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# LLM 快速入门

Sunra 提供四个用于文本生成和 Embeddings 的 LLM API 端点。它们使用相同的认证方式和基础 URL（`https://api-llm.sunra.ai`），您可以选择最适合技术栈的格式。

在开始之前，请从您的[控制面板](https://sunra.ai/dashboard/api-tokens)获取 API 密钥。

请求应使用 canonical 模型 ID。省略 `provider` 时 Sunra 会自动选择 Provider；需要指定或排列 Provider 优先级时，请参阅 [Provider 路由](/zh-Hans/llm/provider-routing)。

## Chat Completions — `/v1/chat/completions`

[Chat Completions](/zh-Hans/llm/chat) 端点遵循 **OpenAI Chat Completions** 格式。它接受带有角色（`system`、`user`、`assistant`）的消息列表，并返回补全结果。

当您需要与 OpenAI SDK 和工具实现即插即用的兼容性时，请使用此端点。

**主要功能：** 流式传输、函数调用、视觉（图像、音频、视频、文件）、推理、结构化输出（JSON schema / grammar）、logprobs。

```bash theme={null}
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-2.5-flash",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "You are a helpful assistant." },
      { "role": "user", "content": "What is the capital of France?" }
    ]
  }'
```

## Anthropic Messages — `/v1/messages`

[Anthropic Messages](/zh-Hans/llm/messages) 端点遵循 **Anthropic Messages API** 格式。它使用 `user` / `assistant` 消息角色，支持丰富的内容块和独立的 `system` 参数。

当您需要原生访问 Anthropic Claude 模型及扩展思维、提示缓存、引用和内置工具（网页搜索、代码执行）等功能时，请使用此端点。

**主要功能：** 流式传输、扩展思维、提示缓存、工具使用（自定义 + 内置）、PDF/文档输入、引用、结构化输出。

```bash theme={null}
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Hello, how are you?" }
    ]
  }'
```

## Responses — `/v1/responses`

[Responses](/zh-Hans/llm/responses) 端点遵循 **OpenAI Responses API** 格式。它接受灵活的输入项（消息、函数调用、推理），并返回结构化的输出项。

当您需要最新的 OpenAI Responses 功能（如内置网页搜索、文件搜索、代码解释器、计算机使用、MCP 工具集成或图像生成）时，请使用此端点。

**主要功能：** 流式传输、函数调用、网页搜索、文件搜索、代码解释器、计算机使用、MCP 工具、图像生成、推理、结构化输出。

```bash theme={null}
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-2.5-flash",
    "input": [
      { "type": "message", "role": "user", "content": "Hello, how are you?" }
    ]
  }'
```

## Embeddings — `/v1/embeddings`

[Embeddings](/zh-Hans/llm/embeddings) 端点遵循 **OpenAI Embeddings** 格式。它可以从文本和支持的媒体输入创建向量，用于检索、语义搜索、聚类、分类和 RAG。

```bash theme={null}
curl -X POST https://api-llm.sunra.ai/v1/embeddings \
  -H "Authorization: Bearer <SUNRA_KEY>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-embedding-2",
    "input": "Sunra provides one API for AI models."
  }'
```

## 选择合适的端点

|           | Chat Completions    | Anthropic Messages | Responses                 | Embeddings        |
| --------- | ------------------- | ------------------ | ------------------------- | ----------------- |
| **格式**    | OpenAI Chat         | Anthropic Messages | OpenAI Responses          | OpenAI Embeddings |
| **最适合**   | OpenAI SDK 兼容性      | Claude 原生功能        | 最新 OpenAI 功能              | 搜索和 RAG 向量        |
| **流式传输**  | SSE                 | SSE                | SSE                       | 否                 |
| **函数调用**  | 是                   | 是（自定义 + 内置）        | 是                         | 否                 |
| **推理**    | 是                   | 扩展思维               | 是                         | 否                 |
| **结构化输出** | JSON schema、grammar | JSON schema        | JSON schema               | 向量                |
| **内置工具**  | —                   | 网页搜索、代码执行          | 网页搜索、文件搜索、代码解释器、计算机使用、MCP | —                 |

四个端点共享相同的认证方式。只需在 `Authorization` 头中以 Bearer 令牌的形式传递您的 API 密钥。