硅基流动（SiliconFlow）

想要用上 DeepSeek、GLM、Qwen 等最新大模型，但找不到便宜又好用的渠道？国内有大把平台卷价格，但 硅基流动（SiliconFlow） 是值得认真推荐的一个。

🧠 模型广场，模型种类最全

硅基流动的模型广场上有 数百个模型 供你选择：

• 语言模型：DeepSeek-V3 / V4-Flash / R1、GLM-5.2 / GLM-4.6V、Qwen3、Yi-Lightning、Llama 系列、Mistral、Phi 等国内外主流模型全覆盖
• 图像模型：Stable Diffusion 系列、FLUX.1、Kolors、Segment Anything 等
• 语音模型：CosyVoice 2、Fish Speech 等 TTS/ASR 模型
• 视频模型：支持 CogVideo 等生成与理解模型
• Embedding 模型：BGE、BCE 等向量化模型

想试什么模型，搜一下直接调用，不用自己部署。

💰 新人送 16 元体验金，按 token 计费

注册即赠送 16 元体验额度，足够你：

• 调用 DeepSeek-V4-Flash 跑几百次问答
• 玩文生图、语音合成
• 把常用工具的 API 换成硅基的跑一阵

计费方式：按 token 计费（输入 + 输出分别计费），用多少付多少，没有月费、没有最低消费。DeepSeek-V4-Flash 百万 token 才几块钱，跑一个完整对话常常不到一分钱。

⚡ 推理速度超快

硅基流动自研了推理加速引擎，实测：

• 语言模型推理速度提升 10 倍以上
• 图片生成 约 1 秒
• 语音合成 约 100ms

比自己在本地跑快得多，也比很多友商快。

🔌 完全兼容 OpenAI 协议

API 接口兼容 OpenAI 格式，原来的 OpenAI SDK 改个 base_url 和 api_key 就能直接用，零代码迁移成本。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="***",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "你好，介绍下你自己"}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

Step 1：注册账号

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1. 打开链接，用 手机号 + 验证码 注册
2. 注册成功，16 元体验金自动到账，不需要任何付款操作
3. 如果有海外需求，邮箱也能注册

Step 2：获取 API Key

1. 登录后进入 API 密钥管理页面
2. 点击「新建 API 密钥」→ 命名 → 生成
3. 复制并妥善保存（密钥只显示一次）

Step 3：调用 API

在 OpenClaw 中配置调用

如果你在使用 OpenClaw，可以直接配置硅基流动作为后端模型，让你的 AI 助手调用硅基的模型：

方法一：在 Gateway 配置中添加 provider

providers:
  siliconflow:
    baseUrl: https://api.siliconflow.cn/v1
    apiKey: sk-你的密钥
    models:
      deepseek-v4-flash:
        model: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash
        supportsSystemMessages: true
      deepseek-r1:
        model: deepseek-ai/DeepSeek-R1
        supportsSystemMessages: true

方法二：通过命令行指定模型

openclaw session --model siliconflow/deepseek-v4-flash

方法三：在对话中使用 /model 命令切换

/model siliconflow/deepseek-v4-flash

配置完成后，你的 OpenClaw 助手就会调用硅基流动上的模型来回复你，享受超快推理速度和超低价格。

标准 OpenAI SDK 调用（Python）

安装依赖：

pip install openai

对话补全：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="***",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是一个编程助手"},
        {"role": "user", "content": "用 Python 写一个快速排序"}
    ]
)

print(response.choices[0].message.content)

流式输出：

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "讲个笑话"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

图像理解（多模态）：

response = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/GLM-4.6V",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "这张图里有什么？"},
                {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}
            ]
        }
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

图片生成：

response = client.images.generate(
    model="black-forest-labs/FLUX.1-dev",
    prompt="一只橘猫在键盘上睡觉，赛博朋克风格",
    n=1,
    size="1024x1024"
)
print(response.data[0].url)

Step 4：用 cURL 也能调用

curl https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer ***你的密钥" \
  -d '{
    "model": "deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "翻译成英文：今天天气真好"}]
  }'

Step 5：在常用工具中配置

工具	配置方法
ChatGPT Next Web / LobeChat	自定义 API → 填入 https://api.siliconflow.cn/v1 + 你的密钥
Cursor / Windsurf	设置 → Models → 自定义 OpenAI API → 填入硅基地址
Continue (VS Code 插件)	配置模型为 OpenAI 兼容，填入硅基地址
OpenWebUI	连接 → OpenAI API → 填入地址和密钥

如果你是：

• 开发者 → 想快速接入大模型能力，API 拿来就用
• AI 爱好者 → 想低成本试各种新模型
• 创业团队 → 不想在 GPU 上烧钱，先验证产品

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