中国 AI API FAQ
这些问题会逐步扩展为独立答案页，帮助用户和 AI 搜索理解 ChinaWHAPI 的模型、接口和错误处理方式。
DeepSeek API 收费吗？
DeepSeek API 按 token 计费，输入和输出分别计费。通过 ChinaWHAPI 使用时，用户可以在统一控制台查看各模型实时价格、余额和日均用量估算。
中国模型支持 OpenAI SDK 吗？
ChinaWHAPI 完全兼容 OpenAI SDK 协议，只需将 baseURL 改为 https://chinawhapi.com/v1，即可使用 openai Python/JS SDK 调用所有中国模型，无需任何代码改动。
如何在 Cursor 里使用中国模型？
在 Cursor 设置中找到 AI Provider，选择 Custom/OpenAI Compatible，填入 ChinaWHAPI 的 base URL（https://chinawhapi.com/v1）和你的 API Key，即可使用 DeepSeek、Qwen 等中国模型替代 GPT-4。
API 为什么返回 401？
401 表示 Unauthorized，通常是 API Key 无效、已删除、格式错误（应为 Bearer xxx）或者已过期。检查控制台中的密钥状态和请求头格式。
API 返回 403 是怎么回事？
403 表示 Forbidden，通常是账户余额不足、套餐过期、或者尝试访问未开通的模型。登录控制台检查套餐状态和余额。
遇到 429 速率限制怎么办？
429 表示触发了速率限制。建议：添加指数退避重试（先等 2s，再 4s，再 8s）；降低并发数；考虑升级套餐增加速率限制。
请求返回 400 Bad Request 怎么排查？
400 通常是请求体格式错误。常见原因：JSON 格式不正确、model 名称不存在、缺少 messages 字段、messages 格式错误。
API 返回 500 Internal Server Error
500 通常是上游模型服务临时异常，不是你的代码问题。等待 5-10 秒后重试即可。如果持续出现，查看 ChinaWHAPI 状态页面或联系技术支持。
Token 是什么？如何计算？
Token 是语言模型处理文本的最小单元。英文约 4 个字符 = 1 个 token；中文约 1-2 个字符 = 1 个 token。ChinaWHAPI 控制台显示实际消耗的 token 数。
上下文窗口（Context Window）是什么？
上下文窗口是模型单次调用能处理的最大 token 数（包括输入和输出）。超过会被截断或报错。ChinaWHAPI 的模型覆盖 32K 到 1M tokens 不等。
什么是推理模型？
推理模型（如 DeepSeek R1、ERNIE X1.1）内置 Chain-of-Thought 思考链，适合数学、代码分析、复杂逻辑等任务，但响应更慢、成本更高。
RAG 是什么？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）是检索增强生成。先从知识库检索相关资料，再把资料和原问题一起交给大模型生成答案，适合企业知识库和需要引用源的场景。
如何获取 ChinaWHAPI 的 API Key？
登录 https://chinawhapi.com/console，在 API Keys 页面点击生成新密钥。建议为开发、测试、生产环境分别创建不同密钥，便于管理和权限隔离。
ChinaWHAPI 的 base URL 是什么？
ChinaWHAPI 的 OpenAI 兼容端点地址是 https://chinawhapi.com/v1。在 OpenAI SDK 中设置 base_url 参数即可。
代码生成哪个模型最好？
代码任务推荐：Qwen3 Coder Plus（日常代码、补全、Bugfix）、DeepSeek V4 Pro（复杂架构代码、算法）、Doubao Seed Code（前端开发、Bugfix）。
中文任务哪个模型最强？
中文综合任务推荐 Qwen3.6 Max Preview；中文推理任务推荐 DeepSeek R1；中文长文档推荐 Kimi K2.6。主流任务用 Qwen3.6 Plus 性价比最高。
数学和推理任务用哪个模型？
推理任务首选 DeepSeek R1（纯推理模型，Chain-of-Thought 最强），次选 ERNIE X1.1 或 Doubao Seed 1.6 Thinking。普通数学题用 Qwen3.6 Plus 即可。
需要快速响应用哪个模型？
追求响应速度推荐：Doubao Seed 1.6 Flash（最快）、Qwen3.5 Flash、Hunyuan TurboS Latest。适合实时客服、高并发和轻量任务。
成本最低的模型是哪个？
Doubao Seed 1.6 Flash 单价最低，适合高并发轻量任务；Qwen3.5 Flash 次之，效果和速度都较好，适合日常业务使用。
长文档处理用哪个模型？
长文档处理首选 Kimi K2.6（256K 上下文），其次 Kimi K2.5（256K），DeepSeek V4 系列也支持 1M 超长上下文，适合书籍、合同、论文等场景。
图片理解用哪个模型？
视觉模型推荐 Qwen3 VL Plus（中文图片理解最强）、GLM-5V Turbo（图表分析）、Hunyuan Vision 1.5（腾讯生态集成）。
构建 AI Agent 用哪个模型？
Agent 规划模块推荐 DeepSeek R1（推理能力强）；工具调用推荐 DeepSeek V4 系列或 Qwen3.6 Plus（Function Calling 支持好）；记忆模块推荐 Qwen3.5 Flash（低成本）。
可以在不同模型之间切换吗？
可以。ChinaWHAPI 保持统一的请求格式，只需修改请求中的 model 字段即可在不同模型之间切换，非常适合 A/B 测试和降级策略。
DeepSeek R1 和 V3 有什么区别？
R1 是推理模型（思考链），适合数学、代码分析、复杂推理，响应慢但推理能力强；V3 是通用模型，适合日常对话和内容生成，响应快。
Qwen Coder 和 DeepSeek 哪个代码能力更强？
Qwen3 Coder Plus 是代码专用模型，在中文注释代码、简单 Bugfix 上更友好；DeepSeek V4 Pro 在复杂系统代码和架构设计上更强。两者可以组合使用。
Kimi 和其他模型相比有什么优势？
Kimi 的核心优势是超长上下文（256K），适合处理长文档、合同、论文等超长文本，不需要 RAG 切分即可直接处理整份文档。
Python 如何调用 ChinaWHAPI？
使用 OpenAI Python SDK：from openai import OpenAI; client = OpenAI(api_key='key', base_url='https://chinawhapi.com/v1'); 然后调用 client.chat.completions.create() 即可。
Node.js 如何调用 ChinaWHAPI？
使用 openai npm 包：new OpenAI({ apiKey: 'key', baseURL: 'https://chinawhapi.com/v1' }); 支持 ESM 和 CommonJS 两种导入方式。
如何在 LangChain 中使用 ChinaWHAPI？
from langchain.chat_models import ChatOpenAI; llm = ChatOpenAI(model='qwen3.6-plus', openai_api_key='key', openai_api_base='https://chinawhapi.com/v1')
如何在 LlamaIndex 中使用 ChinaWHAPI？
from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike; llm = OpenAILike(model='qwen3.6-plus', api_key='key', api_base='https://chinawhapi.com/v1')
如何在 Dify 中接入 ChinaWHAPI？
在 Dify 的模型供应商设置中，选择 OpenAI 兼容，填入 https://chinawhapi.com/v1 和 API Key，即可使用所有 ChinaWHAPI 模型。
如何在 Cursor IDE 中配置 ChinaWHAPI？
打开 Cursor Settings → AI Provider → 选择 Custom，填入 Base URL: https://chinawhapi.com/v1，API Key: 你的密钥，选择默认模型。
如何在 Jan（本地 AI 应用）中接入 ChinaWHAPI？
Jan 支持 OpenAI 兼容接口，在 Settings → Models 中添加 ChinaWHAPI 的 base URL 和 API Key，即可使用。
如何在 Cherry Studio 中使用 ChinaWHAPI？
在 Cherry Studio 的模型设置中添加 ChinaWHAPI，选择 OpenAI Compatible 模式，填入 base URL 和 API Key。
如何在 Postman 中测试 ChinaWHAPI？
新建 POST 请求，URL: https://chinawhapi.com/v1/chat/completions，Headers: Authorization: Bearer {key}, Content-Type: application/json，Body: raw JSON 格式。
ChinaWHAPI 支持 REST API 吗？
支持。ChinaWHAPI 的 /v1/chat/completions 是 RESTful 风格的 API，支持 JSON 请求和响应，符合标准 HTTP 规范。
ChinaWHAPI 支持 Webhook 吗？
ChinaWHAPI 后端服务支持 webhook 回调用于支付通知等场景。对于 AI API 本身，streaming 模式下通过 Server-Sent Events（SSE）实时推送。
支持流式输出（Streaming）吗？
支持。在请求中设置 stream: true，服务器通过 SSE 实时推送内容块，前端可以实现打字机效果。
每个模型的价格是多少？
价格因模型而异：Doubao Seed 1.6 Flash 最低（$0.05/千输入 tokens），DeepSeek V4 Pro 较高（$0.55/千输入 tokens）。具体价格可在 ChinaWHAPI 控制台实时查看。
费用按输入还是输出计费？
输入（Input）和输出（Output）分别计费，输出通常比输入贵 4-5 倍。这是因为模型生成输出需要更多计算资源。
如何估算一次调用的费用？
费用 = (输入token数 × 输入单价 + 输出token数 × 输出单价) / 1000。控制台的用量统计会实时显示费用明细。
如何设置预算告警？
在控制台的用量设置中可以配置日均费用告警阈值，当日均费用超过阈值时会发送通知，帮助你避免意外超支。
有免费试用额度吗？
新用户注册后通常有初始赠送额度，具体额度可在控制台账户页面查看。额度用完后需要充值继续使用。
如何充值账户？
登录 ChinaWHAPI 控制台，进入充值页面，支持 USDT TRC20、Stripe 信用卡等多种支付方式。充值后即时到账。
有包月套餐吗？
ChinaWHAPI 提供订阅套餐，包含固定额度的 API 调用量，适合有稳定用量的用户。套餐详情可在控制台订阅页面查看。
如何降低 API 调用成本？
成本优化的几个方向：1) 简单任务用低价模型（Qwen3.5 Flash）；2) 精简 Prompt 减少输入 token；3) 实施语义缓存避免重复请求；4) 设置用量告警监控异常。
如何用缓存降低 API 调用次数？
将用户问题做 Embedding 后存入向量数据库，相同意图的问题直接返回缓存结果，无需调用模型。缓存命中率通常可达 40-60%，可以节省大量成本。
多轮对话如何维护上下文？
每次调用时将完整对话历史（所有 user/assistant 消息）作为 messages 传入。需要注意上下文窗口限制，长对话需要压缩或截断历史消息。
什么是 Prompt 注入？如何防护？
Prompt 注入是用户在输入中尝试注入恶意指令（如'忽略之前指令...'）。防护方法：在 system prompt 中明确模型行为边界；转发用户输入前做内容过滤；关键场景使用后端验证。
Temperature 参数怎么设置？
Temperature 控制随机性：0.1-0.3（准确任务：问答、代码、摘要）、0.5-0.7（平衡：写作、对话）、0.8-1.0（创意任务：诗歌、故事）。需要确定性输出时用低温度。
max_tokens 参数有什么用？
max_tokens 限制单次输出的最大 token 数。设置适当的上限可以：1) 防止模型输出过长浪费成本；2) 控制响应时间；3) 确保输出适合你的展示场景。
System Prompt 是什么？怎么用？
System Prompt 是系统级指令，决定模型的行为角色和输出规则。例如：'你是一个专业的技术支持工程师，只回答技术问题'。放在 messages 数组的第一个位置。
如何让模型输出 JSON 格式？
在请求中设置 response_format: {'type':'json_object'}，并在 system prompt 中明确指定 JSON 结构。模型可能仍会返回 Markdown 包裹的 JSON，前端需要做 strip 处理。
Few-shot 示例是什么？如何使用？
Few-shot 是在 Prompt 中提供 2-3 个输入-输出示例，帮助模型理解任务格式和期望风格。比纯文字描述更准确，适合格式化和结构化输出。
Chain of Thought（CoT）是什么？
CoT 要求模型先给出推理过程再给答案。对于复杂问题，CoT 可以显著提升准确率。可以在 prompt 中加'请一步步推理后给出答案'来启用。
401 错误的常见原因有哪些？
1) API Key 不存在或已删除；2) API Key 格式错误（应为 Bearer xxx）；3) API Key 已过期；4) 请求头拼写错误（Authorization vs Authorization Bearer）；5) 使用了错误的 Key（测试环境 vs 生产环境）。
429 错误的常见原因有哪些？
1) 短时间内请求次数过多；2) 并发请求数超过套餐限制；3) 触发了模型的 TPM（每分钟 Token 数）限制。建议添加退避重试，降低并发，或升级套餐。
请求超时怎么处理？
建议设置 60-120 秒的请求超时。超时时：1) 检查网络连接；2) 模型可能正在处理长上下文（响应慢）；3) 添加重试逻辑（最多 3 次）；4) 考虑切换到更快的模型。
遇到 'model not found' 错误怎么办？
检查请求中的 model 名称是否与 ChinaWHAPI 控制台中显示的模型名称完全一致，包括大小写。例如 deepseek-v4-flash 而不是 DeepSeek-V4-Flash。
请求返回 'invalid JSON' 怎么解决？
1) 检查请求体是否为合法的 JSON 格式；2) 确保使用双引号而非单引号；3) 确保没有多余的逗号；4) 确保 messages 数组格式正确。
如何设计 API 调用的重试策略？
推荐指数退避重试：首次失败等 1s，第二次等 2s，第三次等 4s，超过 3 次放弃。区分错误类型：429/500/503 可重试；401/403/400 不重试直接报错。
如何记录和排查 API 请求问题？
在调用 API 的地方记录：timestamp、model、input_tokens、output_tokens、latency、error_type。建议使用结构化日志（JSON 格式），方便后续分析和告警。
上线生产环境前需要检查什么？
1) API Key 存储在环境变量或密钥管理服务中；2) 实现重试和降级机制；3) 设置请求超时；4) 配置用量告警；5) 实现日志和监控；6) 密钥分权限管理。
如何安全地管理 API Key？
绝对不要硬编码在代码中或放在前端。使用环境变量（.env 文件，.gitignore 忽略）、AWS Secrets Manager、HashiCorp Vault 等密钥管理服务。前端通过后端代理调用 AI API。
为什么需要后端代理调用 AI API？
后端代理可以：1) 隐藏真实 API Key；2) 实现请求缓存；3) 控制调用权限和频率；4) 过滤恶意请求；5) 添加日志和监控。生产环境强烈建议使用。
如何设计 API 调用限流？
在应用层实现限流：使用令牌桶或滑动窗口算法。根据用户/项目/模型设置不同的限流阈值。ChinaWHAPI 套餐本身也有速率限制，需确保不超过套餐限制。
生产环境需要监控哪些 AI API 指标？
核心指标：1) 调用次数和 token 消耗；2) 日均/月均费用；3) 错误率（各类错误占比）；4) P99 响应时间；5) 各模型调用量分布。设置告警阈值，超过时自动通知。
如何做模型的 A/B 测试？
同一用户请求随机分配到不同模型（保持 seed 一致以便复现），记录各模型的回答质量和响应时间。评估维度包括准确率、响应速度、成本和用户满意度。
生产环境如何配置模型降级？
为每类任务配置 2-3 个候选模型优先级列表。例如：代码任务 [Qwen Coder Plus → DeepSeek V4 Pro → Doubao Code]。当主力模型失败（429/500）时，自动尝试下一个。
如何实现 API Key 的热更新？
将 API Key 存储在配置中心（如 etcd、Consul、数据库），服务启动时加载并定时刷新。避免因 Key 轮换导致的滚动重启。
如何做模型的灰度发布？
新模型上线时先切 5% 流量，观察错误率、响应时间和用户反馈，OK 后逐步扩大比例（10% → 25% → 50% → 100%）。设置自动回滚条件（错误率 > 1%）。
ChinaWHAPI 支持图片理解模型吗？
支持。视觉模型包括 Qwen3 VL Plus（图片问答、截图分析）、GLM-5V Turbo（图表理解）、Hunyuan Vision 1.5（OCR、图像推理）。传入 base64 编码的图片或图片 URL 即可。
支持 Function Calling / Tool Use 吗？
支持。DeepSeek V4 系列、Qwen3.6 Plus、Kimi 等主流模型都支持 Function Calling 工具调用协议。可以在请求中定义 tools 数组，模型会选择性调用。
单次输出的最大 token 数是多少？
取决于具体模型，通常输出上限在 4K-32K tokens 之间。可以通过 max_tokens 参数控制输出长度，防止成本失控。
支持流式输出（Server-Sent Events）吗？
支持。设置 stream: true 后，服务器会通过 SSE 协议实时推送内容块。Python 用 for chunk in stream，Node.js 用 for await (const chunk of stream)。
支持批量请求（Batch）吗？
ChinaWHAPI 本身不提供专门的 Batch API，但可以通过异步并发调用实现批量处理。建议使用 asyncio（Python）或 Promise.all（Node.js）并发处理，设置合理并发数（5-20）避免触发限流。
支持 GPT-4、Claude 等海外模型吗？
ChinaWHAPI 主要聚合中国大模型。GPT-4 和 Claude 需要通过 OpenAI/Anthropic 官方 API 访问。ChinaWHAPI 提供的是中国模型的统一入口。
ChinaWHAPI 会同步上线最新模型吗？
是的，ChinaWHAPI 会持续跟进 DeepSeek、Qwen、Kimi 等厂商的最新模型上线。关注控制台更新公告，第一时间体验新模型。
RAG 和 Fine-tuning 哪个更适合我的场景？
知识频繁更新、需要引用来源 → RAG（成本低、实时、可溯源）。需要改变模型行为/风格、有大量标注数据 → Fine-tuning（效果稳定但成本高）。两者可以组合使用。
ChinaWHAPI 支持 Embeddings（向量化）吗？
ChinaWHAPI 通过支持的模型（如 Qwen 等）提供 Embedding 能力，可用于构建向量数据库和语义搜索系统，实现 RAG 的检索部分。
如何用 ChinaWHAPI 构建 AI Agent？
AI Agent 核心组件：规划（DeepSeek R1）、工具调用（Qwen3.6 Plus 的 Function Calling）、记忆（向量数据库存储对话历史）、执行循环（反复思考直到完成）。
支持多 Agent 协作吗？
ChinaWHAPI 本身是 API 网关，多 Agent 协作需要在应用层实现。可以使用 LangChain Agents、CrewAI、AutoGen 等框架，它们都支持 OpenAI 兼容接口。
支持语音/语音识别集成吗？
ChinaWHAPI 聚焦文本模型，语音识别（ASR）和语音合成（TTS）需要配合专门的语音服务。先用 ASR 将语音转文字，再用 ChinaWHAPI 处理，最后用 TTS 将回复转为语音。
如何重置 API Key？
在控制台的 API Keys 页面，点击现有密钥旁边的删除按钮，然后重新生成新密钥。老密钥删除后立即失效，请确保所有使用该密钥的应用都已更新。
可以创建多个 API Key 吗？
可以。建议为不同项目、环境（开发/测试/生产）分别创建不同密钥，便于管理权限和追踪用量。控制台支持密钥的启用/禁用操作。
如何删除账户？
联系 ChinaWHAPI 支持团队申请账户注销。注销前请确保：账户余额已清零、所有订阅已取消、已备份需要保留的数据。
在哪里查看 API 调用统计？
登录 ChinaWHAPI 控制台，进入用量统计页面，可以查看日/周/月维度的调用次数、token 消耗、费用明细，也可以按模型、项目维度拆解。
如何下载发票？
在控制台的账单页面可以查看和下载月度发票。发票通常在每月初生成上月账单后即可下载。
有推荐返利计划吗？
ChinaWHAPI 提供分销/推荐计划，成功推荐新用户注册充值可获得佣金奖励。详情请查看控制台的分销页面或联系支持团队。
ChinaWHAPI 有官方 SDK 吗？
ChinaWHAPI 完全兼容 OpenAI SDK，可以直接使用 openai Python SDK 和 openai JS SDK，无需安装专门的 ChinaWHAPI SDK。
有 OpenAPI 规范文档吗？
ChinaWHAPI 的 API 与 OpenAI Chat Completions 规范一致，参考 OpenAI 官方文档即可。控制台也提供了各端点的详细说明和请求示例。
有在线 API 测试控制台吗？
ChinaWHAPI 控制台提供基础的 API 测试功能。也可以使用 Postman、Bruno、Insomnia 等工具导入 API 规范后进行更全面的测试。
有各语言的调用示例代码吗？
ChinaWHAPI 的文档页面提供了 Python、Node.js、curl 等常用语言的完整调用示例。也可以参考 OpenAI 官方文档，baseURL 替换为 ChinaWHAPI 地址即可。
有 Postman Collection 吗？
ChinaWHAPI API 兼容 OpenAI 格式，可以直接使用 OpenAI 的 Postman Collection，将 base URL 替换为 https://chinawhapi.com/v1 即可使用。
ChinaWHAPI 和直接用各厂商 API 有什么区别？
ChinaWHAPI = 统一入口 + 多模型聚合 + 统一计费 + 简化接入。直接用各厂商 API = 各自注册账号、各自管理密钥、各自计费、多套代码。ChinaWHAPI 大幅降低管理成本。
ChinaWHAPI 和其他 API 聚合平台相比有什么优势？
ChinaWHAPI 专注中国大模型，覆盖更全面；价格透明实时可查；OpenAI 兼容性好，零迁移成本；统一计费和管理，体验一致。
我不确定该选哪个模型，怎么办？
建议先用 Qwen3.6 Plus（均衡之选）跑通流程，再根据具体任务做 A/B 测试。ChinaWHAPI 控制台提供了各模型的效果对比和价格对比工具。
换模型需要改代码吗？
只需要改请求中的 model 字段值，业务逻辑代码不需要任何改动。ChinaWHAPI 的统一接口让模型切换零成本。
中国模型和 GPT-4/Claude 相比效果如何？
中国模型在中英双语和中文任务上差距已很小，价格约为 GPT-4 的 10-30%。代码任务中，Qwen3 Coder Plus 和 DeepSeek V4 Pro 接近 GPT-4 Turbo 水平。
性价比最高的模型组合是什么？
日常对话/客服 → Doubao Seed 1.6 Flash；代码任务 → Qwen3 Coder Plus；复杂任务 → DeepSeek V4 Flash 或 Qwen3.6 Plus；推理任务 → DeepSeek R1。这套组合覆盖 95% 场景，成本远低于 GPT-4。
API 响应延迟高怎么办？
延迟高的原因：1) 模型本身处理时间长（推理模型正常）；2) 网络问题；3) 并发过高排队。建议：确认是哪个阶段慢；推理任务用流式输出改善感知延迟；切换到更快的模型；降低并发。
输出被截断了怎么办？
检查是否设置了 max_tokens 参数（值太小会导致截断）；检查模型的最大输出限制；长内容可以分多次调用或先分段处理。
模型输出的格式不稳定怎么办？
1) 在 system prompt 中明确指定输出格式；2) 使用 JSON Mode（response_format: json_object）；3) 提供 few-shot 示例；4) 用正则表达式后处理提取关键字段。
模型产生幻觉（Hallucination）怎么办？
1) 在 system prompt 中明确'不知道就说不知道，不要编造'；2) 提供参考资料（RAG）；3) 使用更权威的模型；4) 添加验证步骤（让模型检查自己答案的合理性）。
相同问题每次回答不一样，正常吗？
是的，这是正常的。LLM 是概率模型，temperature > 0 时会有随机性。如果需要确定性回答，设置 temperature: 0.1 或更低。
输出有乱码或 Unicode 问题怎么办？
确认你的代码文件编码为 UTF-8；确保 HTTP 请求的 Content-Type 包含 charset=utf-8；JSON 解析时指定 UTF-8 编码。
请求连接超时怎么处理？
设置合理的连接超时（5-10s）和读取超时（60-120s）。超时时使用指数退避重试，记录超时日志，如果频繁超时检查网络或切换到更快的模型。
长期运行的服务有内存泄漏怎么办？
确保不是 LLM 调用本身的问题（LLM 不持有状态）；检查是否累积了大量对话历史未清理（长对话会持续占用内存）；使用 streaming 模式减少内存占用。
如何准确计算 token 数？
使用 tiktoken（Python）或等效的 token 计数库。不同模型使用的 tokenizer 不同，OpenAI 的 tiktoken 对大多数兼容模型可用。控制台也会显示实际消耗的 token 数。
支持多少并发请求？
并发限制取决于你的套餐等级。免费/基础套餐并发较低，企业套餐可以协商更高的并发限制。429 错误是并发超限的信号。
电商场景适合用哪些模型？
商品描述生成 → Qwen3.6 Plus；智能客服 → Qwen3.5 Flash（简单）+ Qwen3.6 Plus（复杂）；用户评论分析 → Doubao Seed 1.6 Flash（高频）；图片审核 → Qwen3 VL Plus。
教育场景适合用哪些模型？
智能批改 → DeepSeek R1（推理）；个性化内容生成 → Qwen3.6 Plus；口语练习对话 → Doubao Seed 1.6；多语言课程翻译 → Qwen3.6 Plus。
医疗场景可以用 ChinaWHAPI 吗？
ChinaWHAPI 的模型可用于医疗内容辅助（如患者教育材料生成、健康问答），但不能用于临床诊断决策。所有 AI 生成内容需由专业人士审核。
金融场景适合用哪些模型？
合同审查 → DeepSeek R1（推理能力强）；风控报告生成 → Qwen3.6 Plus；金融问答 → ERNIE 4.5 Turbo（中文理解好）；财报摘要 → Kimi K2.6（长文档处理）。
法律场景可以用哪些模型？
合同审查 → DeepSeek R1 或 Qwen3.6 Plus；法律文书摘要 → Kimi K2.6；案例检索 → RAG + Qwen3.6 Plus；法条引用 → ERNIE 4.5 Turbo（中文 NLP 强）。
内容创作场景适合用哪些模型？
短视频文案 → Doubao Seed 1.6 Flash（快速）；深度文章 → Qwen3.6 Plus（质量）；多语言内容 → Qwen3.6 Plus；SEO 内容 → Qwen3.5 Flash（批量）。
我的数据会被存储吗？
ChinaWHAPI 不会将你的 API 调用内容用于模型训练。具体数据存储政策请参考服务条款和隐私政策。敏感数据建议先做脱敏处理。
ChinaWHAPI 符合 GDPR 等数据合规要求吗？
ChinaWHAPI 致力于符合相关数据保护法规要求。企业用户可以联系支持团队获取数据处理协议（DPA）和详细合规说明。
在中国使用有哪些合规要求？
在中国提供 AI API 服务需要遵守相关法律法规。ChinaWHAPI 已取得必要资质，确保服务合规。用户使用 AI 生成的内容也需要遵守相关法律规定。
可以查看 API 调用审计日志吗？
控制台提供基础的用量统计和费用明细。企业套餐可提供更详细的审计日志，包括每次调用的时间、模型、token 量和费用。
第一次使用 ChinaWHAPI，应该怎么开始？
1) 注册账号并获取 API Key；2) 用控制台的测试功能发一条测试请求；3) 参考文档用 Python 或 Node.js 写第一个调用；4) 查看控制台的用量统计确认正常工作。
测试时会收费吗？
是的，所有 API 调用都会按实际 token 消耗计费。建议先用低价模型（如 Qwen3.5 Flash）和小 token 量测试，费用非常低（通常几分钱）。
最便宜的测试方案是什么？
用 Doubao Seed 1.6 Flash（最低价模型）+ 小 token 量输入（100 tokens 以下），单次测试成本通常低于 $0.0001。
如何升级/降级套餐？
在控制台的订阅页面可以查看和切换不同套餐。套餐变更即时生效，按剩余时间比例计算费用。
遇到问题如何联系技术支持？
可以通过控制台内置的支持入口提交工单，或发送邮件到支持邮箱。技术支持团队工作日通常在 24 小时内回复。
有服务状态页面吗？
ChinaWHAPI 有状态页面显示各模型和 API 端点的可用性。当服务出现异常时，会第一时间在状态页面发布公告。
在哪里查看新功能和更新公告？
ChinaWHAPI 会通过控制台公告和邮件通知发布新功能上线、模型更新和重要公告。控制台公告栏会显示最新动态。
各套餐的速率限制是多少？
免费/基础套餐并发较低（5-10 QPS），企业套餐可协商更高限制。具体数值可在控制台套餐详情页查看。429 错误是触发限流的信号。
旧模型下线后怎么办？
ChinaWHAPI 会提前在控制台公告模型下线时间。建议及时迁移到新模型或替代模型，ChinaWHAPI 会推荐最接近的替代品。