OfoxAI 支持哪些 API 协议？

OfoxAI 支持三大原生协议：OpenAI 兼容 (https://api.ofox.ai/v1)、Anthropic 原生 (https://api.ofox.ai/anthropic)、Gemini 原生 (https://api.ofox.ai/gemini)。无需修改代码，直接替换 base URL 即可迁移。

OfoxAI 支持哪些 AI 模型？

OfoxAI 支持 100+ 模型，包括 GPT-5.3 Codex、Claude Opus 4.6、Gemini 3.1 Pro、DeepSeek V3.2、Qwen3.5-Plus、Kimi-K2.5、Grok 4、Llama 4 等旗舰和开源模型，以及 Sora、Kling、Flux 等 AIGC 模型。

如何在 Claude Code 中使用 OfoxAI？

只需设置环境变量：export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.ofox.ai/anthropic 和 export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=你的OfoxAI Key，重启 Claude Code 即可。详见 https://docs.ofox.ai/develop/integrations/claude-code

OfoxAI 在中国可以使用吗？

可以。OfoxAI 提供国内直连，通过香港快速节点访问，无需科学上网，低延迟。支持微信/支付宝充值。

Bildverständnis

OfoxAI unterstützt visuelle Eingaben für multimodale Modelle zur Analyse von Bildern, Screenshots, Dokumenten und Videoinhalten.

Unterstützte Modelle

Modell	Bilder	Video	Beschreibung
`openai/gpt-4o`	Ja	—	Hochwertige Bildanalyse
`openai/gpt-4o-mini`	Ja	—	Schnelle Bildanalyse
`anthropic/claude-sonnet-4.5`	Ja	—	Starkes Dokument- und Codeverständnis
`google/gemini-3-flash-preview`	Ja	Ja	Multimodaler Allrounder
`google/gemini-3.1-pro-preview`	Ja	Ja	Stärkstes multimodales Reasoning

Bildanalyse

Bild per URL senden

cURL

Terminal


curl https://api.ofox.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OFOX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-4o",
    "messages": [{
      "role": "user",
      "content": [
        {"type": "text", "text": "Beschreibe den Inhalt dieses Bildes"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}
      ]
    }]
  }'

Python

vision_url.py


from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://api.ofox.ai/v1",
    api_key="<Ihr OFOXAI_API_KEY>"
)
 
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Beschreibe den Inhalt dieses Bildes"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}
            }
        ]
    }]
)
 
print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

vision_url.ts


const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'openai/gpt-4o',
  messages: [{
    role: 'user',
    content: [
      { type: 'text', text: 'Beschreibe den Inhalt dieses Bildes' },
      {
        type: 'image_url',
        image_url: { url: 'https://example.com/photo.jpg' }
      }
    ]
  }]
})

Bild per Base64 senden

Geeignet für lokale Dateien und Screenshots:

vision_base64.py


import base64
 
# Lokales Bild einlesen
with open("screenshot.png", "rb") as f:
    image_data = base64.standard_b64encode(f.read()).decode("utf-8")
 
response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Was zeigt dieser Screenshot?"},
            {
                "type": "image_url",
                "image_url": {
                    "url": f"data:image/png;base64,{image_data}"
                }
            }
        ]
    }]
)

Detailstufe

Über den detail-Parameter steuern Sie die Analysepräzision:

Wert	Beschreibung	Einsatzgebiet
`auto`	Automatische Auswahl (Standard)	Allgemeine Szenarien
`low`	Geringe Präzision, schneller	Einfache Klassifizierung, Tag-Erkennung
`high`	Hohe Präzision, detaillierter	Dokument-OCR, Detailanalyse


{
    "type": "image_url",
    "image_url": {
        "url": "https://example.com/document.jpg",
        "detail": "high"  # Hochpräzisionsmodus
    }
}

Mehrbildvergleich

Sie können in einer Anfrage mehrere Bilder senden:


response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "Vergleiche die Unterschiede zwischen diesen beiden Bildern"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/before.jpg"}},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/after.jpg"}}
        ]
    }]
)

Visuelle Eingabe im Anthropic-Protokoll


import anthropic
 
client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://api.ofox.ai/anthropic",
    api_key="<Ihr OFOXAI_API_KEY>"
)
 
message = client.messages.create(
    model="anthropic/claude-sonnet-4.5",
    max_tokens=1024,
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {
                "type": "image",
                "source": {
                    "type": "base64",
                    "media_type": "image/jpeg",
                    "data": image_data
                }
            },
            {"type": "text", "text": "Beschreibe dieses Bild"}
        ]
    }]
)

Häufige Anwendungsfälle

Dokument-OCR — Text und Tabellen aus Bildern extrahieren
Code-Screenshot-Analyse — Code in Screenshots analysieren und Änderungsvorschläge liefern
UI-Review — Interface-Design und Layout analysieren
Diagramminterpretation — Datendiagramme und Visualisierungen auswerten
Objekterkennung — Objekte und Szenen in Bildern identifizieren