使用 Python 快速接入 Taotoken 实现多模型调用，只需三步配置
1. 获取 API Key 与选择模型
登录 Taotoken 控制台，在「API 密钥」页面创建新的密钥。建议为不同用途创建独立的密钥以便管理权限和追踪用量。创建完成后复制密钥字符串并妥善保存，密钥仅在创建时显示一次。
在「模型广场」浏览可用模型列表，每个模型都有唯一的 ID 标识符，例如claude-sonnet-4-6或gpt-4-turbo-preview。记录您需要调用的模型 ID，后续代码中会用到这两个参数。
2. 准备 Python 开发环境
确保已安装 Python 3.7 或更高版本，建议使用虚拟环境隔离依赖。通过 pip 安装官方 OpenAI 包：
pip install openai该库版本需不低于 0.28.0，可通过pip show openai查看当前版本。如果项目已有其他 OpenAI 相关依赖，注意检查版本兼容性。
3. 编写调用代码
使用以下最小化示例代码实现首次调用。关键配置项为base_url和api_key，其中 base_url 必须设置为https://taotoken.net/api以指向 Taotoken 聚合端点：
from openai import OpenAI # 初始化客户端 client = OpenAI( api_key="YOUR_API_KEY", # 替换为控制台获取的实际密钥 base_url="https://taotoken.net/api", # 固定聚合端点 ) # 发起聊天补全请求 response = client.chat.completions.create( model="claude-sonnet-4-6", # 替换为模型广场中的目标模型ID messages=[{"role": "user", "content": "解释量子计算的基本概念"}], ) # 输出结果 print(response.choices[0].message.content)代码中的model参数需要与 Taotoken 模型广场中的 ID 完全一致。首次运行可能会因网络环境出现连接超时，建议添加重试逻辑或超时参数：
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential @retry(stop=stop_after_attempt(3), wait=wait_exponential(multiplier=1, min=4, max=10)) def safe_completion(): return client.chat.completions.create( model="claude-sonnet-4-6", messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}], timeout=10 # 单次请求超时秒数 )4. 进阶配置建议
对于生产环境，推荐通过环境变量管理敏感信息：
import os from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key=os.getenv("TAOTOKEN_API_KEY"), base_url="https://taotoken.net/api", )可在.env文件中配置：
TAOTOKEN_API_KEY=your_actual_key_here如需切换不同模型，只需修改model参数值即可，无需变更其他配置。Taotoken 会自动路由到对应供应商的接口，所有交互保持 OpenAI 标准协议一致。
开始体验多模型调用可访问 Taotoken 创建账户。
