STEP 01
配置
在控制台创建令牌，按模型或渠道分组设置额度与权限。把 SDK 的 base_url 指向 TokPort，填入令牌，完成。
● 在线
网关运行中 · 统一 API 接入点
一个网关
一个网关
连通所有模型
请求自己会选路
TokPort 把 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek 等上游收进同一个接口： 你只管发包，网关负责选路、重试与计费。换模型只改一个参数，代码一行不动。
把鼠标停在紫色节点上看看模型与协议，或点 开始使用 触发一次发包选路演示
PACKET · ROUTED演示数据
client → edge-01 → —
—
—
200
0+
上游渠道
channels online
0+
可用模型
models routed
0.9%
网关可用性
uptime target
0ms
平均网关开销
median overhead
演示数据 · 本页指标为原型演示数值，不代表站点实时统计
模型广场，是一张星图
每个光点都是一个可调用的模型，按厂商聚成星团。拖动星图漫游，悬停任意光点查看模型与协议——找到你要的那颗，再回控制台拿 Key。
一次调用，长这样
兼容 OpenAI 协议：把官方 SDK 的 base_url 换成 TokPort，剩下的代码原封不动。下面是一次流式返回的完整过程。
本次请求账单
网关按 token 精确计量，控制台可查每一次调用的入参、耗时与费用。
model—
prompt tokens—
completion tokens—
latency—
status—
失败自动换路
某个上游超时或限流时，网关会在同一协议内切换到下一个可用渠道重试，调用方无感知——不用再为每个供应商写一套兜底。
演示数据 · 终端输出为前端模拟的流式效果，不产生真实请求
三分钟，从配置到监控
不需要改架构，不需要维护多套 SDK。一条线走完，接管你全部的模型调用。
STEP 02
连接
请求进入网关后按模型名选路到对应上游，协议自动适配：OpenAI、Claude、Gemini 三种原生格式互通，流式返回不打折。
STEP 03
监控
控制台实时看用量、延迟与错误率；渠道异常自动降权，账单按令牌、按模型拆得清清楚楚，月底对账不用猜。
接入点只有一个
所有模型共用同一 base_url 与同一套令牌体系。下面这段代码从官方 SDK 迁移过来，只改了两行。
API Base URL
https://api.102465.xyz/v1
- OpenAIChat Completions / Responses / Embeddings / Images
- ClaudeMessages 原生格式直达 Anthropic 上游
- GeminigenerateContent 格式自动转换
# 只改 base_url 和 api_key，其余代码不动
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.102465.xyz/v1",
api_key="sk-你的令牌",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gpt-5", # 换成 claude / gemini / deepseek 同样跑通
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)你常用的工具，都能接进来
凡是支持自定义 OpenAI 接口的客户端，把服务商地址填成 TokPort 即可。下面是已验证的常见搭配。
Ch
Cherry Studio
桌面 AI 助手：新建服务商选 OpenAI 类型，填入 base_url 与令牌，模型列表自动拉取，全家模型一个窗口聊完。
CC
CC Switch
Claude Code 的配置切换器：一键在官方与 TokPort 之间切换供应商，编程 harness 的额度与路由统一收口。
Co
Codex / 编程 Harness
把 Codex 等编程代理的 API 端点指向 TokPort，长任务跑批时靠网关的重试与渠道轮换兜住上游抖动。
LB
LobeChat / NextChat
自部署聊天前端：在环境变量里写入 TokPort 地址与令牌即可全站共用，团队成员不用各自维护 Key。