XylemNode

N·00API 调用

在代码里直接调用模型

不经过任何客户端，用 OpenAI 的两种协议在自己的代码里调用模型：推荐的 Responses API，以及兼容面最广的 Chat Completions（旧协议）。地址都是 https://api.xylemnode.com/v1，同一把密钥两种协议通用（个别分组只开放 Responses，分组名里有注明）。

获取 API Key

Responses API

OpenAI 现在推荐的协议：input 放内容，instructions 写系统提示，用官方 SDK 时结果直接在 output_text 里。推理模型在它上面表现更好，文件搜索、代码执行、生图这些内置工具和推理摘要也只在它上面提供。

  1. 01

    发出第一个请求

    POST /v1/responses，用 Bearer 鉴权。input 可以是一句话，也可以是消息数组；instructions 相当于系统提示。下面是 macOS / Linux 的写法，Windows 见页面底部的说明。

    terminal
    curl https://api.xylemnode.com/v1/responses \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的密钥" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "instructions": "你是一个简洁的助手。",
    "input": "用一句话介绍你自己。"
  }'
  2. 02

    用 SDK 读取结果

    装好官方 SDK（pip install openai，需要 Python 3.10 以上），把 base_url 指向 XylemNode 即可。返回的 output 是一组条目，常常先有一条推理，再有一条消息，所以别写死 output[0]；SDK 的 output_text 已经把文本拼好。也可以设好环境变量 OPENAI_BASE_URL（值为 https://api.xylemnode.com/v1）和 OPENAI_API_KEY，代码里直接写 OpenAI()。

    python
    from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.xylemnode.com/v1", api_key="sk-你的密钥")

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    instructions="你是一个简洁的助手。",
    input="用一句话介绍你自己。",
)
print(response.output_text)
  3. 03

    流式输出

    加上 stream=True，结果会按事件逐段返回：把每个 response.output_text.delta 事件里的 delta 拼起来，收到 response.completed 就结束了，用量也在这个事件里。

    python
    from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.xylemnode.com/v1", api_key="sk-你的密钥")

stream = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="用一句话介绍你自己。",
    stream=True,
)
for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)
    elif event.type == "response.completed":
        print("\n用量：", event.response.usage)
  4. 04

    多轮对话

    最稳的做法是自己维护上下文：把上一轮的回复作为 assistant 消息接回 input，再追加新的问题。previous_response_id 依赖服务端保存的上一轮，在 Claude、Gemini 模型上不支持，换了上游也可能找不到，所以示例里没有用它。

    python
    from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.xylemnode.com/v1", api_key="sk-你的密钥")

history = [{"role": "user", "content": "推荐一本讲分布式系统的书。"}]
first = client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input=history)
print(first.output_text)

# 上一轮的回复接回去，再追加新问题
history += [
    {"role": "assistant", "content": first.output_text},
    {"role": "user", "content": "它适合入门吗？"},
]
second = client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input=history)
print(second.output_text)

常用参数

接口
POST https://api.xylemnode.com/v1/responses
input
一句话，或 user / assistant 消息数组
instructions
系统提示
max_output_tokens
输出上限，包含推理用掉的 token
reasoning
{ "effort": "high" } 这样设推理强度，可选值以模型为准
text.format
结构化输出（JSON Schema）
stream
true 时按事件流返回