API 参考总览
Bitdeer AI 推理 API 的完整参考 — 端点、参数与响应结构。
基础 URL
所有请求应发往：
鉴权
请求须在 Authorization 头中携带 Bearer Token：
在 Bitdeer AI 控制台 → API Keys 获取密钥。详见 鉴权。
API 分组
基础 API
LLM API
用于自部署对话与视觉模型，以及可选向量与重排序能力的 HTTP 端点。
| 文档 | 方法 | 路径 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 创建对话补全 | POST | /v1/chat/completions | 生成文本（支持流式、工具、视觉） |
| 创建向量 | POST | /v1/embeddings | 文本转向量 |
| 创建重排序 | POST | /v1/rerank | 按相关性重排文档 |
| 列出模型 | GET | /v1/models | 列出可用模型 |
快速开始
1. 获取 API Key
前往 Bitdeer AI 控制台 → API Keys 创建与管理密钥。
2. 发起第一次请求
3. 客户端库
- Python 与 JavaScript/TypeScript：使用社区版
openai客户端，将base_url/baseURL设为https://api-inference.bitdeer.ai/v1。请求与响应字段与 HTTP API 中的结构一致。
常见需求
| 你想做什么 | 前往 |
|---|---|
| 「如何上手？」 | 快速开始 + 鉴权 |
| 「401 错误」 | 错误码 |
| 「用 LLM 生成文本」 | 创建对话补全 |
| 「用视觉模型理解图像」 | 视觉指南 |
| 「搭建 RAG」 | RAG 示例 |
| 「函数调用」 | 函数调用指南 |
| 「流式响应」 | 流式输出指南 |
| 「查看所有模型」 | 模型目录 |
| 「连接 Cursor / LangChain」 | 集成 |
| 「Chat 请求如何工作？」 | LLM 指南 |
错误处理
所有错误采用统一 JSON 格式，详见 错误码。
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