快速开始

30 秒内完成第一次调用

先从 dashboard 拿到 API key，然后选择一种语言。QSP 相关的改动只有 base_url 和 key —— 其余完全是标准的 OpenAI SDK。

1. 获取 API key

将其设为 QSP_KEY 环境变量，这样下面的代码片段就可以直接使用：

shell

export QSP_KEY="sk-..."

2. 发起调用

Python

python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js / TypeScript

typescript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
  apiKey: process.env.QSP_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4.1-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

关闭思考：首个调用使用模型的默认设置即可返回可见答案。如需不带思考过程的直接回复，请将非标准 reasoning 字段放入 Python SDK 的 extra_body 参数。

python

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    extra_body={"reasoning": {"enabled": False}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

TypeScript 请使用文档说明的 body 请求选项，作为 create 的第二个参数。它会替换请求体，因此需先展开标准 params，再添加 reasoning。参见 OpenAI Node SDK.

typescript

const params = {
  model: "deepseek-v4.1-flash",
  messages: [{ role: "user" as const, content: "Hello!" }],
};
const resp = await client.chat.completions.create(params, {
  body: { ...params, reasoning: { enabled: false } },
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Swift

swift

import Foundation
import OpenAI

let openAI = OpenAI(
  configuration: .init(
    token: ProcessInfo.processInfo.environment["QSP_KEY"]!,
    host: "api.quicksilverpro.io",
    basePath: "/v1"
  )
)

let query = ChatQuery(
  messages: [.user(.init(content: .string("Hello!")))],
  model: "deepseek-v4.1-flash"
)
let resp = try await openAI.chats(query: query)
print(resp.choices.first?.message.content?.string ?? "")

curl

shell

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "reasoning": {"enabled": false}
  }'

3. 你会收到的响应

标准的 OpenAI chat-completions JSON。choices[0].message.content 是模型的回复。usage 字段汇报 prompt 与 completion token 数，外加一个根据公开单价计算出的合成 cost 字段。

json

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1715800000,
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "Hello! How can I help?"},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 8,
    "total_tokens": 17,
    "cost": 0.00000275
  }
}

下一步

为你的工作负载挑选合适的模型 — 模型。
按 token 流式接收输出 — Streaming。
拿到强类型的 JSON 响应 — Structured output。

语音

1. 获取密钥

2. 导出密钥

bash

export QSP_KEY="YOUR_API_KEY"

3. 生成语音

bash

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"chatterbox-turbo","input":"Hello from QuickSilver Pro.","voice":"alloy"}' \
  --output speech.mp3

转录 speech.mp3（可选）

bash

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -F "model=qwen3-asr" \
  -F "[email protected]" \
  -F "response_format=json"

打开 speech.mp3 收听音频。

模型、限制和设备说明

中文和英文转写推荐 qwen3-asr：3–8 秒音频实测耗时 0.3–0.7 秒（2026-10-12）。需要与 Whisper 保持一致时选择 whisper-large-v3-turbo；whisper-1 是它的兼容别名。

英文语音推荐 chatterbox-turbo：每百万字符 $1.50，一句话约 1 秒，是 OpenAI tts-1 标价（$15）的十分之一。

中文或中英混合语音推荐 qwen3-tts：每百万字符 $25。这个价格高于 OpenAI tts-1 的 $15 标价；qwen3-tts 是能正确朗读中文的模型。

转写支持 file、model、language、prompt、temperature 和 timestamp_granularities[]（word、segment）。合成支持 model、input、可选的 voice、response_format 和 speed（0.25–4）。

voice 为可选项。Chatterbox Turbo 原样传递任意声音字符串；Qwen3 TTS 忽略 voice。

Qwen3 TTS 目前只有一种声音。接受 OpenAI 声音名称，但会忽略。

兼容别名：whisper-1 → whisper-large-v3-turbo；tts-1 → qwen3-tts。tts-1 按 qwen3-tts 计费（每百万字符 $25）。chatterbox-turbo 每百万字符 $1.50，仅支持英语；需明确选择。计费与报表使用标准模型 ID。

整个 multipart 请求最多 25 MB、4 个部分、1 个非空音频文件，每部分文件头最多 8 KB。请求体须在 120 秒内上传完成；前 10 秒后，每个 10 秒窗口平均至少 16 KB/s。每个密钥最多同时上传 2 个请求；共享暂存限额超出时返回 429 和 Retry-After。

输入限制：4,000 个 Unicode 码点。拒绝空输入。每个码点计为一个字符，包括汉字和表情符号；组合附加符号和表情序列可能计为多个字符。

格式：json（默认）、text、verbose_json、srt、vtt。所有响应格式均按同一音频时长计费。

格式：mp3（默认）、wav、opus、flac、pcm。不支持 aac。音频随生成进度流式返回。

Chatterbox Turbo 仅支持英语；中文输入会产生无法理解的音频。

每次调用都会暂时预留费用，并按实际音频时长或字符数结算。

bash

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-tts","input":"Hello from QuickSilver Pro.","voice":"alloy"}' \
  --output speech.mp3

设备和微控制器

API 主机使用 Let’s Encrypt TLS 证书链（ISRG Root X1 / X2）。固定使用其他提供商根证书的固件须改用 ISRG 根证书，或使用平台证书包。默认响应为 24 kHz 单声道 MP3。TTS 流式返回，请边下载边解码。输入最多 4,000 个字符；WAV 上传按精确时长预留费用。