免责声明：本文仅供学习研究使用，请遵守平台服务条款与相关法律法规；文中活动信息来自社区公开分享，具体规则以平台实际页面为准。 前言 OpenCSG（开放传神）是国内的开源大模型社区与 AI 平台，旗下有 CSGHub（模型资产管理）、CSGShip（智能代理协作）、AgenticHub（智能体平台）等产品线。 这次要薅的是它的 AI Gateway（AI 网关） 。网关本身兼容 OpenAI API 协议，一个地址、一把 Key 就能调用 DeepSeek、Qwen、GLM、MiniMax 等多个厂商的模型，覆盖文本生成、Embedding、重排序、文生图、语音识别等场景。 社区近期有一个注册返额度活动，白嫖路径很直接： 通过邀请链接注册 ：得 99 额度； 注册后创建一个「CSGShip API Key」 ：再加 100 额度； 两步合计 199 额度 ，可用来调用网关里的付费模型（如 deepseek-v4.1-flash，社区实测吞吐约 100 tok/s 级别，速度不错）。 下面按「注册 → 领额度 → 建 Key → 接入调用」的顺序走一遍。 一、准备工作 项目 说明 注册入口 邀请链接（由活动分享者提供）。注意：需通过邀请链接进入注册，直接访问官网注册不触发邀请奖励 注册资料 手机号或邮箱（按注册页实际要求） 调用环境 任意可发起 HTTP 请求的环境：curl / Python / 支持自定义 OpenAI 接口的客户端 提示：分享链接在部分社区、评论区会被平台屏蔽，建议以文本、口令或截图形式转达，打开后尽快完成注册。 二、注册账号，领取 99 额度 通过邀请链接打开 OpenCSG 注册页，完成注册（按页面提示填写手机号/邮箱、验证码、密码）。 注册成功后登录，点击页面 右上角头像 图标，在下拉菜单中选择「个人信息」。 进入个人主页后，左侧就是账号设置菜单（可见「密钥管理」「账单」「我的订阅」「SSH Keys」等入口）。 三、创建 CSGShip API Key，再领 100 额度 在账号设置菜单中进入「 密钥管理 」。 找到「 API Keys 」一栏，选择其中的「 CSGShip API Key 」。 点击右上角「 创建 API key 」按钮，填写一个便于识别的名称（如 test ），确认创建。 创建成功后立即复制保存 Key 完整值 （完整值仅展示一次，过期不补）。 至此，额外 100 额度到账，加上注册的 99，共 199 额度 。可到「账单 / 我的订阅」页面核对。 说明：额度与 Key 菜单中可能有多类凭据（Access Token、SSH Keys、多源同步 Token 等）， 本次奖励对应的是「CSGShip API Key」入口创建的 Key ，别选错。 四、接入与调用 4.1 基本信息 项目 值 Base URL https://opencsg.com/aigateway/v1 认证方式 Authorization: Bearer <你的APIKey> 协议 OpenAI 兼容（支持流式 / 非流式） 支持端点 /v1/chat/completions 、 /v1/embeddings 、 /v1/rerank 、 /v1/images/generations 、 /v1/audio/transcriptions 等 模型名 见第五节列表 4.2 curl 调用示例（非流式） curl https://opencsg.com/aigateway/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer 你的APIKey" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "deepseek-v4.1-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "请用一句话介绍你能完成的任务。"}] }' 4.3 Python 调用示例（OpenAI SDK） 安装 SDK： pip install openai 非流式调用： from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="你的APIKey", base_url="https://opencsg.com/aigateway/v1", ) resp = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4.1-flash", messages=[{"role": "user", "content": "请用一句话介绍你能完成的任务。"}], ) print(resp.choices[0].message.content) print(resp.usage) 流式调用： stream = client.chat.completions.create( model="deepseek-v4.1-flash", messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于秋天的短诗。"}], stream=True, ) for chunk in stream: if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content: print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True) print() 4.4 常见客户端接入 任何支持「OpenAI 兼容 / 自定义接口地址」的客户端（Cherry Studio、Chatbox、NextChat、LobeChat 等）都可以接入，一般只需填三样： 接口地址 / Base URL ： https://opencsg.com/aigateway/v1 API Key ：上一步保存的 Key 模型名 ：从下方列表选择，或手动输入模型标识 五、可用模型一览 以下为实测从 https://opencsg.com/aigateway/v1/models 拉取的清单（该接口无需 Key 即可查看，可用来检查端点连通性）： 对话 / 文本生成类： 模型标识 说明 auto 自动路由（多上游智能调度，见第七节） deepseek-v4-pro DeepSeek 旗舰 deepseek-v4.1-flash DeepSeek 高速版（社区实测主力推荐） deepseek-v4-flash DeepSeek 高速版 qwen3.8-max Qwen 旗舰 qwen3.7-plus Qwen 增强版（支持图文理解） qwen3.8-flash / qwen3.6-plus Qwen 系列 glm-5.1 / glm-5.2 GLM 系列 glm-5.3-flash GLM 高速版 minimax-m3 / MiniMax-M2.5 MiniMax 系列 gpt-4.1-mini GPT 系列轻量版 OpenCSG/Agentic-27B 官方 Agentic 模型 convaiinnovations/laya 第三方模型 Qwen2-0.5B-Instruct:1mz 小尺寸模型 jev-1.13 第三方模型 专项能力类： 模型标识 能力 Qwen/Qwen-Image-2512 文生图 text-embedding-3-small 文本向量化（Embedding） qwen3-rerank 重排序（Rerank） qwen3-asr-flash / FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512 语音识别（ASR） Qwen/Qwen3Guard-Gen-0.6B / Qwen/Qwen3Guard-Stream-0.6B 内容安全判定 模型清单以接口实时返回为准，平台会不定期上下架。 六、实测速度参考 以下为社区分享者对 deepseek-v4.1-flash 的实测数据： 指标 实测值 首 token 延迟（TTFT） 约 2.0 – 3.2 s，平均约 2.5 s 生成吞吐 约 98 – 146 tok/s（长输出实测；整数输出约 100 tok/s） 端到端（100 tok 短答） 2.1 – 3.0 s 端到端（512 tok 长答） 约 8.6 s 接入前自检： /v1/models 能正常返回列表说明网络与端点没问题；携带无效 Key 请求会返回 401 （AUTH-ERR-5），属预期行为。 七、注意事项 事项 说明 处理建议 邀请链接被屏蔽 评论区/社区发链接常被平台拦截 用文本、口令、截图方式转达后打开 奖励要分两笔领 注册 99 + 创建 CSGShip API Key 100 两步都完成后到账单页核对 199 Key 只显示一次 创建完成后完整值仅展示一次性 立刻复制保存；泄露请立即删除重建 凭据别混用 Git Access Token 不能当网关 API Key 用 调用网关只用 API Key auto 模型粘性 多轮对话/工具调用时，不带会话头可能每轮重新路由、模型漂移 进阶用法：按官方文档回传 CSG-Router-Session-Id / CSG-Router-Turn-Id 响应头（见官方文档《auto 模型使用指南》） 额度类型 创建 Key 时可设「无限制 / 每月额度 / 总额度」 按需设置，在 API Keys 列表可查消费进度 八、总结 整条链路一句话： 邀请链接注册（99）→ 创建 CSGShip API Key（+100）→ 拿到 199 额度 → 用 https://opencsg.com/aigateway/v1 + Key 以 OpenAI 协议调用 。 对需要一个「一个地址打通多家模型」的开发者来说，这个网关的模型覆盖和速度都够日常使用；薅来的 199 额度拿来测试 deepseek-v4.1-flash 等模型，性价比很高。 水平有限，如有错误欢迎大佬指正。本文仅供学习研究，请支持平台正版服务、遵守服务条款；活动最终解释权归平台所有。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：硬件与数码
  • 分类依据：内容涉及硬件、数码产品或通信卡
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/10/16 20:50:43