Base URL
https://api.chinaapi.ai/v1Las opciones para completar el chat están disponibles en /v1/chat/completions.
Guías de integración de herramientas
Utilice modelos de IA chinos en las herramientas que ya utiliza.
ChinaAPI proporciona a los desarrolladores internacionales un OpenAI-compatible punto final para los modelos DeepSeek , Kimi, Qwen, GLM y MiniMax , facturado en USD a tasas de token sincronizadas con la puerta de enlace que pueden seguir los precios de lista oficiales de China de los proveedores donde estén configurados.
Tutoriales de configuración
OpenAI-compatible vías de integración.
Cursor con modelos chinosConfigure Cursor 's OpenAI API key y base URL personalizado para los flujos de trabajo de codificación DeepSeek , Kimi , Qwen , y GLM .
Cline con modelos chinosUtilice el proveedor OpenAI Compatible en el agente de VS Code con ChinaAPI model IDs .
LiteLLM con modelos chinosEnrutar LiteLLM proxy y SDK llamadas a través de ChinaAPI usando
openai /<modelo> entradas y api_base.
LobeChat con modelos chinosEstablezca el punto final del proveedor OpenAI en ChinaAPI para el acceso al chat con familias chinas LLM .
n8n con modelos chinosCree OpenAI con un base URL personalizado y utilícelas en los nodos de OpenAI LLM o .
Detalles de conexión
El mismo punto final en todas las herramientas.
API key
Regístrate, abre Dashboard y luego ve a Consola -> Tokens. Las claves usan el sk-... formato.
Ensayo
La inscripción incluye un crédito gratuito $2 para realizar pruebas de autoaprendizaje.
Precios
Controlar precios en tiempo real antes de que comience la producción. La disponibilidad de los modelos y los identificadores pueden cambiar.
Comienza a realizar pruebas.
Crea una clave y reutilízala en todas las guías.
Utilice el mismo token ChinaAPI en Cursor , Cline , LiteLLM , LobeChat , n8n , o llamadas directas OpenAI-compatible SDK .
Buenos primeros modelos
deepseek-v4-flash, qwen3.6-flash, y MiniMax-M2.7 son pruebas iniciales sensatas de baja latencia.
Razonamiento más profundo
Intentar qwen3.7-max, glm-5.2, deepseek-v4-pro, o kimi-k2.7-code cuando la calidad del resultado importa más que la velocidad.