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# 在你已在用的工具中使用中国 AI 模型

> 在 Cursor、Cline、LiteLLM、LobeChat 和 n8n 中配置 ChinaAPI，以 OpenAI-compatible 方式调用 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM 和 MiniMax 模型。

- Canonical page: https://chinaapi.ai/zh-cn/guides/
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- Live pricing: https://dash.chinaapi.ai/models?lang=zh-cn&utm_source=chinaapi&utm_medium=markdown&utm_campaign=guides

ChinaAPI 为国际开发者提供一个 OpenAI-compatible 端点，可调用 DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM 和 MiniMax 模型，以美元计费；Standard 模型价格按厂商国际刊例价的 100% 执行，部分模型在首次充值后另有 Paid 价。

[免费开始 — 赠送 $2 额度](https://dash.chinaapi.ai/register?lang=zh-cn&utm_source=chinaapi&utm_medium=web&utm_campaign=guides)

[实时模型价格](https://dash.chinaapi.ai/models?lang=zh-cn&utm_source=chinaapi&utm_medium=web&utm_campaign=guides)

## 五种 OpenAI-compatible 集成方式

[在 Cursor 中使用中国模型 为 DeepSeek、Kimi、Qwen 和 GLM 编码工作流配置 Cursor 的 OpenAI API key 与自定义 base URL。](https://chinaapi.ai/zh-cn/guides/cursor/)

[在 Cline 中使用中国模型 在这款 VS Code Agent 中使用 OpenAI Compatible 服务商和 ChinaAPI model IDs。](https://chinaapi.ai/zh-cn/guides/cline/)

[在 LiteLLM 中使用中国模型 通过 ChinaAPI 路由 LiteLLM 代理和 SDK 调用，使用 `openai/<model>` 条目和 `api_base`。](https://chinaapi.ai/zh-cn/guides/litellm/)

[在 LobeChat 中使用中国模型 将 OpenAI 服务商端点设为 ChinaAPI，即可在对话中使用中国 LLM 系列。](https://chinaapi.ai/zh-cn/guides/lobechat/)

[在 n8n 中使用中国模型 创建带自定义 base URL 的 OpenAI 凭据，并在 AI Agent 或 OpenAI LLM 节点中使用。](https://chinaapi.ai/zh-cn/guides/n8n/)

## 各工具通用同一端点

### Base URL

`https://api.chinaapi.ai/v1`。Chat Completions 接口位于 `/v1/chat/completions`。

### API key

注册后打开控制台，然后进入“令牌管理”。密钥均采用 `sk-...` 格式。

### 试用

注册即送 $2 免费额度，可用于自助测试。

### 价格

查看 [实时价格](https://dash.chinaapi.ai/models?lang=zh-cn&utm_source=chinaapi&utm_medium=web&utm_campaign=guides) 后再投入生产运行。模型的可用情况和 ID 可能会变化。

## 创建一个密钥，在所有指南中复用

在 Cursor、Cline、LiteLLM、LobeChat、n8n 或直接的 OpenAI-compatible SDK 调用中使用同一个 ChinaAPI 令牌。

[注册 — 赠送 $2 额度](https://dash.chinaapi.ai/register?lang=zh-cn&utm_source=chinaapi&utm_medium=web&utm_campaign=guides)

[实时价格](https://dash.chinaapi.ai/models?lang=zh-cn&utm_source=chinaapi&utm_medium=web&utm_campaign=guides)

### 适合首测的模型

`deepseek-flash`、 `qwen3.6-flash`和 `MiniMax-M2.7` 都是合适的低延迟首测选择。

### 更复杂的推理

可尝试使用 `qwen3.7-max`、 `glm-5.2`、 `deepseek-v4-pro` 或 `kimi-k2.7-code` 处理输出质量比速度更重要的任务。

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