SanShui API 使用教程

SanShui 介绍

SanShui API 是一个低价的 gpt 中转 API，支持 gpt3.5 gpt4 Claude3 DeepSeek 全系列模型。

价格优惠，仅需 1.5 元即可购买 1 美刀额度，只要官方价格的 五分之一

官方同等计费方式，不限时间，按量计费，明细可查，每一笔消耗都公开透明。

官网地址：SanShui API

支持模型

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如何充值

支持支付宝付款，前往 充值页面 输入金额，点击支付宝付款方式，付款成功即可完成充值。

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售后问题请进售后QQ群：1029767983

计费规则

总的来讲，就是我们后台用美元计费，与 open AI 的模型价格保持一致，折扣体现在充值的时候。目前是1 美元只需要 1.5 人民币，详细以充值页面价格为准。

请求明细查看

在本网站的日志界面可以查看到每一次调用的明细

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提示是用户使用时输入到模型的所有信息消耗的 token 数，补全是模型输出的所有信息消耗的 token 数 ，提示和补全都是要扣费的。

所有模型的计费方式，就是基于消耗的多少 token 来计算价格。 大部分情况下，你都可以使用 1 汉字 = 2 token 来近似估算中文聊天的中文所需 token 数。但这并不是绝对的，因为不同的字实际 token 不一样，官方只按 token 计算。

关于倍率

倍率是用来计算模型价格的，从而计算额度消耗

额度消耗 = 分组倍率 基准价格 模型倍率 （提示 token 数 + 补全 token 数 补全倍率）

基准价格是 1 美元 50w token

正常来说用户可以不用管倍率问题，因为在模型价格页面已经详细列出了每个模型提示和补全的价格

额度消耗 = 提示 token 数 提示价格 + 补全 token 数 补全价格

将鼠标移到日志界面详情上，也可以查看计算过程

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如何使用

使用与官方类似，首先需要获取 api key，即令牌，前往令牌页面，点击添加令牌。

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设置好令牌名称、过期时间、令牌额度，点击提交即可。

⚠️注意：令牌额度决定了你这个令牌能使用多少额度，但会受到你的余额限制。

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创建令牌后，点击复制按钮，即可复制令牌的值，也就是 api key，令牌形如 sk-xxxxxx。

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在需要使用 API 的平台，将 BASE_URL 改为中转 API 调用地址 https://api.aigpt4.top/ ，不同的客户端可能需要填写不同的 BASE_URL，请尝试如下地址：

在CherryStudio中使用

在官网下载客户端 客户端下载 | CherryStudio

第一步打开CherryStudio的设置界面，选择openai。输入我们网页中令牌的key，api地址填写：https://api.aigpt4.top

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第二步点击添加自定义模型，模型名称可以在https://api.aigpt4.top/pricing中找到对应需要的模型名字

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第三步，点击对话上方选择模型，选择我们刚才添加的，然后就可以对话了

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在 Chatbox 中使用

访问 https://web.chatboxai.app/（国内稳定访问）或点击侧边栏 聊天

进入页面后在设置页面勾选自定义接口，模型服务商选择 openai，并将接口地址更改为 https://api.aigpt4.top/, API Key 填写上述创建的 API Key。

⚠️注意：本站所有模型都使用 openai 标准接口，即使是使用 claude3、deepseek 系列模型，模型服务商也要选择 openai

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如果有需要使用的模型，但是 chatbox 提供的下拉列表里面没有的话，请自定义模型，如 gpt-4-turbo-2024-04-09,gpt-4o,claude-3-sonnet-20240229,claude-3-opus-20240229,claude-3-haiku-20240307。

模型名称可以在https://api.aigpt4.top/pricing中找到对应需要的模型名字

:warning: deepseek模型名称为：deepseek-reasoner、deepseek-chat
:warning: deepseek-reasoner对应DeepSeek-R1模型，deepseek-chat对应DeepSeek-V3模型

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然后点击新的聊天之间使用即可，模型可点击输入框上方切换。

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在AnythingLLM中使用

打开官网AnythingLLM | The all-in-one AI application for everyone下载安装AnythingLLM

安装完成后打开设置

左侧选择LLM首选项，选择generic openai。填写base_url ：https://api.aigpt4.top

api key在我们网站的令牌中申请，复制到这里

然后填写模型名称，模型名称可以在https://api.aigpt4.top/pricing中找到对应需要的模型名字，根据需求填入，即可使用。

上下文token和最大输出token可以根据自己需求修改。

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在Cline中使用

打开vscode，点击插件搜索Cline

打开Cline的设置，选择按照下图所示填写，key填写自己在令牌中复制的

base_url填写为：https://api.aigpt4.top/v1

模型名称：deepseek-reasoner对应DeepSeek-R1模型，deepseek-chat对应DeepSeek-V3模型

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在CodeGPT中使用

打开Pycharm，点击插件搜索CodeGPT

打开CodeGPT的设置，选择customer openai 选择按照下图所示填写，key填写自己在令牌中复制的

url填写为：https://api.aigpt4.top/v1/chat/completions

选择body，填写要调用的模型名称。根据需求填写max_token

模型名称：deepseek-reasoner对应DeepSeek-R1模型，deepseek-chat对应DeepSeek-V3模型

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在Cursor中使用

打开Cursor设置，在openai key下方输入我们网站令牌中的key，base_url为https://api.aigpt4.top/v1

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添加模型，输入模型名称。模型名称可以在https://api.aigpt4.top/pricing中找到对应需要的模型名字，填入，即可使用。

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在沉浸式翻译中使用

沉浸式翻译 https://immersivetranslate.com/

一款免费的，好用的，没有废话的，革命性的，饱受赞誉的，AI 驱动的双语网页翻译扩展，你可以完全免费地使用它来实时翻译外语网页，PDF 文档，ePub 电子书，字幕文件等。

在基本设置中翻译服务选择 openai，勾选自定义 API Key，API Key 填写创建的令牌，模型建议选择 gpt-3.5 系列，自定义 API 地址填写 https://api.aigpt4.top/v1/chat/completions

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在 LangChain 中使用

最简单的就是：直接设置环境变量代码如下

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API_SECRET_KEY = "sk-pvMtoVO******66249058b93C766F2D70167" # 你创建的令牌
BASE_URL = "https://api.aigpt4.top/v1"; 

os.environ["OPENAI_API_KEY"] = API_SECRET_KEY
os.environ["OPENAI_BASE_URL"] = BASE_URL

注意：openai_api_base 的末尾要加上 /v1，

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llm = ChatOpenAI(
    openai_api_base="https://api.aigpt4.top/v1", # 注意，末尾要加 /v1
    openai_api_key="sk-3133f******fee269b71d",
)

res = llm.predict("hello")

print(res)

示例代码，使用 LLM 进行预测

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import requests
import time
import json
import time

from langchain.llms import OpenAI

API_SECRET_KEY = "创建的令牌";
BASE_URL = "https://api.aigpt4.top/v1";

def text():
    llm = OpenAI(temperature=0.9)
    text = "What would be a good company name for a company that makes colorful socks?"
    print(llm(text))

if __name__ == '__main__':
    text();

在官方 openai 库中使用

其他的方式和官方是一样的，只是改一个 URL 和 key 用我们的；具体 API 调用方法请查看官方文档即可。

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from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    # 将这里换成你创建的令牌
    api_key="sk-xxx",
    # 这里将官方的接口访问地址，替换成我们 api的接口地址
    base_url="https://api.aigpt4.top/v1"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Say this is a test",
        }
    ],
    model="gpt-3.5-turbo",
)

print(chat_completion)

常见问题

为什么 gpt-4 额度消耗这么快

gpt-4 的消耗速度是 gpt-3.5-turbo 的 20 到 40 倍，假设购买了 9w token，我们用 15 倍作为平均倍率，也就是 90000 / 15 = 6000 字左右，加上每次要附带上历史消息，能发的消息数将会进一步减半，在最极限的情况下，一条消息就能把 9w token 消耗完。

为什么 GPT4 不知道它自己是谁？

直接问 GPT4：” 你是谁？““你是什么模型？” 诸如此类问题，一般情况下 GPT4 的 API 也会回答自己是 GPT3，估计是官方预置的原因。GPT4 和 3.5 用的都是 2021 年之前的数据，那时候还没有 GPT4。
官网和某些套壳不回答是 GPT3，是因为他们提前预设了提示词，让 GPT 认为自己是别的模型了，这个可以通过问答所消耗的总 token 看出来，预设提示词是会消耗 token 的。
如果说你对比官网和 API 的回答，发现有所不一，那也很正常。一是因为，GPT4 对同一个问题的每次回答都是不同的；二是，官网对 GPT4 的参数进行了一定的优化。

为什么 GPT4 会给出这么弱智的回答，我还是觉得你们是假的 GPT4？

GPT4 也不是万能的，训练参数并不比 GPT3 大多少，不用因为营销号的宣传神话 GPT4。而且由于中文语料在训练中的占比很小，在回答中文问题时，不排除在某些问题上表现不佳，同样的问题用英文问可能结果完全不一样，您可以试着用英文提问试试。
GPT4 强在推理能力，从目前大家的使用体验中来看，写代码方面会比 gpt3.5 强很多，但仍然会给出胡编的答案。

如何检验 GPT3.5 还是 GPT4？

我们提供了一个简单的方法来验证您使用的是 GPT3.5 还是 GPT4。以下是一些测试问题及 其不同模型的预期回答，您可以使用这些问题来测试。 测试问题：

  • 昨天的当天的明天是哪天？GPT-3.5 应答 “昨天”，而 GPT-4 应答 “今天”。
  • 树上有 9 只鸟，猎人射杀了一只，还剩下多少只？GPT-3.5 可能说 “8 只”，GPT-4 会告诉你 “0 只，其他的鸟都飞走了”。
  • 为什么周树人要打鲁迅？GPT-3.5 可能给出一个编造的答案，而 GPT-4 会指出 “鲁迅” 和” 周树人 “是同一个人。

为什么后台创建的令牌没有显示已用额度

当设置成无限额度后，不会更新已用额度，修改无限额度为有限额度即可

无法登录

请确保用户名填写正确，不要填写邮箱地址，是填写你注册时候的用户名，如遇到登录问题无法自行解决，请联系客服（vx：sanshuibiancheng），第一时间为您处理