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

1. 注册账号，获取 API Key（注册即送 $1 额度）
2. 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

1. 访问 platform.openai.com
2. 注册账号（需要海外手机号或 Google 账号）
3. 绑定信用卡，最低充值 $5
4. 在 API Keys 页面创建密钥

Anthropic API

1. 访问 console.anthropic.com
2. 注册账号
3. 绑定信用卡，最低充值 $5
4. 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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