Base URL
https://api.chinaapi.ai/v1. Las chat completions están disponibles en /v1/chat/completions.
Guías de integración de herramientas
Utilice modelos de IA chinos en las herramientas que ya utiliza.
ChinaAPI ofrece a los desarrolladores internacionales un endpoint OpenAI-compatible para los modelos DeepSeek, Kimi, Qwen, GLM y MiniMax, facturado en USD; los precios Standard de los modelos siguen el 100% de los precios de lista internacionales de los proveedores y algunos modelos tienen un precio Paid distinto tras la primera recarga.
Tutoriales de configuración
OpenAI-compatible vías de integración.
Cursor con modelos chinosConfigure la OpenAI API key y la base URL personalizada de Cursor 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 chinosEnrute las llamadas del proxy y del SDK de LiteLLM a través de ChinaAPI usando
openai/<model> como 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
Regístrese, abra el Dashboard y luego vaya a Consola -> Tokens. Las claves usan sk-... como formato.
Ensayo
La inscripción incluye un crédito gratuito $2 para realizar pruebas de autoaprendizaje.
Precios
Consulte los precios en vivo antes de ejecutar en producción. La disponibilidad y los ID de los modelos 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-flash, qwen3.6-flash, así como MiniMax-M2.7 son primeras pruebas sensatas de baja latencia.
Razonamiento más profundo
Pruebe qwen3.7-max, glm-5.2, deepseek-v4-pro, o bien kimi-k2.7-code cuando la calidad del resultado importe más que la velocidad.