国内开发者如何使用 Claude 和 GPT API:2026 完整指南
国内开发者使用 Claude、GPT 等海外 AI API 面临三个核心问题:支付(不支持支付宝/微信)、网络(部分地区访问不稳定)、成本(外币支付有汇率损失)。
这篇指南提供三种解决方案,从最简单到最灵活。
方案一:通过 API 聚合平台(推荐)
API 聚合平台在海外部署服务器,统一接入多家 AI 提供商,国内开发者只需对接一个 API 地址。
优势
- 支付宝/微信直接充值,人民币结算,零汇率损失
- 一个 API Key 访问 300+ 模型(GPT-4.1、Claude Sonnet 4.6、Gemini 2.5 Pro、DeepSeek 等)
- OpenAI 兼容格式,现有代码改两行就能用
- 多通道冗余,单个上游故障时自动切换
接入步骤
- 注册账号,获取 API Key(注册即送 $1 额度)
- 修改代码中的 base_url 和 api_key
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)
# 调用 GPT-4.1
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4.1",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
# 调用 Claude Sonnet 4.6(同一个 API Key)
response = client.chat.completions.create(
model="claude-sonnet-4-6",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}]
)
使用 Anthropic 原生协议
如果需要 Claude 的扩展思考(Extended Thinking)或提示缓存(Prompt Caching)等原生功能:
from anthropic import Anthropic
client = Anthropic(
api_key="sk-lemon-xxx",
base_url="https://api.lemondata.cc" # 注意:不带 /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"}]
)
成本对比
以每月 $50 API 用量为例:
| 方式 | 实际花费(人民币) | 说明 |
|---|---|---|
| OpenAI 官方 + Visa | ~¥380 | 含 1-3% 外币手续费 |
| Anthropic 官方 + Visa | ~¥380 | 同上 |
| API 聚合平台 + 支付宝 | ~¥365 | 人民币直付,零手续费 |
一年下来,仅汇率损失就能省 ¥180 左右。
方案二:直接注册官方 API
如果你有国际信用卡(Visa/Mastercard),可以直接注册官方 API。
OpenAI API
- 访问 platform.openai.com
- 注册账号(需要海外手机号或 Google 账号)
- 绑定信用卡,最低充值 $5
- 在 API Keys 页面创建密钥
Anthropic API
- 访问 console.anthropic.com
- 注册账号
- 绑定信用卡,最低充值 $5
- 创建 API Key
注意事项
- 部分地区可能需要稳定的网络环境
- 外币信用卡每笔交易有 1-3% 的货币转换费
- 需要分别管理多个平台的账号、额度和密钥
- 如果同时使用 GPT 和 Claude,需要维护两套 SDK 和错误处理逻辑
方案三:本地部署开源模型
对数据隐私要求高或想零成本使用的开发者,可以本地运行开源模型。
推荐模型
| 模型 | 参数量 | 最低内存 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 | 671B (MoE) | 需要多卡 | 最强开源通用模型 |
| Qwen 2.5 72B | 72B | 48GB | 中文能力最强 |
| Llama 3.3 70B | 70B | 48GB | 英文综合最强 |
| DeepSeek R1 (蒸馏版) | 32B | 24GB | 推理任务 |
快速开始(Ollama)
# 安装 Ollama
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# 运行 Qwen 2.5(中文优化)
ollama run qwen2.5:32b
# 作为 API 服务使用(OpenAI 兼容格式)
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"}]}'
硬件要求
- Mac Studio M4 Ultra (192GB): 可运行 DeepSeek V3 的量化版本
- Mac Mini M4 Pro (48GB): 可运行 70B 模型
- 普通笔记本 (16GB): 可运行 14B 以下模型
开发工具集成
Cursor
Settings → Models → OpenAI API Key:
- API Key:
sk-lemon-xxx - Base URL:
https://api.lemondata.cc/v1
Continue (VS Code 插件)
{
"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"
)
常见问题
Q: API 聚合平台的数据安全如何保证? 请求通过 HTTPS 加密传输,聚合平台不存储对话内容,仅记录用量数据用于计费。如果对数据隐私有严格要求,建议使用方案三(本地部署)。
Q: 延迟会增加多少? 聚合平台通常部署在新加坡等亚太节点,相比直连美国的官方 API,延迟可能更低。首 token 延迟通常在 200-500ms。
Q: 支持流式输出吗? 支持。SSE 格式与官方完全一致,包括 Anthropic 原生协议的 thinking deltas。
Q: 模型名称和官方一样吗?
一样。gpt-4.1、claude-sonnet-4-6、gemini-2.5-pro 等标准名称直接使用。即使拼写有误(如 gpt4o),系统也能自动纠正。
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