoType 值、时长范围、分辨率和比例。无需认证。

字段类型说明
idString模型 ID。
objectString固定值 video_model。
displayNameString显示名称。
descriptionString模型描述。
iconString图标 URL。
createdLong创建时间戳（秒）。
allowedVideoTypesVideoTypeOption[]支持的 videoType 列表。
videoDurationMinInteger每个片段最小秒数。
videoDurationMaxInteger每个片段最大秒数。
videoDurationSuggestInteger[]推荐时长步长，如 [5,8,10]。
resolutionsString[]支持的分辨率。
ratiosString[]支持的宽高比。
resolutionOptionsResolutionOption[]结构化的分辨率+比例+尺寸组合。
fileMaxInteger最大参考素材数。

VideoTypeOption 字段：

字段类型说明
codeInteger传递给 /v1/video-generations 的 videoType 值。
nameString本地化类型名称（文生视频 / 图生视频 / ...）。
curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-models \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"
{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "sora-2",
      "object": "video_model",
      "displayName": "Sora 2",
      "description": "...",
      "icon": "...",
      "created": 1721380000,
      "allowedVideoTypes": [
        {"code": 1, "name": "text-to-video"},
        {"code": 2, "name": "image-to-video"},
        {"code": 3, "name": "image-to-video (first/last frame)"}
      ],
      "videoDurationMin": 5,
      "videoDurationMax": 10,
      "videoDurationSuggest": [5, 8, 10],
      "resolutions": ["1080p", "720p"],
      "ratios": ["16:9", "9:16"],
      "fileMax": 5
    }
  ]
}

价格档位字段说明

/v1/models、/v1/models/{model}、/v1/image-models、/v1/video-models 这 4 个模型查询接口的出参会返回当前调用方（API Key 用户）的有效计费价，与实际扣费完全一致，且返回该模型的全部价格档位。

字段命名差异：/v1/models / /v1/models/{model} 沿用 OpenAI 风格下划线命名（price_tiers）；/v1/image-models / /v1/video-models 沿用 camelCase 命名（priceTiers）。两者结构完全相同。

price_tiers / priceTiers 为数组，每个元素是一个价格档位：

字段类型说明
outputPricedecimal当前调用方有效输出单价
cachePricedecimal缓存价格（通用模型，旧计费公式用）
cacheReadPricedecimal缓存读取单价（Bedrock Claude 专用）
cacheWritePricedecimal缓存写入单价（Bedrock Claude 专用）
ratiodecimal计费倍率。FIXED 模式为 1；RATIO 模式为用户/分组倍率
modestring定价模式：RATIO / FIXED
planIdstring命中的定价计划 id，可为 null

三种模型类型共用同一结构，仅描述字段填充不同，不适用字段为 null：

模型类型UNIT生效的描述字段
文本tokenregion / bandMin / bandMax
图片imageresolution / clarity
视频videoresolution / clarity

价格含义：返回的 inputPrice / outputPrice / cacheReadPrice / cacheWritePrice 等，是经价格链（chain）→ guidance → 基础价逐级解析后，针对当前 API Key 用户的最终计费单价，与实际扣费一致。调用方看到的单价会因自身所属的定价链（reseller / distributor / 企业 / 用户级配置）不同而不同。

实际扣费额 = 用量 ÷ quantity × 对应单价 × ratio。视频按秒计费时，实际扣费 = duration × outputPrice × ratio。

边界与异常处理（只读接口不会因价格配置问题返回 500）
场景行为
单个档位解析失败（定价策略拒绝访问、配置缺失）跳过该档，记录 warn 日志，继续解析其余档位
某模型所有档位均解析失败为空数组 []，模型仍正常返回
模型无任何价格配置为空数组 []
价格解析抛出未捕获异常整体 try-catch，返回空数组，接口仍 200

响应示例（/v1/models，文本模型）：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "gpt-4o",
      "object": "model",
      "display_name": "gpt-4o",
      "context_length": 128000,
      "price_tiers": [
        {
          "region": "GLOBAL",
          "bandMin": null,
          "bandMax": null,
          "resolution": null,
          "clarity": null,
          "unit": "token",
          "quantity": 1000,
          "description": "每千 token",
          "inputPrice": 0.0025,
          "outputPrice": 0.01,
          "cachePrice": 0.00125,
          "cacheReadPrice": 0,
          "cacheWritePrice": 0,
          "ratio": 1,
          "mode": "RATIO",
          "planId": null
        }
      ]
    }
  ]
}

响应示例（/v1/image-models，图片模型，priceTiers 结构同上，unit 为 image）：

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "dall-e-3",
      "object": "image_model",
      "displayName": "dall-e-3",
      "resolutions": ["1024x1024", "1792x1024", "1024x1792"],
      "priceTiers": [
        {
          "region": null,
          "bandMin": null,
          "bandMax": null,
          "resolution": "1024x1024",
          "clarity": "standard",
          "unit": "image",
          "quantity": 1,
          "description": "每张",
          "inputPrice": 0,
          "outputPrice": 0.04,
          "cachePrice": 0,
          "cacheReadPrice": 0,
          "cacheWritePrice": 0,
          "ratio": 1,
          "mode": "RATIO",
          "planId": null
        }
      ]
    }
  ]
}

POST https://api.ciyuan-market.com/api/v1/image-generations

异步提交图像生成任务。立即返回 taskId；通过轮询 GET /v1/image-generations/{taskId} 或通过 callbackUrl webhook 获取结果。

model、支持的 resolution / ratio 值、 count 上限和参考图片上传限制（fileMax）必须先从 GET /v1/image-models 获取。仅接受该模型规格中公布的值。

字段类型必填说明
textString是提示词。
modelString是模型名称。
imageUrlsString[]否参考图片 URL（图生图）。
countInteger否图片数量（≥0）。
resolutionString否分辨率（见 /v1/image-models）。
ratioString否宽高比。
callbackUrlString否任务级 webhook URL。
curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/image-generations \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "model": "seedream-4.5",
    "text": "A cat drinking water by the river",
    "count": 1,
    "resolution": "2k",
    "ratio": "1:1",
    "imageUrls": []
  }'
{
  "code": 200,
  "message": "image task is commit",
  "data": {"taskId": "img_xxx"}
}

错误响应：

// Insufficient credit
{ "code": 500, "message": "Insufficient credit" }

// Model not found
{ "code": 404, "message": "Model not found: xxx" }

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/image-generations/{taskId}

轮询图像生成任务。status 为 pending / success / failed。images 是图片 URL 数组的 JSON 字符串；text 携带模型附加的文本描述（如 Gemini 多模态输出），否则为 null。

curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/image-generations/img_xxx \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"
{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "taskId": "img_xxx",
    "status": "success",
    "errorMessage": null,
    "images": "[\"https://.../1.png\"]",
    "text": null
  }
}

响应 data 字段：

字段类型说明
taskIdString任务 ID。
statusStringpending / success / failed。
errorMessageString失败原因，成功时为 null。
imagesString图片 URL 数组的 JSON 字符串，如 "[\"https://.../1.png\"]"。
textString模型附加的文本描述（如 Gemini 多模态输出）；否则为 null。

任务未找到：

{ "code": 500, "message": "task not found" }

如果提交时提供了 callbackUrl，服务器会通过 webhook 推送最终的 success / failed 结果，数据结构相同。

完整示例（提交 + 轮询）
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.time.Duration;

public class ImageGenerationExample {
  private static final String BASE = "https://api.ciyuan-market.com/api/v1";
  private static final String API_KEY = System.getenv("CIYUAN_MARKET_API_KEY");

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    HttpClient http = HttpClient.newBuilder()
        .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10)).build();

    // 1. Submit the task.
    String body = "{"
        + "\"model\":\"seedream-4.5\","
        + "\"text\":\"A cat drinking water by the river\","
        + "\"count\":1,"
        + "\"resolution\":\"2k\","
        + "\"ratio\":\"1:1\","
        + "\"imageUrls\":[]"
        + "}";
    HttpResponse<String> submit = http.send(
        HttpRequest.newBuilder(URI.create(BASE + "/image-generations"))
            .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY)
            .header("Content-Type", "application/json")
            .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(body)).build(),
        HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

    String taskId = extract(submit.body(), "taskId");
    System.out.println("taskId = " + taskId);

    // 2. Poll until terminal status.
    String status = "pending";
    while ("pending".equals(status)) {
      Thread.sleep(15_000L);
      HttpResponse<String> poll = http.send(
          HttpRequest.newBuilder(URI.create(BASE + "/image-generations/" + taskId))
              .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY).GET().build(),
          HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
      status = extract(poll.body(), "status");
      System.out.println("status = " + status);
    }

    if (!"success".equals(status)) {
      throw new RuntimeException("image generation failed: " + status);
    }
    // images is a JSON-stringified array of URLs.
    String images = extract(pollResult(http, taskId), "images");
    System.out.println("images = " + images);
  }

  // Minimal JSON field extractor — use Jackson/Gson in production.
  private static String extract(String json, String field) {
    int i = json.indexOf("\"" + field + "\":");
    if (i < 0) return null;
    i += field.length() + 3;
    if (json.charAt(i) == '\"') {
      int end = json.indexOf('\"', i + 1);
      return json.substring(i + 1, end);
    }
    int end = i;
    while (end < json.length() && "0123456789.".indexOf(json.charAt(end)) >= 0) end++;
    return json.substring(i, end);
  }

  private static String pollResult(HttpClient http, String taskId) throws Exception {
    return http.send(HttpRequest.newBuilder(URI.create(BASE + "/image-generations/" + taskId))
        .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY).GET().build(),
        HttpResponse.BodyHandlers.ofString()).body();
  }
}
import os
import time
import requests

BASE = "https://api.ciyuan-market.com/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['CIYUAN_MARKET_API_KEY']}"}

# 1. Submit the task.
resp = requests.post(
    f"{BASE}/image-generations",
    headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "model": "seedream-4.5",
        "text": "A cat drinking water by the river",
        "count": 1,
        "resolution": "2k",
        "ratio": "1:1",
        "imageUrls": [],
    },
)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["data"]["taskId"]
print(f"taskId = {task_id}")

# 2. Poll until terminal status.
while True:
    time.sleep(15)
    poll = requests.get(f"{BASE}/image-generations/{task_id}", headers=HEADERS)
    poll.raise_for_status()
    data = poll.json()["data"]
    status = data["status"]
    print(f"status = {status}")
    if status != "pending":
        break

if status != "success":
    raise RuntimeError(f"image generation failed: {data.get('errorMessage')}")

# images is a JSON-stringified array of URLs.
import json
images = json.loads(data["images"])
print(f"images = {images}")

POST https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations

异步提交视频生成任务。立即返回 taskId；通过轮询 GET /v1/video-generations/{taskId} 或通过 callbackUrl webhook 获取结果。

model、允许的 videoType 值、时长范围 （videoDurationMin/Max）、支持的 resolution / ratio 和参考素材上传限制（fileMax）必须先从 GET /v1/video-models 获取。仅接受该模型 allowedVideoTypes 中列出的 videoType 代码。

字段类型必填说明
textString是提示词。
modelString是模型名称。
videoTypeInteger是1 文生视频 / 2 图生视频（首帧）/ 3 图生视频（首尾帧）/ 4 图生视频（参考）/ 5 全部参考。
imageUrlsString[]否图片素材 URL。
videoUrlsVideoUrl[]|String[]否视频素材 URL。
audioUrlsString[]否音频素材 URL。
resolutionString否分辨率。
ratioString否宽高比。
durationLong否秒数（>0）。
callbackUrlString否任务级 webhook URL。

各 videoType 示例：

1. 文生视频（videoType=1）

仅从文本提示词生成视频；无需参考素材。

curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "videoType": 1,
    "text": "A cat jumping on a bed",
    "resolution": "480p",
    "ratio": "16:9",
    "duration": 4,
    "model": "seedance-2.0"
  }'
2. 图生视频 - 首帧（videoType=2）

在 imageUrls 中提供单张起始帧；模型从该帧开始生成视频。

curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "videoType": 2,
    "text": "Happily shaking head",
    "resolution": "480p",
    "ratio": "16:9",
    "duration": 4,
    "model": "seedance-2.0",
    "imageUrls": ["https://ciyuanmarket-flie.oss-accelerate.aliyuncs.com/test/first-frame.png"]
  }'
3. 图生视频 - 首尾帧（videoType=3）

在 imageUrls 中提供首帧和尾帧（顺序： [首帧, 尾帧]）；模型在两帧之间生成过渡视频。

curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "videoType": 3,
    "text": "Put on the hat",
    "resolution": "480p",
    "ratio": "16:9",
    "duration": 4,
    "model": "seedance-2.0",
    "imageUrls": [
      "https://ciyuanmarket-flie.oss-accelerate.aliyuncs.com/test/first-frame.png",
      "https://ciyuanmarket-flie.oss-accelerate.aliyuncs.com/test/last-frame.png"
    ]
  }'
4. 图生视频 - 参考（videoType=4）

在 imageUrls 中提供一张或多张参考图；模型使用其风格/内容作为参考（而非强制首/尾帧）来生成视频。

curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "videoType": 4,
    "text": "Two cats playing together",
    "resolution": "480p",
    "ratio": "16:9",
    "duration": 4,
    "model": "kling-v3-omni-video",
    "imageUrls": [
      "https://ciyuanmarket-flie.oss-accelerate.aliyuncs.com/test/ref-1.png",
      "https://ciyuanmarket-flie.oss-accelerate.aliyuncs.com/test/ref-2.png"
    ]
  }'
5. 全部参考（videoType=5）

混合图片 / 视频 / 音频参考。在提示词中按位置引用素材：imageUrls 中第 1 项为 @图片 1，videoUrls 中第 1 项为 @视频 1，audioUrls 中第 1 项为 @音频 1。videoUrls 也接受纯 URL 字符串。

curl --request POST \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY" \
  --header "Content-Type: application/json" \
  --data '{
    "videoType": 5,
    "text": "Use the first-person framing of @视频 1 and @音频 1 as background music. First-person tea ad; start frame is @图片 1 ... end frame is @图片 2.",
    "model": "seedance-2.0",
    "imageUrls": [
      "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/r2v_tea_pic1.jpg",
      "https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_image/r2v_tea_pic2.jpg"
    ],
    "videoUrls": ["https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_video/r2v_tea_video1.mp4"],
    "audioUrls": ["https://ark-project.tos-cn-beijing.volces.com/doc_audio/r2v_tea_audio1.mp3"],
    "resolution": "1080p",
    "ratio": "16:9",
    "duration": 11
  }'

提交响应（五种类型通用）：

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {"taskId": "vid_xxx"}
}

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations/{taskId}

轮询视频生成任务。status 为 pending / success / failed；videoUrl 是生成的视频 URL，lastFrameUrl 是尾帧 URL（图生视频场景）。

curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/video-generations/vid_xxx \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"
{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "status": "success",
    "videoUrl": "https://.../out.mp4",
    "lastFrameUrl": null,
    "message": null
  }
}

响应 data 字段：

字段类型说明
statusStringpending / success / failed。
videoUrlString生成的视频 URL。
lastFrameUrlString尾帧 URL（图生视频场景）；否则为 null。
messageString失败原因，成功时为 null。

如果提交时提供了 callbackUrl，服务器会通过 webhook 推送最终结果，数据结构相同。

完整示例（提交 + 轮询）
import java.net.URI;
import java.net.http.HttpClient;
import java.net.http.HttpRequest;
import java.net.http.HttpResponse;
import java.time.Duration;

public class VideoGenerationExample {
  private static final String BASE = "https://api.ciyuan-market.com/api/v1";
  private static final String API_KEY = System.getenv("CIYUAN_MARKET_API_KEY");

  public static void main(String[] args) throws Exception {
    HttpClient http = HttpClient.newBuilder()
        .connectTimeout(Duration.ofSeconds(10)).build();

    // 1. Submit the task (videoType=1: text-to-video).
    String body = "{"
        + "\"videoType\":1,"
        + "\"text\":\"A cat jumping on a bed\","
        + "\"resolution\":\"480p\","
        + "\"ratio\":\"16:9\","
        + "\"duration\":4,"
        + "\"model\":\"seedance-2.0\""
        + "}";
    HttpResponse<String> submit = http.send(
        HttpRequest.newBuilder(URI.create(BASE + "/video-generations"))
            .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY)
            .header("Content-Type", "application/json")
            .POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString(body)).build(),
        HttpResponse.BodyHandlers.ofString());

    String taskId = extract(submit.body(), "taskId");
    System.out.println("taskId = " + taskId);

    // 2. Poll until terminal status. Video tasks take longer — poll every 20s.
    String status = "pending";
    String lastBody = null;
    while ("pending".equals(status)) {
      Thread.sleep(20_000L);
      HttpResponse<String> poll = http.send(
          HttpRequest.newBuilder(URI.create(BASE + "/video-generations/" + taskId))
              .header("Authorization", "Bearer " + API_KEY).GET().build(),
          HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
      lastBody = poll.body();
      status = extract(lastBody, "status");
      System.out.println("status = " + status);
    }

    if (!"success".equals(status)) {
      throw new RuntimeException("video generation failed: " + status);
    }
    String videoUrl = extract(lastBody, "videoUrl");
    System.out.println("videoUrl = " + videoUrl);
  }

  // Minimal JSON field extractor — use Jackson/Gson in production.
  private static String extract(String json, String field) {
    int i = json.indexOf("\"" + field + "\":");
    if (i < 0) return null;
    i += field.length() + 3;
    if (json.charAt(i) == '\"') {
      int end = json.indexOf('\"', i + 1);
      return json.substring(i + 1, end);
    }
    int end = i;
    while (end < json.length() && "0123456789.".indexOf(json.charAt(end)) >= 0) end++;
    return json.substring(i, end);
  }
}
import os
import time
import requests

BASE = "https://api.ciyuan-market.com/api/v1"
HEADERS = {"Authorization": f"Bearer {os.environ['CIYUAN_MARKET_API_KEY']}"}

# 1. Submit the task (videoType=1: text-to-video).
resp = requests.post(
    f"{BASE}/video-generations",
    headers={**HEADERS, "Content-Type": "application/json"},
    json={
        "videoType": 1,
        "text": "A cat jumping on a bed",
        "resolution": "480p",
        "ratio": "16:9",
        "duration": 4,
        "model": "seedance-2.0",
    },
)
resp.raise_for_status()
task_id = resp.json()["data"]["taskId"]
print(f"taskId = {task_id}")

# 2. Poll until terminal status. Video tasks take longer — poll every 20s.
while True:
    time.sleep(20)
    poll = requests.get(f"{BASE}/video-generations/{task_id}", headers=HEADERS)
    poll.raise_for_status()
    data = poll.json()["data"]
    status = data["status"]
    print(f"status = {status}")
    if status != "pending":
        break

if status != "success":
    raise RuntimeError(f"video generation failed: {data.get('message')}")

print(f"videoUrl = {data['videoUrl']}")
if data.get("lastFrameUrl"):
    print(f"lastFrameUrl = {data['lastFrameUrl']}")

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/billing/balance

返回账户余额，分为三个钱包：月度套餐、资源包和按量付费积分。

curl --request GET \
  --url https://api.ciyuan-market.com/api/v1/billing/balance \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"
{
  "totalCredit": 128.50,
  "totalResourceCredit": 30.00,
  "wallets": {
    "monthlyPlan": {"id": "pkg_xxx", "credit": 50.00, "name": "Monthly plan"},
    "resourcePacks": [
      {"id": "rp_xxx", "credit": 30.00, "name": "Video resource pack"}
    ],
    "payAsYouGo": 48.50
  }
}

响应字段：

字段类型说明
totalCreditBigDecimal总余额。
totalResourceCreditBigDecimal资源包余额合计。
wallets.monthlyPlanWalletDetail月度套餐（无则为 null）。
wallets.resourcePacksWalletDetail[]资源包列表。
wallets.payAsYouGoBigDecimal按量付费余额。

WalletDetailVO 字段：：

字段类型说明
idString钱包 ID。
creditBigDecimal余额积分。
nameString钱包名称。

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/usage

分页的模型调用计费详情，按价格 （priceSnapshotId）快照，按订单创建时间倒序排列。仅返回正常扣费记录 （reason = model usage）。

查询参数：

参数类型必填默认值说明
pageInteger否1页码，从 1 开始。
sizeInteger否20每页条数（按 priceSnapshotId 分页）。
startTimeLocalDateTime否—开始时间，格式 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss，按快照 orderCreatedAt 筛选。
endTimeLocalDateTime否—结束时间，格式 yyyy-MM-ddTHH:mm:ss。
curl --request GET \
  --url "https://api.ciyuan-market.com/api/v1/usage?page=1&size=20&startTime=2026-07-01T00:00:00&endTime=2026-07-31T23:59:59" \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"

响应包装：

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": { ... }
}
字段类型说明
recordsUsageDetailVO[]当前页记录。
totalLong总条数。
currentLong当前页码。
sizeLong每页条数。
pagesLong总页数。

UsageDetailVO 字段：

字段类型说明
priceSnapshotIdString价格快照 ID。
taskIdString任务 ID。
creditBigDecimal扣费金额。
modelString模型名称。
modelTypeStringtext / image / video。
inputTokensLong输入 token 数；图像/视频为 null。
outputTokensLong输出 token 数。
totalTokensLong总 token 数。
cacheReadTokensLong缓存读取 token 数。
cacheWriteTokensLong缓存写入 token 数。
imageCountInteger图像数量；图像模型时设置。
imageResolutionString图像分辨率，例如 720P。
imageRatioString图像宽高比，例如 1:1。
videoResolutionString视频分辨率，例如 1080p。
videoRatioString视频宽高比，例如 16:9。
videoDurationSecLong视频时长（秒）。
orderCreatedAtLocalDateTime订单创建时间（快照 orderCreatedAt）。
creditDetailsCreditDetailItem[]该快照下的订单明细（来自 credit_order_t）。

CreditDetailItem 字段：

字段类型说明
creditBigDecimal该订单的扣费金额。
deductionSourceString扣费来源（Balance / Monthly Package / Resource Package）。
packageNameString套餐名称；无套餐时为 null。

空值约定：仅填充与各 modelType 相关的字段，其余为 null。text 填充 token 字段； image 填充 imageCount/imageResolution/imageRatio； video 填充 videoResolution/videoRatio/videoDurationSec。

响应示例：

{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "records": [
      {
        "priceSnapshotId": "snap_9f3c1a2b",
        "taskId": "task_5e8a1c33",
        "credit": 0.0342,
        "model": "glm-5.2",
        "modelType": "text",
        "inputTokens": 1280,
        "outputTokens": 642,
        "totalTokens": 1922,
        "cacheReadTokens": 0,
        "cacheWriteTokens": 0,
        "imageCount": null,
        "imageResolution": null,
        "imageRatio": null,
        "videoResolution": null,
        "videoRatio": null,
        "videoDurationSec": null,
        "orderCreatedAt": "2026-07-18T14:23:11",
        "creditDetails": [
          {
            "credit": 0.0342,
            "deductionSource": "balance",
            "packageName": ""
          }
        ]
      },
      {
        "priceSnapshotId": "snap_a12f77c0",
        "taskId": "task_c71e44a2",
        "credit": 1.8000,
        "model": "seedance-2.0",
        "modelType": "video",
        "inputTokens": null,
        "outputTokens": null,
        "totalTokens": null,
        "cacheReadTokens": null,
        "cacheWriteTokens": null,
        "imageCount": null,
        "imageResolution": null,
        "imageRatio": null,
        "videoResolution": "1080p",
        "videoRatio": "16:9",
        "videoDurationSec": 8,
        "orderCreatedAt": "2026-07-17T22:41:09",
        "creditDetails": [
          {
            "credit": 1.5000,
            "deductionSource": "Monthly Package",
            "packageName": "基础月度套餐"
          },
          {
            "credit": 0.3000,
            "deductionSource": "Resource Package",
            "packageName": "byteplus视频资源包"
          }
        ]
      }
    ],
    "total": 128,
    "current": 1,
    "size": 20,
    "pages": 7
  }
}

GET https://api.ciyuan-market.com/api/v1/billing/transactions

分页返回当前用户已支付（status=2）的充值交易，按 created_at 倒序排列。

参数类型必填默认值说明
pageInteger否1页码。
sizeInteger否20每页条数。
startTimeString否—开始时间，yyyy-MM-dd HH:mm:ss，包含边界。
endTimeString否—结束时间，yyyy-MM-dd HH:mm:ss，包含边界。
curl --request GET \
  --url "https://api.ciyuan-market.com/api/v1/billing/transactions?page=1&size=20&startTime=2026-07-01%2000:00:00&endTime=2026-07-31%2023:59:59" \
  --header "Authorization: Bearer $CIYUAN_MARKET_API_KEY"

响应包装：

{
  "code": 0,
  "message": "success",
  "data": { ... }
}
字段类型说明
recordsTransactionVO[]当前页交易记录。
totalLong总条数。
currentLong当前页码。
sizeLong每页条数。
pagesLong总页数。

TransactionVO 字段：

字段类型说明
orderNoString订单号。
thirdPartyOrderNoString第三方订单号。
amountBigDecimal订单金额。
actualAmountBigDecimal实付金额。
discountBigDecimal优惠金额。
paymentMethodString支付方式（wechat / alipay / ustd / stripe / wallyt 等）。

TransactionVO 字段：

字段类型说明
serviceFeeAmountBigDecimal服务费金额。
paymentChannelString支付渠道。
sourceString订单来源（recharge / package_purchase 等）。
packageNameString套餐名称（套餐购买时设置；普通充值为 null）。
createdAtLocalDateTime创建时间。
{
  "code": 200,
  "message": "success",
  "data": {
    "records": [
      {
        "orderNo": "R20260718abc123",
        "thirdPartyOrderNo": "wx_pay_xxx",
        "amount": 50.00,
        "actualAmount": 48.50,
        "discount": 1.50,
        "paymentMethod": "wechat",
        "serviceFeeAmount": 0.00,
        "paymentChannel": "wechat",
        "source": "recharge",
        "packageName": null,
        "createdAt": "2026-07-18T14:23:11"
      }
    ],
    "total": 28,
    "current": 1,
    "size": 20,
    "pages": 2
  }
}

运维

错误处理

ciyuan_market 返回稳定的错误码，便于应用统一处理重试、兜底、计费问题和调试。

兼容上游的端点会尽量保留原始 API 系列的错误结构。ciyuan_market 原生端点使用 ciyuan_market 错误对象。

HTTP 状态码与错误码映射

HTTP 状态码错误类型示例错误码是否重试
400invalid_request_errorinvalid_request, unsupported_parameter, invalid_messages, invalid_image_url否
401authentication_errormissing_api_key, invalid_api_key否
402billing_errorinsufficient_credits, payment_required, quota_exceeded否
403permission_errormodel_access_denied, endpoint_access_denied, key_scope_denied否
404not_found_errormodel_not_found, response_not_found, task_not_found否
408timeout_errorgateway_timeout, provider_timeout是
409conflict_erroridempotency_conflict, task_already_cancelled视情况
422validation_errorschema_validation_failed, unsupported_modality否
429rate_limit_erroraccount_rpm_exceeded, account_tpm_exceeded, provider_rate_limited是
500internal_errorinternal_error是
502provider_errorprovider_bad_gateway, provider_invalid_response是
503service_unavailablemodel_unavailable, provider_unavailable, insufficient_capacity是
504timeout_errorprovider_timeout, gateway_timeout是

常见错误码

错误码含义建议操作
missing_api_key未提供 API 密钥。添加 Authorization 请求头。
invalid_api_keyAPI 密钥无效或已吊销。创建或轮换 API 密钥。
model_not_found模型 ID 不存在或未对该账户启用。查看模型页面或调用 GET /v1/models。
model_access_deniedAPI 密钥或账户无权访问该模型。启用模型或联系管理员。
unsupported_parameter请求包含所选端点或模型不支持的参数。移除该参数或选择兼容的模型。
unsupported_modality所选模型不支持该输入或输出模态。选择支持该模态的模型。
account_rpm_exceeded账户每分钟请求数超限。带退避重试或申请更高限额。
account_tpm_exceeded账户每分钟 token 数超限。带退避重试、减少 token 数或申请更高限额。
provider_rate_limited上游服务商对该请求限流。重试或启用兜底。
insufficient_credits账户积分不足。充值钱包、购买资源包或升级套餐。
provider_timeout上游服务商未及时响应。重试或启用兜底。
model_unavailable模型暂时不可用。重试或使用路由别名。
content_policy_error请求或输出被安全策略拦截。修改输入或选择合适的工作流。
模型类型

claude-fable-5

AWS · Anthropic · 1M 上下文

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claude-opus-4.6

AWS · Anthropic · 1M 上下文

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即将推出
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claude-opus-4.7

AWS · Anthropic · 1M 上下文

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claude-opus-4.8

AWS · Anthropic · 1M 上下文

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AWS · Anthropic · 1M 上下文

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AWS · Anthropic · 1M 上下文

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AWS · Anthropic · 1M 上下文

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deepseek-v3.2

TencentCloud · Alibaba Cloud · Deepseek · 128K 上下文

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deepseek-v4-flash

TencentCloud · Deepseek · 1M 上下文

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可用
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deepseek-v4-pro

TencentCloud · Deepseek · 1M 上下文

Text 输入Openai chatOpenai responsesAnthropic
可用
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dola-seed-2-0-mini

BytePlus · Bytedance · 262K 上下文

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dola-seed-2-0-mini-white

BytePlus · Bytedance · 262K 上下文

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可用
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dola-seed-2-1-turbo

BytePlus · Bytedance · 262K 上下文

Image 输入Text 输入Video 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入0.50 积分
输出2.50 积分
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dola-seed-2.0-code

BytePlus · Bytedance · 262K 上下文

Image 输入Video 输入Text 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入0.50 积分
输出3 积分
缓存读取0.10 积分
缓存写入0.01 积分

dola-seed-2.0-lite

BytePlus · Bytedance · 262K 上下文

Image 输入Video 输入Text 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入0.50 积分
输出4 积分
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dola-seed-2.0-pro

BytePlus · Bytedance · 262K 上下文

Image 输入Video 输入Text 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入1 积分
输出6 积分
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gemini-3-flash-preview

Google · Gemini · 1.0M 上下文

Image 输入Video 输入Text 输入File 输入Openai chat
可用
输入0.50 积分
输出3 积分
缓存读取0.05 积分
缓存写入0.05 积分

gemini-3.1-pro-preview

Google · Gemini · 1.0M 上下文

Image 输入Text 输入Video 输入File 输入Openai chat
可用
输入4 积分
输出18 积分
缓存读取0.40 积分
缓存写入0.40 积分

gemini-omni-flash-preview

Google · Gemini

文生视频按秒
即将推出
单价 / 秒0.10 积分 / 秒

glm-5

TencentCloud · Zai · 200K 上下文

Openai chatAnthropic
可用
输入1 积分
输出3.20 积分
缓存读取0.20 积分
缓存写入0.20 积分

glm-5-turbo

TencentCloud · Zai · 200K 上下文

Text 输入Openai chatAnthropic
可用
输入1.20 积分
输出4 积分
缓存读取0.24 积分
缓存写入0.24 积分

glm-5.1

TencentCloud · Zai · 200K 上下文

Text 输入Openai chatAnthropic
可用
输入1.40 积分
输出4.40 积分
缓存读取0.26 积分
缓存写入0.26 积分

glm-5.2

TencentCloud · Zai · 1M 上下文

Text 输入Openai chatOpenai responsesAnthropic
可用
输入1.40 积分
输出4.40 积分
缓存读取0.26 积分
缓存写入0.26 积分

glm-5.3

TencentCloud · Zai · 1.0M 上下文

Text 输入Openai chatOpenai responsesAnthropic
可用
输入1.40 积分
输出4.40 积分
缓存读取0.26 积分
缓存写入0.26 积分

glm-5v-turbo

TencentCloud · Zai · 200K 上下文

Image 输入File 输入Openai chatAnthropic
可用
输入1.20 积分
输出4 积分
缓存读取0.24 积分
缓存写入0.24 积分

gpt-5-nano

MicrosoftAzure · Openai · 400K 上下文

Image 输入Text 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入0.05 积分
输出0.40 积分
缓存读取- 积分
缓存写入- 积分

gpt-5.4

MicrosoftAzure · Openai · 1.1M 上下文

Image 输入Text 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入5 积分
输出22.50 积分
缓存读取0.50 积分
缓存写入0.50 积分

gpt-5.5

MicrosoftAzure · Openai · 1.1M 上下文

Image 输入Text 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入5 积分
输出30 积分
缓存读取0.50 积分
缓存写入0.50 积分

gpt-5.6-luna

MicrosoftAzure · Openai · 1.1M 上下文

Text 输入Image 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入2 积分
输出9 积分
缓存读取0.20 积分
缓存写入2.50 积分

gpt-5.6-sol

MicrosoftAzure · Openai · 1.1M 上下文

Text 输入Image 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入10 积分
输出45 积分
缓存读取1 积分
缓存写入12.50 积分

gpt-5.6-terra

MicrosoftAzure · Openai · 1.1M 上下文

Text 输入Image 输入File 输入Openai chatOpenai responses
可用
输入5 积分
输出22.50 积分
缓存读取0.50 积分
缓存写入6.25 积分

gpt-image-2

MicrosoftAzure · Openai

图像生成1K/2K/4K按张
可用
单价 / 张0.41 积分

Hailuo-H3

TencentCloud · MiniMax

文生视频按秒
可用
单价 / 秒0.08 积分 / 秒

HappyHorse-1.0-i2v

Alibaba Cloud · HappyHorse

文生视频按秒
可用
单价 / 秒0.14 积分 / 秒

HappyHorse-1.0-i2v-white

Alibaba Cloud · HappyHorse

文生视频按秒
可用
单价 / 秒0.14 积分 / 秒

HappyHorse-1.0-r2v

Alibaba Cloud · HappyHorse

文生视频按秒
可用
单价 / 秒0.14 积分 / 秒

HappyHorse-1.0-r2v-white

Alibaba Cloud · HappyHorse

文生视频按秒
可用
单价 / 秒0.14 积分 / 秒

HappyHorse-1.0-t2v

Alibaba Cloud · HappyHorse

文生视频按秒
可用
单价 / 秒0.24 积分 / 秒

HappyHorse-1.0-t2v-white

Alibaba Cloud · HappyHorse

文生视频按秒
可用
单价 / 秒0.14 积分 / 秒

HappyHorse-1.1-H2-white

TencentCloud · HappyHorse

文生视频按秒
可用
单价 / 秒- 积分 / 秒

imagen 4 fast

Google · Gemini

图像生成2K按张
可用
单价 / 张0.02 积分

imagen 4 standard

Google · Gemini

图像生成2K按张
可用
单价 / 张0.04 积分

imagen 4 ultra

Google · Gemini

图像生成2K按张
可用
单价 / 张0.06 积分

kimi-k2.5

TencentCloud · Moonshot AI · 256K 上下文

Image 输入Video 输入Openai chatAnthropic
可用
输入0.60 积分
输出3 积分
缓存读取0.10 积分
缓存写入0.10 积分

kimi-k2.6

TencentCloud · Moonshot AI · 256K 上下文

Image 输入Text 输入Openai chatAnthropic
可用
输入0.86 积分
输出3.57 积分
缓存读取0.14 积分
缓存写入0.14 积分

kimi-k2.7-code

TencentCloud · Moonshot AI · 256K 上下文

Image 输入Video 输入Openai chatAnthropic
可用
输入0.95 积分
输出4 积分
缓存读取0.19 积分
缓存写入0.19 积分

kimi-k2.7-code-highspeed

TencentCloud · Moonshot AI · 256K 上下文

Image 输入Video 输入Openai chatOpenai responsesAnthropic
可用
输入1.90 积分
输出8 积分
缓存读取0.38 积分
缓存写入0.38 积分

kimi-k3

TencentCloud · Moonshot AI · 1M 上下文

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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Kling · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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TencentCloud · Kling

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minimax-m2.5

TencentCloud · MiniMax · 200K 上下文

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TencentCloud · MiniMax · 200K 上下文

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minimax-m3

TencentCloud · MiniMax · 1M 上下文

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nano banana 2

Google · Gemini

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Google · Gemini

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PixVerse-C1

TencentCloud · PixVerse

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TencentCloud · PixVerse

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Alibaba Cloud · Qwen

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Alibaba Cloud · Qwen

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Alibaba Cloud · Qwen

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Alibaba Cloud · Qwen

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Alibaba Cloud · Qwen

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Alibaba Cloud · Qwen

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Alibaba Cloud · Qwen

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Alibaba Cloud · Qwen · 256K 上下文

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Alibaba Cloud · Qwen · 256K 上下文

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Alibaba Cloud · Qwen · 256K 上下文

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qwen3-vl-plus

Alibaba Cloud · Qwen · 256K 上下文

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qwen3.5-plus

Alibaba Cloud · Qwen · 1M 上下文

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Alibaba Cloud · Qwen · 1M 上下文

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Alibaba Cloud · Qwen · 1M 上下文

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qwen3.7-max

Alibaba Cloud · Qwen · 1M 上下文

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qwen3.7-plus

Alibaba Cloud · Qwen · 1M 上下文

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qwen3.8-max

Alibaba Cloud · Qwen · 1M 上下文

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BytePlus · Bytedance

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BytePlus · Bytedance

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seedance-2.0

BytePlus · Bytedance

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BytePlus · Bytedance

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BytePlus · Bytedance

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TencentCloud · Bytedance

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BytePlus · Bytedance

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seedance-2.5

BytePlus · Bytedance

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BytePlus · Bytedance

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seedream-4.5

BytePlus · Bytedance

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BytePlus · Bytedance

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BytePlus · Bytedance

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veo 3.1

Google · Gemini

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veo 3.1 lite

Google · Gemini

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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Alibaba Cloud · Wan

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