FrameAI 使用统一的 Chat Completions 协议接入文本模型。客户端只需要更换 model，无需针对 OpenAI、智谱或 DeepSeek 分别开发一套调用代码。

接口地址

POST https://mivsub.com/v1/chat/completions
Authorization: Bearer sk-frameai-xxxxxxxx
Content-Type: application/json

地址约定：https://mivsub.com 是 FrameAI 公网地址示例。客户端始终请求 FrameAI，不要把各模型提供方的官方域名作为下游请求地址。

支持的文本模型

模型系列	常用模型	详细文档
OpenAI	gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.5、gpt-5.4、gpt-image-2、gpt-5.4-mini、codex-auto-review	OpenAI
智谱 GLM	glm5.2、glm5.3	智谱 GLM
DeepSeek	deepseek-v4-pro、deepseek-v4-flash	DeepSeek

模型范围：当前 OpenAI 仅支持上表中的 7 个模型。请求中的 model 必须使用 FrameAI 实际提供的完整模型名称，模型名称、连字符和版本号都要保持一致；不同账户的可用权限可能不同。

最小调用示例

curl https://mivsub.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-frameai-xxxxxxxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data-binary '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "你是一个回答准确、简洁的助手。"},
      {"role": "user", "content": "用三点说明向量数据库的适用场景。"}
    ],
    "stream": false,
    "max_tokens": 512,
    "temperature": 0.7
  }'

将 model 改为可用的 OpenAI、智谱或 DeepSeek 模型即可复用同一段代码：

{
  "model": "glm5.2",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "请简要介绍这个模型的适用场景。"
    }
  ],
  "stream": false
}

调用流程

客户端
  -> Authorization: Bearer FrameAI API Key
  -> POST /v1/chat/completions
  -> FrameAI 鉴权并按 model 处理请求
  -> 返回统一的 Chat Completions 响应

开始前检查

1. 已取得有效的 FrameAI API Key。
2. 账户可以使用请求中的 model。
3. 请求头包含 Authorization 和 Content-Type: application/json。
4. 请求体是严格 JSON，布尔值使用 true/false，字段名使用 max_tokens，不要写成 flase 或 max\_tokens。

文档入口

场景	文档
查看请求和响应公共字段	Chat Completions 接口
调用 OpenAI	OpenAI
调用智谱 GLM	智谱 GLM
调用 DeepSeek	DeepSeek

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