Prime 站点使用教程
1 站点介绍
低价站(羊毛):【API.ZetaTechs.COM】
官网原价转接站:【Prime.ZetaTechs.COM】
- Prime 站点:纯官方直连站点,正规付款账号转接,多账户负载均衡,高并发,快速稳定,唯一缺点就是贵。(Claude3 模型均为官网 200K,非 32K、100K 缩水版)
- API 羊毛站:羊毛账号转接,低于官方价,但稳定性相比 Prime 站稍差(通常不影响使用,偶尔官方封号会导致暂时不可用)。
- 两站点账号不通用,但余额可互转,转余额操作 10 CNY 起,联系站长进行操作。
- 所有对话模型都已被本站转接为 OpenAI 格式。
- 均无 IP 限制,各地区可直连。
2 快速使用教程
2.1 账号注册
2.2 令牌获取
获取令牌后就可以直接去自己的客户端里添加使用了,添加教程可以在本站找到自己的软件。
如果没有找到你使用的软件,可以参考其他软件的设置,方法是通用的。
2.3 在线充值
2.4 使用日志(费用查询)
2.5 文件分析
文件临时上传服务器:https://files.zetatechs.online/
用于 API 站 gpt-4-all
、gpt-4-gizmo-*
模型分析文件
使用方法:上传文件 - 获取链接 - 对话(链接 + 空格 + 提问)
请勿上传隐私文件。
3 详细介绍
3.1 定价
💳 在线支付:支持支付宝、微信,在线充值入口:页面左侧任务栏【钱包】🔗。
- ¥1 = 本站 1 额度(即 $1)
- 当前定价:官网原价 + 10%(分组倍率 = 7.3 × 1.1 = 8)(所有活动均为调整模型价格,无充值活动,可放心充值)
- 模型名称中含有 -all 的均为官网对话转成 API 格式的逆向模型,其余模型本站模型均使用官方源(非逆向)
- 设置页面【历史消耗】满 $600 的用户可联系站长申请折扣(分组倍率 × 0.95)
- 单次充值满 $1200 的用户可联系站长申请折扣(分组倍率 × 0.95)
3.2 可用模型【详情查看】🔗:
✅ GPT-4/3.5、TTS、Embedding 等模型所有版本:支持最新 gpt-4-turbo、text-embedding-3-large、text-embedding-3-small 模型。
✅ Claude3 系列模型:claude-3-opus-20240229、claude-3-sonnet-20240229、claude-3-haiku-20240307
✅ gpt-4-all:多功能版 GPT-4 模型,等同官方网页版 GPT-4,集成了多种处理能力,自带联网,可画图。
✅ gpt-4-gizmo-*:官方 GPTs 商店模型,可实现各种独特功能。使用方法见【5、GPTs 商店接入】。
✅ glm-3-turbo,glm-4,glm-4v:智谱 AI 通用大模型,均为 128K 高上下文模型。
🎨 DALL·E 官方接口:支持每秒50张以上超清并发非普通渠道,dall-e-3、dall-e-2
🎨 Midjourney 官方接口:imagine、variation、blend、reroll 指令固定 0.075/次,describe、upscale 指令固定 0.05/次,快速Turbo模式,模型名称:midjourney
🎨 mj-chat:以聊天的形式通过 GPT-4 操控 Midjourney,接入方法与 GPT 模型相同,支持放大,变体等操作。
🎨 stable-diffusion:以聊天的形式操控 Stable-Diffusion,高级图像生成和处理模型,擅长创建逼真的视觉效果
特别注意:AI 绘图请尽快自行保存好,服务器端不进行图片的长期存储。
3.3 退款政策
付款后一周内可联系站长申请全额退款(赠送的试用额度及已使用额度不予退款)。
3.4 隐私
本 API 转发系统及后台数据库均无法看到用户对话内容,仅可查询到使用日志,所有可查询信息见【日志】🔗页面。
3.5 GPTs 商店接入
同一对话中切换 GPTs 模型可起到官方 @GPTs 功能相同效果
什么是 GPTs?简而言之就是 OpenAI 开发的插件商店,用户可以自定义自己的 GPTs,针对各种场景专门使用,例如论文搜索、翻译、代码补全等等,具体使用方法见你使用的 GPTs 的介绍。
要通过 API 使用 GPTs 模型,需要先找到 GPTs 的 ID,请参考如下步骤:
【GPTsHunter】🔗【GPTStore.Ai】🔗 等GTPs商店搜索 ➞【获取GPTs官网链接】➞【找到 g-xxxxxxx 部分】➞【得到模型名称】(如 gpt-4-gizmo-g-ws23NfjeB)➞【客户端添加模型】➞【选择模型使用】
① GPTs ID 查询:如 https://chat.openai.com/g/g-ws23NfjeB-xue-zhu-xing-run-se-jiu-cuo-ji-qi-ren-zt 中的 g-ws23NfjeB,即为 GPTs 的 ID。
② 得到模型名称:gizmo_id 就是 g-ws23NfjeB,此时得到模型名称就是 gpt-4-gizmo-g-ws23NfjeB。
③ 开始使用:聊天客户端通常可添加自定义模型名称,在软件设置中添加所得到的 GPTs 模型名称,对话时选择该模型,即可使用。
3.6 API 聊天、工具示例
(可自行使用其他客户端,本站仅提供示例):
填入本站获取的 API Key,更改接口地址即可使用:
项目 |
简介 |
链接 |
Memo AI(推荐) |
YouTube、播客、本地音频视频轻松转文本、字幕并翻译、合成新的语音,还可以由多种 AI 模型提炼内容精华。 |
【官方主页】🔗➞【图文教程】🔗 |
GPT学术优化(推荐) |
特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能。 |
【项目主页】➞【一键安装包】🔗➞【第三方API接入】🔗 |
ChatGPT-Web-MidJourney-Proxy(推荐) |
chatgpt web, midjourney, gpts,tts, whisper 一套ui全搞定 |
【项目主页】🔗➞【点击使用】🔗 |
Lobe-Chat(推荐) |
新兴客户端,丰富的插件系统,华丽的 UI 界面。 |
【项目主页】🔗➞【点击使用】🔗 |
Chat-Next-Web |
知名开源客户端。 |
【项目主页】🔗 |
ChatBox |
全平台支持客户端。 |
【官方主页】🔗 |
3.7 API 接口地址填写
请勿将 API Key 泄露给他人,一旦泄露,请立即删除并创建新的 API Key
修改原则:修改应用 BASE_URL 为其中一个中转接口调用地址接口即可,例如:
本为国际网络,中国大陆地区连接性稍差,某些地区以及国际线路晚高峰可能会出现问题。
出现回复缓慢的情况,请检查 API 调用日志,若日志正常,则自行调整网络。
不同客户端适配的接口地址格式不同,通常为以下三种:
1. https://prime.zetatechs.com
2. https://prime.zetatechs.com/v1
3. https://prime.zetatechs.com/v1/chat/completions
3.7.3 Python 接入示例
所有对话模型均使用 OpenAI 格式,替换接口地址即可
from openai import OpenAI
api_key = "sk-HTdmSI6B2cNt************************************"
api_base = "https://prime.zetatechs.com/v1"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)
completion = client.chat.completions.create(
model="claude-3-opus-20240229",
stream: True,
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
for chunk in completion:
print(chunk.choices[0].delta)
from openai import OpenAI
api_key = "sk-HTdmSI6B2cNt************************************"
api_base = "https://prime.zetatechs.com/v1"
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url=api_base)
completion = client.chat.completions.create(
model="claude-3-opus-20240229",
stream: False,
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Hello!"}
]
)
print(completion.choices[0].message)
from openai import OpenAI
from pathlib import Path
# 设置你的基础URL和API密钥
base_url = "https://prime.zetatechs.com/v1"
key = "sk-HTdmSI6B2cNt************************************"
# 初始化OpenAI客户端
client = OpenAI(api_key=key, base_url=base_url)
# 音频文件的路径
audio_file_path = "C:/speech.mp3"
# 打开音频文件
with open(audio_file_path, "rb") as audio_file:
# 创建转录
transcription = client.audio.transcriptions.create(
model="whisper-1",
file=audio_file
)
# 打印转录文本
print(transcription.text)
from openai import OpenAI
from pathlib import Path
def test_text_speech(model="tts-1"):
print(f"Testing {model} - text to speech")
speech_file_path = Path(__file__).parent / "speech1.mp3"
response = client.audio.speech.create(
model=model,
voice="alloy", # 可选 alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer
input="示例文本",
)
response.stream_to_file(speech_file_path)
base_url = "https://prime.zetatechs.com/v1"
key = "sk-HTdmSI6B2cNt************************************"
client = OpenAI(base_url=base_url, api_key=key)
test_text_speech()
3.7.4 Curl 接入示例
curl https://prime.zetatechs.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-HTdmSI6B2cNt************************************" \
-d '{
"model": "claude-3-opus-20240229",
"stream": true,
"messages": [{ "role": "user", "content": "say 1" }]
}'
curl https://prime.zetatechs.com/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-HTdmSI6B2cNt************************************" \
-d '{
"model": "claude-3-opus-20240229",
"stream": false,
"messages": [{ "role": "user", "content": "say 1" }]
}'
3.7.4 Node.js 接入示例
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI("https://prime.zetatechs.com/v1");
async function main() {
const completion = await openai.chat.completions.create({
stream: true,
messages: [{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." }],
model: "claude-3-opus-20240229",
});
console.log(completion.choices[0]);
}
main();
import OpenAI from "openai";
const openai = new OpenAI("https://prime.zetatechs.com/v1");
async function main() {
const completion = await openai.chat.completions.create({
stream: false,
messages: [{ role: "system", content: "You are a helpful assistant." }],
model: "claude-3-opus-20240229",
});
console.log(completion.choices[0]);
}
main();