# SageLib AI 边缘网关 > 国内外顶尖大模型的统一 API 入口 · 无需 VPN · 按量计费 · 透明账单 SageLib AI 边缘网关 是国内外大模型的多协议统一 API 网关:一个 API Key 调用多个厂商模型,按量计费、人民币结算,OpenAI / Anthropic / Gemini 三种原生协议与 OpenAI 兼容入口并存,现有客户端只需修改 base_url 与密钥。 ## 核心事实 - 在架模型数:68 个 - 计费方式:按量计费,用多少扣多少,余额不足即拒绝调用 - 结算币种:人民币(美元计价模型按平台公示固定汇率折算) - 协议入口:OpenAI、Anthropic、Gemini 三种原生协议 + OpenAI 兼容 - 支持深度思考的模型:42 个 - 支持图片输入的模型:58 个 - 模型类型分布:文本 44 个、图像 9 个、语音 6 个、视频 9 个 - 客户端接入:OpenAI SDK、Anthropic SDK、Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI 等,改 base_url 与密钥即可 - 站点地址:https://www.sagelib.com ## 协议入口 - OpenAI 协议:https://api.sagelib.com/openai(Authorization: Bearer ) - Anthropic 协议:https://api.sagelib.com/anthropic(x-api-key: ) - Gemini 协议:https://api.sagelib.com/gemini/v1beta(x-goog-api-key: ) - OpenAI 兼容:https://api.sagelib.com(Authorization: Bearer ) ## 页面 - [首页](https://www.sagelib.com/):产品概览、模型清单、常见问题 - [模型广场](https://www.sagelib.com/model):全部模型的中文接入指南与实时单价 - [模型价格表](https://www.sagelib.com/prices):输入/输出/缓存单价与上下文长度 - [技术博客](https://www.sagelib.com/blog):选型对比、接入教程、报错排查、成本测算 - [帮助中心](https://www.sagelib.com/help):接入手册与客户端配置 - [快速开始](https://www.sagelib.com/help/getting-started):先认识 {{site_name}},再用 5 分钟把模型接进你的 Agent 客户端。 - [接入概览](https://www.sagelib.com/help/api-overview):Base URL、认证、请求约定、用量与限流。 - [联系/技术支持](https://www.sagelib.com/help/contact):遇到问题时的联系方式:企业微信技术支持与服务邮箱。 - [令牌与模型](https://www.sagelib.com/help/token-model):密钥(API 令牌)与令牌组:创建、限制、启用停用。 - [文本](https://www.sagelib.com/help/api-text):聊天生成、响应生成。 - [Agent 客户端接入](https://www.sagelib.com/help/agent-clients):把网关接进 Claude Code、Codex、Cursor、PI / OMP、WorkBuddy 等 Agent 客户端:取地址、建密钥、选模型、逐客户端照做。 - [图像](https://www.sagelib.com/help/api-image):图像生成、图像编辑、图像变体。 - [常见问题](https://www.sagelib.com/help/faq):报错状态码、限流与流式中断的排查。 - [语音](https://www.sagelib.com/help/api-audio):语音识别、语音转录、语音合成。 - [视频](https://www.sagelib.com/help/api-video):视频生成。 - [错误码与限制](https://www.sagelib.com/help/api-errors):错误体、错误码总表、能力拒绝与超时重试。 - [协议与条款](https://www.sagelib.com/agreements) ## Agent 生态 - [MCP 端点](https://www.sagelib.com/mcp):Streamable HTTP,工具 list_models / compare_models / call_model(Claude Desktop、Cursor、PI 可直接添加) - [OpenAPI 规范](https://www.sagelib.com/openapi.json):四个入口、端点、鉴权与错误的机器可读描述 - [MCP 实现仓库](https://github.com/aixingzhe/sagelib-mcp):配置示例与工具说明(MCP Registry: io.github.aixingzhe/sagelib) - [MCP 使用说明](https://www.sagelib.com/help/agent-clients/mcp):三个工具的用法与客户端配置 - [OpenAPI 规范](https://www.sagelib.com/openapi.json):四个入口、端点、鉴权与错误的机器可读描述 ## 模型与单价 ### Anthropic - [Claude Sonnet 5.5](https://www.sagelib.com/model/claude-sonnet-5-5):输入 $2.00 / Mtok,输出 $10.00 / Mtok - [Claude Opus 5.5](https://www.sagelib.com/model/claude-opus-5-5):输入 $4.00 / Mtok,输出 $20.00 / Mtok - [Claude Opus 5](https://www.sagelib.com/model/claude-opus-5):输入 $5.00 / Mtok,输出 $25.00 / Mtok - [Claude Opus 4.8](https://www.sagelib.com/model/claude-opus-4-8):输入 $5.00 / Mtok,输出 $25.00 / Mtok - [Claude Fable 5.1](https://www.sagelib.com/model/claude-fable-5-1):输入 $10.00 / Mtok,输出 $50.00 / Mtok - [Claude Fable 5.2](https://www.sagelib.com/model/claude-fable-5-2):输入 $8.00 / Mtok,输出 $40.00 / Mtok - [Claude Fable 5](https://www.sagelib.com/model/claude-fable-5):输入 $10.00 / Mtok,输出 $50.00 / Mtok - [Claude Sonnet 5](https://www.sagelib.com/model/claude-sonnet-5):输入 $2.00 / Mtok,输出 $10.00 / Mtok - [Claude Haiku 5.5](https://www.sagelib.com/model/claude-haiku-5-5):输入 $0.1000 / Mtok,输出 $0.5000 / Mtok - [Claude Sonnet 4.6](https://www.sagelib.com/model/claude-sonnet-4-6):输入 $3.00 / Mtok,输出 $15.00 / Mtok - [Claude Haiku 4.5](https://www.sagelib.com/model/claude-4.5-haiku):输入 $1.00 / Mtok,输出 $5.00 / Mtok ### DeepSeek - [DeepSeek V4.1 Flash 1017](https://www.sagelib.com/model/deepseek-v4.1-flash-1017):输入 ¥2.00 / Mtok,输出 ¥8.00 / Mtok - [DeepSeek V4 Pro 0813](https://www.sagelib.com/model/deepseek-v4-pro-0813):输入 ¥9.00 / Mtok,输出 ¥27.00 / Mtok - [DeepSeek V4 Flash 0731](https://www.sagelib.com/model/deepseek-v4-flash-0731):输入 ¥3.00 / Mtok,输出 ¥9.00 / Mtok - [DeepSeek V4.1 Flash](https://www.sagelib.com/model/deepseek-v4.1-flash):输入 ¥2.00 / Mtok,输出 ¥8.00 / Mtok ### Google - [Gemini 4 Argon](https://www.sagelib.com/model/gemini-4-argon):输入 $4.00 / Mtok,输出 $20.00 / Mtok - [Gemini 3.8 Flash](https://www.sagelib.com/model/gemini-3.8-flash):输入 $1.50 / Mtok,输出 $7.50 / Mtok - [Gemini Nano Banana 2.1](https://www.sagelib.com/model/gemini-nano-banana-2.1):输入 $1.50 / Mtok,输出 $7.50 / Mtok - [Gemini 3.7 Flash](https://www.sagelib.com/model/gemini-3.7-flash):输入 $1.50 / Mtok,输出 $7.50 / Mtok - [Gemini 3.6 Flash](https://www.sagelib.com/model/gemini-3.6-flash):输入 $1.50 / Mtok,输出 $7.50 / Mtok - [Gemini 3.5 Flash](https://www.sagelib.com/model/gemini-3.5-flash):输入 $1.50 / Mtok,输出 $9.00 / Mtok - [Gemini 3.5 Flash Lite](https://www.sagelib.com/model/gemini-3.5-flash-lite):输入 $0.3000 / Mtok,输出 $2.50 / Mtok ### Kling - [Kling V3 Omni](https://www.sagelib.com/model/kling-v3-omni):输入 —,输出 — - [Kling V3](https://www.sagelib.com/model/kling-v3):输入 —,输出 — ### MiniMax - [MiniMax M3](https://www.sagelib.com/model/MiniMax-M3):输入 ¥4.20 / Mtok,输出 ¥16.80 / Mtok - [MiniMax M2.7](https://www.sagelib.com/model/MiniMax-M2.7):输入 ¥2.10 / Mtok,输出 ¥8.40 / Mtok - [MiniMax H3](https://www.sagelib.com/model/MiniMax-H3):输入 —,输出 — ### Moonshot - [Kimi K3.1 Pro](https://www.sagelib.com/model/kimi-k3.1-pro):输入 ¥13.00 / Mtok,输出 ¥68.00 / Mtok - [Kimi K3.1 Pro Highspeed](https://www.sagelib.com/model/kimi-k3.1-pro-highspeed):输入 ¥26.00 / Mtok,输出 ¥136.00 / Mtok - [Kimi K3](https://www.sagelib.com/model/kimi-k3):输入 ¥20.00 / Mtok,输出 ¥100.00 / Mtok - [Kimi K2.7 Code](https://www.sagelib.com/model/kimi-k2.7-code):输入 ¥6.50 / Mtok,输出 ¥27.00 / Mtok - [Kimi K2.6](https://www.sagelib.com/model/kimi-k2.6):输入 ¥6.50 / Mtok,输出 ¥27.00 / Mtok ### OpenAI - [GPT-6.1 Terra](https://www.sagelib.com/model/gpt-6.1-terra):输入 $1.00 / Mtok,输出 $5.00 / Mtok - [GPT-6.1 Sol](https://www.sagelib.com/model/gpt-6.1-sol):输入 $2.00 / Mtok,输出 $10.00 / Mtok - [GPT-6 Sol](https://www.sagelib.com/model/gpt-6-sol):输入 $2.00 / Mtok,输出 $10.00 / Mtok - [GPT-6 Luna](https://www.sagelib.com/model/gpt-6-luna):输入 $0.1000 / Mtok,输出 $0.5000 / Mtok - [gpt-image-2.6-sunburst](https://www.sagelib.com/model/gpt-image-2.6-sunburst):输入 $5.00 / Mtok,输出 $30.00 / Mtok - [gpt-image-2.6-flare](https://www.sagelib.com/model/gpt-image-2.6-flare):输入 $5.00 / Mtok,输出 $30.00 / Mtok - [gpt-image-2.5-sunburst](https://www.sagelib.com/model/gpt-image-2.5-sunburst):输入 $5.00 / Mtok,输出 $30.00 / Mtok - [gpt-image-2.5-flare](https://www.sagelib.com/model/gpt-image-2.5-flare):输入 $5.00 / Mtok,输出 $30.00 / Mtok - [GPT-6 Astra](https://www.sagelib.com/model/gpt-6-astra):输入 $10.00 / Mtok,输出 $50.00 / Mtok - [GPT-5.6 Sol](https://www.sagelib.com/model/gpt-5.6-sol):输入 $4.00 / Mtok,输出 $20.00 / Mtok - [GPT-5.6 Terra](https://www.sagelib.com/model/gpt-5.6-terra):输入 $2.00 / Mtok,输出 $12.00 / Mtok - [GPT-5.6 Luna](https://www.sagelib.com/model/gpt-5.6-luna):输入 $0.2000 / Mtok,输出 $1.20 / Mtok - [gpt-image-2](https://www.sagelib.com/model/gpt-image-2):输入 $5.00 / Mtok,输出 $30.00 / Mtok - [gpt-4o-transcribe](https://www.sagelib.com/model/gpt-4o-transcribe):输入 $2.50 / Mtok,输出 $10.00 / Mtok - [gpt-4o-mini-transcribe](https://www.sagelib.com/model/gpt-4o-mini-transcribe):输入 $1.25 / Mtok,输出 $5.00 / Mtok - [gpt-4o-transcribe-diarize](https://www.sagelib.com/model/gpt-4o-transcribe-diarize):输入 $2.50 / Mtok,输出 $10.00 / Mtok - [gpt-4o-mini-tts](https://www.sagelib.com/model/gpt-4o-mini-tts):输入 $0.6000 / Mtok,输出 $12.00 / Mtok - [whisper-1](https://www.sagelib.com/model/whisper-1):输入 —,输出 — ### Vidu - [Vidu Q3 Pro](https://www.sagelib.com/model/viduq3-pro):输入 —,输出 — - [Vidu Q3 Turbo](https://www.sagelib.com/model/viduq3-turbo):输入 —,输出 — ### xAI - [Grok 4.7](https://www.sagelib.com/model/grok-4.7):输入 $2.00 / Mtok,输出 $6.00 / Mtok - [Grok 4.6](https://www.sagelib.com/model/grok-4.6):输入 $2.00 / Mtok,输出 $6.00 / Mtok - [Grok 4.5](https://www.sagelib.com/model/grok-4.5):输入 $2.00 / Mtok,输出 $6.00 / Mtok ### 字节豆包 - [Doubao-Seedance-2.5](https://www.sagelib.com/model/doubao-seedance-2-5-260628):输入 —,输出 — - [Doubao-Seedance-2.0-Mini](https://www.sagelib.com/model/doubao-seedance-2-0-mini-260615):输入 —,输出 — - [Doubao-Seedream-5.0-lite](https://www.sagelib.com/model/doubao-seedream-5-0-260128):输入 —,输出 — - [Doubao-Seedance-2.0](https://www.sagelib.com/model/doubao-seedance-2-0-260128):输入 —,输出 — - [Doubao-Seedance-2.0-Fast](https://www.sagelib.com/model/doubao-seedance-2-0-fast-260128):输入 —,输出 — - [Doubao-Seedream-4.5](https://www.sagelib.com/model/doubao-seedream-4-5-251128):输入 —,输出 — - [Doubao-Seedream-4.0](https://www.sagelib.com/model/doubao-seedream-4-0-250828):输入 —,输出 — ### 智谱 AI - [GLM 5.3](https://www.sagelib.com/model/glm-5.3):输入 ¥8.00 / Mtok,输出 ¥28.00 / Mtok - [GLM 5.3 Flash](https://www.sagelib.com/model/glm-5.3-flash):输入 ¥0.8000 / Mtok,输出 ¥2.80 / Mtok ### 网宿 - [index-tts-1.5](https://www.sagelib.com/model/index-tts-1.5):输入 —,输出 — ### 阿里通义 - [通义千问 3.8 Max](https://www.sagelib.com/model/qwen3.8-max):输入 ¥12.00 / Mtok,输出 ¥36.00 / Mtok - [Qwen3.8-Flash](https://www.sagelib.com/model/qwen3.8-flash):输入 ¥0.8000 / Mtok,输出 ¥2.70 / Mtok - [通义千问 3.8 27B](https://www.sagelib.com/model/qwen3.8-27b):输入 ¥3.00 / Mtok,输出 ¥12.00 / Mtok ## 最新文章 - [企业接入:令牌组、员工子账号与对公转账](https://www.sagelib.com/blog/enterprise-setup):团队协作要先解决三件事:额度怎么分、谁能用、钱怎么结。 - [官网价、平台价与账单:三个数字别混在一起](https://www.sagelib.com/blog/official-price-vs-platform-price):价格表展示的是厂商官网价,平台价在此基础上打折;账单按实际用量结算。 - [图像、视频、语音模型怎么挑:9 + 9 + 6](https://www.sagelib.com/blog/multimodal-models):按产出形态分三类,端点和计费单位都不同:图像按张、视频按秒/积分、语音按分钟或字符。 - [支持缓存的 44 个模型:怎么用才真的省钱](https://www.sagelib.com/blog/cache-models):缓存命中按缓存读价格计费,比输入价低一个量级;前提是前缀稳定且重复。 - [百万上下文模型怎么选:37 个长上下文模型的取舍](https://www.sagelib.com/blog/long-context-models):上下文长度不是越长越好:长上下文意味着更高的单次输入成本,也更容易触发长度分档计费。 - [流式输出中断:看结束原因,而不是猜网络](https://www.sagelib.com/blog/stream-interrupt-triage):四种结束原因分别指向客户端、上游超时、上游断流与连接失败;只有一种需要你改代码。 - [429 与配额:限的是频率,不是并发](https://www.sagelib.com/blog/rate-limit-429):rate limit exceeded 与 user rate limit exceeded 的差别,以及配额触顶后的恢复时间。 - [令牌、模型配置、IP 白名单:403 的三个来源](https://www.sagelib.com/blog/token-and-permissions):同一把 Key 能调哪些模型、从哪些 IP 能调用,由令牌上的三处设置决定。 - [401 / 403 / 404 / 429:按状态码定位问题](https://www.sagelib.com/blog/error-codes-triage):把报错分三层看:鉴权与准入、额度、上游转发;每一层的处理动作完全不同。 - [DeepSeek Harness 与 WorkBuddy:两个国产客户端的接法](https://www.sagelib.com/blog/deepseek-harness-workbuddy):dsh 用 llm-pi-ai 插件声明 provider;WorkBuddy 走 OpenAI 兼容的自定义供应商。 ## 全文(Markdown 分卷,按需抓取) - [llms-full.txt](https://www.sagelib.com/llms-full.txt):索引卷——站点事实、价目表、全部文档目录 - [llms-full-help-guides.txt](https://www.sagelib.com/llms-full-help-guides.txt):操作手册与常见问题全文 - [llms-full-help-api-text.txt](https://www.sagelib.com/llms-full-help-api-text.txt):文本类模型 API 文档全文 - [llms-full-help-api-media.txt](https://www.sagelib.com/llms-full-help-api-media.txt):图像 / 视频 / 音频 API 与错误码全文 - [llms-full-models.txt](https://www.sagelib.com/llms-full-models.txt):全部模型页(价格、协议、调用示例) - [llms-full-blog.txt](https://www.sagelib.com/llms-full-blog.txt):全部博客文章全文