技术博客 · 接入验收

# 如何验收一次 AI API 调用：模型、响应、用量与扣费

一次调用的验收，需要同时看请求是否正确、回答是否符合预期、用量是否可核对。下面按六个步骤说明如何留下有用的验证依据。

星火AI 智能网关 · 发布于 2026-10-13

本文由服务维护方编写，适用于准备接入星火AI 智能网关（Xinghuo AI Gateway）的开发者。它是一份验证方法，不是第三方测评，也不包含可用率或模型效果的实测结论。另有 [English version](https://ai.wfpromax.xyz/guides/en/api-verification.html)。

## 1. 确认你正在验证哪个服务

本站网址为 [ai.wfpromax.xyz](https://ai.wfpromax.xyz/)，OpenAI 兼容 Base URL 为 `https://ai.wfpromax.xyz/v1`。星火AI 是独立第三方网关，与科大讯飞的“讯飞星火”及其 Token Factory 不是同一个服务，也不是 OpenAI、Anthropic 或 Google 的官方服务。

搜索品牌名后，应先核对域名和接口地址。有关 `xh8.net` 商城、`shop.wfpromax.xyz` 与本网关的业务关联，以及公开示例仓库，见[服务身份与站点关系说明](https://ai.wfpromax.xyz/service-info.html)。商城商品与本站 API 额度需要分别确认，不能据此推断账号、余额或权益通用。

## 2. 不发送请求，先检查请求结构

从我们维护的 [GitHub 示例仓库](https://github.com/Jiaye-apple/xinghuo-ai-examples)或 [Gitee 示例仓库](https://gitee.com/jerrylinap/xinghuo-ai-examples)下载并阅读 `example.py` 后，可在该文件所在目录执行以下命令。示例仅依赖 Python 标准库，要求 Python 3.9 或更新版本。

```
python3 example.py chat --model YOUR_MODEL_ID --dry-run
```

`--dry-run` 只显示脱敏的请求结构，不访问网络，也不需要真实密钥。检查最终 URL 是否只包含一次 `/v1`、请求方法是否为 POST、`stream` 是否为 false，以及输出长度限制。`YOUR_MODEL_ID` 是占位符，这一步不证明该模型存在或有权使用。

## 3. 用自己的密钥核对模型 ID

按照[接入教程](https://ai.wfpromax.xyz/guides/openai-compatible-api.html)，把本站密钥保存在本机或服务端环境变量 `XINGHUO_API_KEY` 中，再运行：

```
python3 example.py models
```

核对返回的 `data` 列表与准确的模型 ID，并在[模型与分组页面](https://ai.wfpromax.xyz/available-channels)确认当前价格和权限。模型目录只说明接口返回了哪些标识；它不能证明每个模型此刻都可生成，也不能单凭名称证明上游模型的真实身份。

## 4. 发起一次范围受限的生成请求

生成请求可能产生费用。用上一步核对的 ID 替换占位符后，执行一次短请求：

```
python3 example.py chat --model YOUR_MODEL_ID --prompt '只回复你好' --max-tokens 32
```

示例不自动重试，网络超时上限为 60 秒。它使用 Chat Completions 非流式格式；具体模型是否接受 `max_tokens` 仍需核对。遇到参数不兼容，先查明原因再调整。

检查 HTTP 状态、JSON 是否能解析，以及 `choices` 中的回答是否符合任务预期；同时查看结束原因。只看到 HTTP 200 或“请求发送成功”不够。超时也不能直接证明上游没有执行，请先查用量再决定是否重试，避免重复请求。

## 5. 把响应中的用量与账户记录对应起来

记录请求时间及其时区、模型、响应中的请求标识（如果提供）、输入与输出 Token，以及结束原因。在控制台或[用量查询页](https://ai.wfpromax.xyz/key-usage)找到对应记录，再对照实际分组、计费单位和当时价格核对扣费。

`usage` 字段可能因模型或接口而不同；字段缺失不表示免费。缓存、输入和输出可能分别计价，不能只用总 Token 数乘以某一个单价。详见[Token 计费说明](https://ai.wfpromax.xyz/guides/token-billing.html)。有差异时保留脱敏的响应和时间范围，通过站内支持入口核实。

## 6. 按业务需要补齐能力验证

上述短请求只验证一个模型、一个接口和当时的一次调用。正式使用前，按业务需要分别测试流式结束、工具调用参数、长上下文、多模态输入和并发限制。每次先约束样本与成本，记录预期结果及实际结果；一次通过不能推导长期稳定性。

## 验收结果应该怎样写

| 检查项 | 应保留的依据 | 可以得出的结论 |
| --- | --- | --- |
| 离线预览 | 脱敏 URL、方法和请求体 | 请求构造符合预期，尚未联网 |
| 模型查询 | 当时返回的模型 ID 列表 | 目录查询成功，尚未验证生成 |
| 生成结果 | 状态、回答、结束原因和时间 | 该次指定请求的实际结果 |
| 用量与扣费 | 响应用量、对应账户记录和计费口径 | 该次费用是否能够核对 |
| 业务能力 | 限定场景、样本、预期与结果 | 已测场景中的表现 |

公开反馈时，不上传 API Key、完整账户信息、订单隐私或业务原文。若响应本身包含敏感内容，先脱敏。报错处理可继续阅读[401、403、404、429 与 503 排查指南](https://ai.wfpromax.xyz/guides/api-errors.html)；其他文档见[接入指南](https://ai.wfpromax.xyz/guides/overview.html)。