> ## Documentation Index
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# 快速开始
> 几行代码，完成你的第一次模型调用。
export const ConsoleLink = ({path = "/console", children}) => {children};
一把密钥，连接多家模型。请从控制台复制实际区域地址和模型 ID；下方域名与模型仅为占位符。
在控制台为你的应用创建独立密钥，并使用环境变量保存。
```bash theme={null}
export CODEFLARE_API_KEY="YOUR_CODEFLARE_KEY"
```
管理 API 密钥 ↗
在密钥页复制所选区域的 Base URL，在模型详情中复制兼容 Responses 协议的模型 ID。
| 配置 | 示例占位符 |
| - | - |
| Base URL | `https://YOUR-REGION.example/v1` |
| 模型 ID | `MODEL_ID` |
查看模型与协议 ↗
安装对应 SDK，然后替换地址与模型。Python 使用 `python -m pip install openai`；JavaScript 使用 `npm install openai`。
```python Python theme={null}
from openai import OpenAI
import os
client = OpenAI(
api_key=os.environ["CODEFLARE_API_KEY"],
base_url="https://YOUR-REGION.example/v1",
max_retries=0,
)
response = client.responses.create(
model="MODEL_ID", input="Hello",
max_output_tokens=256, store=False,
)
print(response.output_text)
```
```javascript JavaScript theme={null}
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.CODEFLARE_API_KEY,
baseURL: "https://YOUR-REGION.example/v1",
maxRetries: 0,
});
const response = await client.responses.create({
model: "MODEL_ID", input: "Hello",
max_output_tokens: 256, store: false,
});
console.log(response.output_text);
```
```bash cURL theme={null}
curl "https://YOUR-REGION.example/v1/responses" \
-H "Authorization: Bearer $CODEFLARE_API_KEY" \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"model":"MODEL_ID","input":"Hello","max_output_tokens":256,"store":false}'
```
请求中断后请先检查结果，避免重复生成。示例关闭 SDK 自动重试，不会替你执行请求。
## 接下来
根据模型选择匹配的请求格式。
使用 Responses 自定义 Provider。
使用 Anthropic Messages 网关。
检查密钥、余额、区域与能力。
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