用 OpenAI Python SDK 接入 Vectide

使用环境变量保存密钥，通过自定义 base_url 发送 Chat Completions 请求。

安装与环境变量

python -m pip install openai

在运行程序的环境中设置 VECTIDE_API_KEY 与 VECTIDE_MODEL。推荐先用 glm-5.3（需要相应套餐权限）；将凭据注入进程，不要将真实值写进源码。

最小请求示例

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["VECTIDE_API_KEY"],
    base_url="https://vectide.cn/v1",
    timeout=60.0,
    max_retries=0,
)
response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["VECTIDE_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with a short greeting."}],
    stream=False,
)
print(response.choices[0].message.content)

这里先关闭 SDK 自动重试，以便在首次接入时明确看到一次请求的结果。用于业务前，按错误类型设计有限重试和超时，并在控制台核对可能发生的重复消耗。

排查 SDK 与服务配置

现象	检查
环境变量缺失	确认从同一终端或服务进程启动程序。
401 / 403	确认密钥、所属账号与模型权限，不要打印完整密钥。
404	base_url 只填到 /v1；不要再填写 /chat/completions。
curl 成功，SDK 失败	对照实际请求模型、base_url、SDK 版本和附加参数。
返回成功但业务任务失败	检查响应是否完整，以及应用解析、工具调用和上下文设置。

接入后的核对

按自己的模型与任务检查流式、工具调用和其他可选字段，再扩大调用量。代码示例遵循官方 SDK 的客户端形式；账号能否成功调用需要使用自身凭据验证。