LLM API

LLM API — 兼容 OpenAI

透過一個 兼容 OpenAI 的 endpoint 存取 Claude、GPT、GeminiDeepSeek 及 Grok。/v1/chat/completions、/v1/messages、/v1/responses。

67 個模型 直接替換 base_url 按 token 付費

67
LLM 模型
15-25%
低於官方價格
2 行
遷移只需

Playground

即時
模型
訊息
Refactor this handler to stream partial results and return a typed error on timeout.
最大 token 數
integer | null
Temperature
number | null
串流
false
Endpoint
/v1/chat/completions
預計費用
$0.22 / 1M in $0.30 / 1M in $0.41 / 1M in $2.50 / 1M in
範例

多模型比較

提示詞 用一句話解釋量子計算

Claude/claude-fable-5

透過 /v1/messages 呼叫 Claude/claude-fable-5。
比較輸出時,維持相同的 RunAPI key 和請求格式。

Anthropic Input $10.00 / 1M tokens | Output $50.00 / 1M tokens

Claude/claude-fable-5-1

透過 /v1/messages 呼叫 Claude/claude-fable-5-1。
比較輸出時,維持相同的 RunAPI key 和請求格式。

Anthropic Input $10.00 / 1M tokens | Output $50.00 / 1M tokens

Claude/claude-haiku-4-5-20251001

透過 /v1/messages 呼叫 Claude/claude-haiku-4-5-20251001。
比較輸出時,維持相同的 RunAPI key 和請求格式。

Anthropic Input $0.60 / 1M tokens | Output $3.00 / 1M tokens

4 種 endpoint 格式,一個 key

Chat completion

每個 SDK 都已支援的 OpenAI 格式。替換 base_url,保留現有請求程式碼。

Message

適用於 system prompts、工具使用及結構化內容區塊的 Messages API 格式。

Response

適用於多輪 agent 迴圈的有狀態格式,並由 server 處理對話。

Embedding

用於檢索的向量 embeddings,以同一個 RunAPI key 按 token 計費。

一個 key 使用所有 LLM

Claude/claude-fable-5

Anthropic

$10.00 / 1M in

Claude/claude-fable-5-1

Anthropic

$10.00 / 1M in

Claude/claude-haiku-4-5-20251001

Anthropic

$0.60 / 1M in

Claude/claude-opus-4-1-20250805

Anthropic

$9.00 / 1M in

Claude/claude-opus-4-5-20251101

Anthropic

$3.00 / 1M in

Claude/claude-opus-4-6

Anthropic

$3.00 / 1M in

Claude/claude-opus-4-7

Anthropic

$3.00 / 1M in

Claude/claude-opus-4-8

Anthropic

$3.00 / 1M in

查看全部 67 個 LLM 模型
快速入門

使用 OpenAI 格式呼叫任何模型

curl https://runapi.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek-v4-flash","messages":[{"role":"user","content":"Explain the difference between concurrency and parallelism."}]}'
使用方式

四步完成第一次生成

  1. 取得 API Key

    為你的 RunAPI 帳戶建立一個 Key。

  2. 使用 OpenAI 格式

    透過文件中的 OpenAI 相容端點傳送請求。

  3. 智能路由

    RunAPI 為你的請求選擇受支援的路由。

  4. 串流回應

    當所選端點支援 SSE 時接收串流輸出。

開發者選擇 RunAPI 的原因

一個 Key,所有模型

告別多個 API key 的煩惱。一次整合即可存取來自各大供應商的 230+ 個模型。

節省15-25%費用

我們與供應商的批量協議,價格比直接購買更低,絕無額外加價。

自動故障轉移

如供應商服務中斷,我們會路由至下一個最佳選項。你的 app 持續運作。

兼容 OpenAI

OpenAI SDK 的直接替代方案。更改一行程式碼即可存取任何模型。

實時計費

只為實際用量付費。按請求計費,沒有最低消費。按模型、按專案追蹤成本。

資料私隱

私隱政策說明了請求資料和生成內容的處理與保存方式。

團隊如何使用

Coding Agents

在同一個 key 和同一張帳單下,將規劃路由至 Opus,將編輯路由至低成本模型。

RAG Pipelines

在同一 endpoint 上進行 embeddings 和生成,讓檢索與回答共用預算。

內容生成

跨模型同時產生草稿並保留最佳版本,無需簽訂五家供應商合約。

多模型比較

只需更改一個字串,即可在 Claude、GPT 和 Gemini 之間對同一 prompt 作 A/B 測試。

RunAPI與其他方案比較

功能 RunAPI OpenRouter Direct API
LLM 模型 66 300+ 1個供應商
其他模態 影片、圖片、音樂、音訊 按供應商
定價 比官方價格低 15-25% 市價 官方費率
原生 Messages API
統一 credits
MCP server + CLI

LLM API 常見問題

如何從 OpenAI-compatible client 遷移?

將 client 指向文件列出的 RunAPI base URL,並使用你的 RunAPI key。保留所選 endpoint 支援的請求格式。

支援串流嗎?

當所選模型和 endpoint 提供串流回應時,即可使用串流。

支援工具呼叫嗎?

在 runtime contract 中聲明支援工具的模型和 endpoint 格式可使用 tool calling。

token 如何計費?

輸入及輸出費率列於模型目錄。用量會按請求回報的 token 數量計費。

應該使用哪個 endpoint?

選擇符合現有 client 及請求所需功能的 endpoint 格式。

如果 route 無法使用怎麼辦?

API 會透過文件列明的 response contract 回傳請求狀態,讓你的應用程式可重試或選用另一個支援的模型。

替換兩行程式碼,保留你的程式碼

你已部署的 OpenAI 格式背後有 67 個模型。免費開始,無需信用卡。