Guias de integração de ferramentas

Utilize modelos de IA chineses nas ferramentas que você já usa.

A ChinaAPI oferece a desenvolvedores internacionais um endpoint OpenAI-compatible para os modelos DeepSeek, Kimi, Qwen, GLM e MiniMax, cobrado em USD; os preços Standard dos modelos seguem 100% dos preços de tabela internacionais dos provedores, e alguns modelos têm um preço Paid separado após a primeira recarga.

Comece grátis — crédito $2 Preços de modelos ao vivo

Tutoriais de configuração

OpenAI-compatible caminhos de integração.

Cursor modelos chinesesConfigure a OpenAI API key e a base URL personalizada do Cursor para fluxos de trabalho de codificação DeepSeek, Kimi, Qwen e GLM. Cline modelos chinesesUse o provedor OpenAI Compatible no agente do VS Code com ChinaAPI model IDs. LiteLLM com modelos chinesesEncaminhe chamadas do proxy e do SDK do LiteLLM pela ChinaAPI usando entradas openai/<model> e api_base. LobeChat modelos chinesesDefina o endpoint do provedor OpenAI para ChinaAPI para acesso ao chat com famílias chinesas LLM. n8n modelos chinesesCrie credenciais OpenAI com um base URL personalizado e use-as no AI Agent ou nos nós OpenAI LLM.

Detalhes da conexão

Mesmo ponto final em todas as ferramentas.

Base URL

https://api.chinaapi.ai/v1. As chat completions estão disponíveis em /v1/chat/completions.

API key

Cadastre-se, abra o Painel e depois acesse Console -> Tokens. O formato sk-... é o usado pelas chaves.

Julgamento

O cadastro inclui um crédito de US $2 para testes de autoatendimento.

Preços

Verifique os preços em tempo real antes de execuções em produção. A disponibilidade e os IDs dos modelos podem mudar.

Comece os testes

Crie uma única chave e reutilize-a em todos os guias.

Use o mesmo token ChinaAPI em Cursor, Cline, LiteLLM, LobeChat, n8n, ou em chamadas OpenAI-compatible SDK diretas.

Registre-se — crédito $2 Preços em tempo real

Bons primeiros modelos

deepseek-flash, qwen3.6-flash, e MiniMax-M2.7 são opções sensatas de baixa latência para os primeiros testes.

Raciocínio mais complexo

Experimente qwen3.7-max, glm-5.2, deepseek-v4-pro, ou kimi-k2.7-code quando a qualidade da saída importar mais do que a velocidade.