LiteLLM이 설치되었습니다
LiteLLM 프록시 서버 또는 Python SDK 중 하나를 사용하십시오.
LiteLLM 통합
ChinaAPI LiteLLM 프록시 또는 Python SDK 의 OpenAI-compatible 백엔드로 추가한 다음 하나의 키로 애플리케이션을 공식 가격의 중국 모델로 라우팅합니다.
필수 조건
LiteLLM 프록시 서버 또는 Python SDK 중 하나를 사용하십시오.
Base URL 는 https://api.chinaapi.ai/v1. API keys 는 대시보드 -> 콘솔 -> 토큰에서 생성됩니다.
프록시 설정
openai /<모델> 항목 config.yaml.model_list:
- model_name: deepseek-fast
litellm_params:
model: openai/deepseek-v4-flash
api_base: https://api.chinaapi.ai/v1
api_key: os.environ/CHINAAPI_API_KEY
- model_name: kimi-code
litellm_params:
model: openai/kimi-k2.7-code
api_base: https://api.chinaapi.ai/v1
api_key: os.environ/CHINAAPI_API_KEY
- model_name: qwen-max
litellm_params:
model: openai/qwen3.7-max
api_base: https://api.chinaapi.ai/v1
api_key: os.environ/CHINAAPI_API_KEY
export CHINAAPI_API_KEY="sk-..."
litellm --config config.yaml --port 4000
Python SDK
import os
from litellm import completion
response = completion(
model="openai/deepseek-v4-flash",
api_base="https://api.chinaapi.ai/v1",
api_key=os.environ["CHINAAPI_API_KEY"],
messages=[{"role": "user", "content": "Say LiteLLM is connected to ChinaAPI."}],
stream=True,
)
for chunk in response:
print(chunk, end="")
deepseek-v4-flash채팅, 코딩 지원 및 상담원 연결 루프에 대한 빠른 대체 경로입니다.
kimi-k2.7-code저장소 수준 작업 및 장시간 작업에 적합한 코딩 경로입니다.
qwen3.7-max지연 시간보다 품질이 더 중요한 경우 추론이 많이 필요한 경로입니다.
glm-5.2대규모 문서 및 코드베이스를 위한 롱 컨텍스트 경로.
MiniMax-M3대체 경로 설정을 위한 멀티모달 코딩 및 장기 컨텍스트 모델.
문제 해결
사고 모델에는 다음과 같은 것들이 있습니다. qwen3.7-max 최종 출력 전에 추론 토큰을 생성할 수 있습니다. LiteLLM 뒤에 있는 클라이언트에서 스트리밍을 사용하거나 업스트림/클라이언트 시간 초과를 발생시키십시오.
모델을 찾을 수 없습니다. 정확한 model ID 값을 확인하세요 실시간 가격그런 다음 업데이트하세요 litellm_params .모델. 유지하세요 openai / OpenAI-compatible 을 위한 접두사입니다.
401 : 확인하다 CHINAAPI_API_KEY 해결됩니다 sk-... 키와 LiteLLM 는 이를 제공자 API key 로 전달합니다.
가격 및 가입
설정에 따라 요금은 제공업체의 공식 중국 가격표를 따를 수 있습니다. $2 무료 크레딧을 받으려면 등록 후 실제 가격을 확인하고 프로덕션 트래픽을 라우팅하세요.