OpenAI's flagship LLM for chat, code generation, and multi-step reasoning tasks.
探索 238 個 AI 模型
瀏覽、比較並整合最佳 AI 模型,涵蓋影片、圖像、音樂、音訊與文字生成——全透過單一統一 API。
# Available Endpoints
POST /v1/chat/completions # LLM
POST /v1/images/generations # Image
POST /api/v1/kling/text_to_video # Video
POST /v1/audio/speech # TTS
POST /v1/audio/transcriptions # STT
POST /api/v1/suno/text_to_music # Music
const response = await fetch("https://runapi.ai/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: { Authorization: `Bearer ${RUNAPI_API_KEY}`, "Content-Type": "application/json" },
body: JSON.stringify({ model: "your-model-id", messages: [{ role: "user", content: "Hello" }] })
})
const result = await response.json()
import os
import httpx
response = httpx.post(
"https://runapi.ai/v1/chat/completions",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['RUNAPI_API_KEY']}"},
json={"model": "your-model-id", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}
)
<?php
$ch = curl_init("https://runapi.ai/v1/chat/completions");
curl_setopt_array($ch, [CURLOPT_POST => true, CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
CURLOPT_HTTPHEADER => ["Authorization: Bearer $RUNAPI_API_KEY", "Content-Type: application/json"],
CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode(["model" => "your-model-id", "messages" => [["role" => "user", "content" => "Hello"]])]);
$result = json_decode(curl_exec($ch), true);
HttpClient client = HttpClient.newHttpClient();
HttpRequest request = HttpRequest.newBuilder(URI.create("https://runapi.ai/v1/chat/completions"))
.header("Authorization", "Bearer " + RUNAPI_API_KEY)
.header("Content-Type", "application/json")
.POST(HttpRequest.BodyPublishers.ofString("{\"model\":\"your-model-id\",\"messages\":[]}")).build();
HttpResponse<String> response = client.send(request, HttpResponse.BodyHandlers.ofString());
require "net/http"
uri = URI("https://runapi.ai/v1/chat/completions")
request = Net::HTTP::Post.new(uri)
request["Authorization"] = "Bearer #{ENV.fetch('RUNAPI_API_KEY')}"
request["Content-Type"] = "application/json"
request.body = {model: "your-model-id", messages: []}.to_json
requestBody := strings.NewReader(`{"model":"your-model-id","messages":[]}`)
request, _ := http.NewRequest(http.MethodPost, "https://runapi.ai/v1/chat/completions", requestBody)
request.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("RUNAPI_API_KEY"))
request.Header.Set("Content-Type", "application/json")
response, err := http.DefaultClient.Do(request)
defer response.Body.Close()
# Authenticate once
runapi login
# Inspect available models
runapi models list --modality video
# Use the selected model in your workflow
runapi models show <model-id>
一個 API,串接主流 AI 模型
-
Flux
-
Midjourney
-
Whisper
-
ElevenLabs
-
HappyHorse
-
GPT Image 2
-
Veo
-
Minimax
-
Luma
-
PixVerse
-
Recraft
-
Fish Audio
-
DeepSeek
-
Qwen
-
Claude
-
GPT
-
Gemini
-
Seedance
-
Kling
-
Suno
3 個模型
透過 RunAPI 存取 xAI Grok 4.5 API,適用於對話、程式撰寫、推理、函式工具與結構化輸出。
RunAPI MiMo API:基礎版 mimo-v2.5 僅在同步 OpenAI Chat Completions 支援文字與遠端 HTTP(S) 圖片,mimo-v2.5-pro 僅支援文字。
3 個模型 找不到符合的模型
立即試用模型
選擇任一模型,幾秒內即可開始生成。
一個 API,串接所有 AI 模型
統一介面
一個 SDK 涵蓋所有模態的 230+ 個模型。切換供應商不必改動程式碼。
即時定價
透明的按量計費。沒有訂閱、沒有隱藏費用,額度永不過期。
企業級規格
支援團隊 API 金鑰、用量分析與優先支援。
幾秒內快速上手
團隊用 200+ 個模型打造什麼
影片行銷
用 Kling、Veo 和 Runway 為每個受眾區隔生成廣告變體
產品攝影
用 Flux 和 Midjourney 製作專業水準的產品圖
Podcast 製作
用 Fish Audio 和 ElevenLabs 克隆聲音並生成開場
AI Agent
透過 MCP 或 REST 讓你的 Agent 存取任何模型
內容配樂
用 Suno 和 Udio 為影片與 Podcast 配樂
多語言語音合成
用自然語音將應用程式在地化成 40 多種語言
模型目錄問題
如何瀏覽可用模型?
造訪 /models,或使用 CLI:runapi models list。可依模態、供應商篩選,或用名稱搜尋。
可以在同一個專案中使用多個模型嗎?
可以。一組 API 金鑰即可存取全部 230+ 個模型,自由切換影片、圖像、音樂、音訊與 LLM 模型。
新模型多久上架一次?
我們持續新增模型。重大新版本通常在發布後數天內即可使用。追蹤我們的更新日誌以掌握進度。
可以要求新增特定模型嗎?
可以。聯絡我們並提供模型名稱與供應商資訊,我們會評估所有請求並依需求排定優先順序。
模型退役時會怎樣?
我們會在模型退役前 30 天通知使用者。既有程式碼可繼續運作,只需將模型參數更新為較新的版本。
模型如何計價?
文字模型依百萬輸入與輸出 token 計費;媒體模型依秒、依張圖或依分鐘計費。每個模型頁面與價格表都列出確切費率。