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Comment les développeurs nationaux peuvent utiliser les API Claude et GPT : Guide complet 2026

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LemonData
·26 février 2026·21 vues
#Chine#tutoriel#Claude#GPT#premiers pas#chinois
Comment les développeurs nationaux peuvent utiliser les API Claude et GPT : Guide complet 2026

Comment les développeurs en Chine peuvent utiliser les API Claude et GPT : Guide complet 2026

Les développeurs en Chine font face à trois problèmes majeurs pour utiliser les API d’IA étrangères comme Claude ou GPT : le paiement (Alipay/WeChat non supportés), la connectivité réseau (accès instable dans certaines régions) et le coût (pertes dues au taux de change pour les paiements en devises étrangères).

Ce guide propose trois solutions, de la plus simple à la plus flexible.

Solution 1 : Via une plateforme d’agrégation d’API (recommandée)

Les plateformes d’agrégation d’API déploient des serveurs à l’étranger et unifient l’accès à plusieurs fournisseurs d’IA. Les développeurs chinois n’ont qu’à se connecter à une seule adresse API.

Avantages

  • Recharge directe via Alipay/WeChat, règlement en RMB, sans perte liée au taux de change
  • Un seul API Key pour accéder à plus de 300 modèles (GPT-4.1, Claude Sonnet 4.6, Gemini 2.5 Pro, DeepSeek, etc.)
  • Format compatible OpenAI, il suffit de modifier deux lignes dans le code existant pour l’utiliser
  • Multiples canaux redondants, basculement automatique en cas de panne d’un fournisseur

Étapes d’intégration

  1. Créer un compte et obtenir une API Key (1 $ de crédit offert à l’inscription)
  2. Modifier les paramètres base_url et api_key dans le code
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# Appeler GPT-4.1
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4.1",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

# Appeler Claude Sonnet 4.6 (même API Key)
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)

Utilisation du protocole natif Anthropic

Pour accéder aux fonctionnalités natives de Claude comme la réflexion étendue (Extended Thinking) ou la mise en cache des prompts (Prompt Caching) :

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # Attention : sans /v1
)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "分析这段代码的性能瓶颈"}]
)

Comparaison des coûts

Pour un usage API de 50 $ par mois :

Méthode Coût réel (en RMB) Commentaires
OpenAI officiel + Visa ~380 ¥ Inclut 1-3 % de frais de conversion de devise
Anthropic officiel + Visa ~380 ¥ Idem
Plateforme d’agrégation API + Alipay ~365 ¥ Paiement direct en RMB, sans frais

Sur une année, cela permet d’économiser environ 180 ¥ uniquement sur les frais de change.

Solution 2 : S’inscrire directement aux API officielles

Si vous possédez une carte bancaire internationale (Visa/Mastercard), vous pouvez vous inscrire directement aux API officielles.

API OpenAI

  1. Accéder à platform.openai.com
  2. Créer un compte (nécessite un numéro de téléphone étranger ou un compte Google)
  3. Ajouter une carte bancaire, recharge minimale de 5 $
  4. Créer une clé API dans la section API Keys

API Anthropic

  1. Accéder à console.anthropic.com
  2. Créer un compte
  3. Ajouter une carte bancaire, recharge minimale de 5 $
  4. Créer une clé API

Points importants

  • Un réseau stable peut être nécessaire dans certaines régions
  • Chaque transaction par carte en devise étrangère entraîne 1-3 % de frais de conversion
  • Gestion séparée des comptes, crédits et clés API pour chaque plateforme
  • Utiliser à la fois GPT et Claude nécessite de maintenir deux SDK et gérer deux logiques d’erreur

Solution 3 : Déployer localement des modèles open source

Pour les développeurs soucieux de la confidentialité des données ou souhaitant une utilisation sans coût, il est possible d’exécuter des modèles open source localement.

Modèles recommandés

Modèle Nombre de paramètres Mémoire minimale Cas d’usage
DeepSeek V3 671B (MoE) Nécessite plusieurs GPU Meilleur modèle open source généraliste
Qwen 2.5 72B 72B 48GB Meilleure capacité en chinois
Llama 3.3 70B 70B 48GB Meilleur modèle généraliste en anglais
DeepSeek R1 (version distillée) 32B 24GB Tâches d’inférence

Démarrage rapide (Ollama)

# Installer Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# Lancer Qwen 2.5 (optimisé chinois)
ollama run qwen2.5:32b

# Utiliser comme service API (format compatible OpenAI)
curl http://localhost:11434/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen2.5:32b","messages":[{"role":"user","content":"用 Python 写一个快速排序"}]}'

Exigences matérielles

  • Mac Studio M4 Ultra (192GB) : capable d’exécuter la version quantifiée de DeepSeek V3
  • Mac Mini M4 Pro (48GB) : capable d’exécuter des modèles 70B
  • Ordinateur portable standard (16GB) : capable d’exécuter des modèles jusqu’à 14B

Intégration aux outils de développement

Cursor

Paramètres → Modèles → OpenAI API Key :

  • API Key : sk-lemon-xxx
  • Base URL : https://api.lemondata.cc/v1

Continue (extension VS Code)

{
  "models": [{
    "title": "Claude Sonnet 4.6",
    "provider": "openai",
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "apiBase": "https://api.lemondata.cc/v1",
    "apiKey": "sk-lemon-xxx"
  }]
}

LangChain

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    model="gpt-4.1",
    api_key="sk-lemon-xxx",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

Questions fréquentes

Q : Comment la plateforme d’agrégation garantit-elle la sécurité des données ?
Les requêtes sont transmises via HTTPS chiffré. La plateforme d’agrégation ne stocke pas le contenu des conversations, seulement les données d’usage pour la facturation. Pour une confidentialité stricte, il est recommandé d’utiliser la solution 3 (déploiement local).

Q : Quelle est la latence supplémentaire ?
Les plateformes d’agrégation sont généralement déployées dans des points d’accès en Asie-Pacifique comme Singapour, ce qui peut réduire la latence par rapport à une connexion directe aux API officielles basées aux États-Unis. La latence pour le premier token est généralement entre 200 et 500 ms.

Q : Le streaming est-il supporté ?
Oui. Le format SSE est identique à celui des API officielles, y compris les deltas de réflexion natifs d’Anthropic.

Q : Les noms des modèles sont-ils identiques aux officiels ?
Oui. Les noms standards comme gpt-4.1, claude-sonnet-4-6, gemini-2.5-pro sont utilisés tels quels. Même en cas de faute de frappe (par exemple gpt4o), le système corrige automatiquement.

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