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创建 API Key，用 cURL、Python 或 Node.js 完成第一次文本调用。

1. 创建 API Key#

登录LensAPI 控制台，进入令牌，创建一把用于测试的 Key。本文文本示例使用 Codex-Pro 分组和 gpt-5.5 模型。

创建时检查令牌额度、有效期和模型限制。账户余额可在钱包查看；账户余额和单把令牌的额度是两项独立限制。

2. 设置密钥#

打开终端，选择对应操作系统的命令。粘贴 Key 时不会显示输入内容；变量仅在本次终端及它启动的程序中生效。

$lensSecret = Read-Host 'LensAPI API Key' -AsSecureString
$env:LENSAPI_API_KEY = [System.Net.NetworkCredential]::new('', $lensSecret).Password
Remove-Variable lensSecret

printf 'LensAPI API Key: '
read -r -s LENSAPI_API_KEY
printf '\n'
export LENSAPI_API_KEY

3. 发送第一次请求#

下面三种方式任选一种，在刚才设置密钥的终端中运行。模型名称可替换为该 Key 有权限访问、并支持 Chat Completions 的模型。

POSThttps://lensapi.top/v1/chat/completions

适用于 Bash。Windows 用户可以使用 Python 或 Node.js 示例。

curl https://lensapi.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $LENSAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "请只回复：连接成功"}]
  }'

先运行 python -m pip install --upgrade openai。保存为 first_request.py，然后运行 python first_request.py。

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LENSAPI_API_KEY"],
    base_url="https://lensapi.top/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "请只回复：连接成功"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

在项目目录运行 npm install openai。保存为 first-request.mjs，然后运行 node first-request.mjs。

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.LENSAPI_API_KEY,
  baseURL: "https://lensapi.top/v1",
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5",
  messages: [{ role: "user", content: "请只回复：连接成功" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

4. 确认结果#

Python 和 Node.js 会打印模型回复；cURL 返回包含 choices 的 JSON。打开使用日志，按请求时间找到本次调用，核对模型、用量和费用。

失败时先按状态码与错误信息处理。短请求成功后，再加入历史消息、更长输出或工具调用。

下一步#

接口选择：确认根地址、/v1 基址和完整接口。
Chat Completions：多轮对话与响应字段。
Responses：支持 Responses 的模型与代码示例。
用量与计费：账户余额、令牌额度与单次消耗。