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1️⃣ 實時聯網支持：突破 LLM 時效限制，讓輸出更準確、更可靠

我們為 OpenAI 和 Gemini 系列大模型接口帶來了獲取最新網絡信息的能力，幫助你：
✅ 獲取最新資訊：無論是今日熱點、最新研究還是實時數據，都能即時獲取
✅ 消除知識盲區：突破大模型訓練數據的時間限制，獲取訓練後的新信息
✅ 降低幻覺風險：基於實時網絡搜索的事實回答，大幅減少 AI 已讀亂回的可能性
✅ 提升決策質量：基於最新事實的分析和建議，讓你的決策更有把握 支持的模型： 目前支持 OpenAI 和 Gemini 大模型系列，包含兩種接入方式： 1. 原生搜索能力模型： Gemini 系列 (Ground with Google search)：
  • gemini-2.0-pro-exp-02-05-search
  • gemini-2.0-flash-exp-search
  • gemini-2.0-flash-search
OpenAI 系列 (Bing search)：
  • gpt-4o-search-preview
  • gpt-4o-mini-search-preview
2. 參數支持方式： 只需增加參數web_search_options={}，即可為所有 gemini、OpenAI 大模型開啟聯網能力。Gemini 系列的搜索費率為 35 美元/千次；

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使用方法

使用前需要運行pip install -U openai升級 openai 包。 示例： 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-***", # 換成你在 AiHubMix 生成的密鑰
    base_url="https://aihubmix.com/v1"
)

chat_completion = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.0-flash-exp",
    # 🌐 啟用搜索
    web_search_options={},
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "搜索大模型 API 平台 AIhubmix 的相關資訊，簡短介紹，並提供相關連結。"
                }
            ]
        }
    ]
)

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

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2️⃣ 智能衝浪：讓 AI 自由馳騁互聯網

通過在模型 id 後方追加 :surfing，讓任何大語言模型具備搜索能力。
  • 追加後綴即可，不需要複雜的整合
  • 這種方式會默認將用戶請求轉發給 Tavily 搜索服務，LLM 根據返回的搜索結果參考作答
  • 搜索費用 0.006 美元/次
  • 目前「日志明細」裡未列出每次搜索的費用，費用直接在「額度變動」扣取，後續會列出
模型 id 在模型廣場中複製即可。
示例： 
import requests
import json
import os

try:
    response = requests.post(
        url="https://aihubmix.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {os.environ.get('AIHUBMIX_API_KEY')}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        data=json.dumps({
            "model": "gpt-4o-mini:surfing", # 模型 id 後面追加 :surfing 即可支持搜索
            "messages": [
                {
                    "role": "user",
                    "content": "Search the last fact about ChatGPT memory feature, return with the URL, answer in Chinese"
                }
            ]
        })
    )

    result = response.json()
    print("API 響應：", json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"請求錯誤：{e}")
except json.JSONDecodeError as e:
    print(f"JSON 解析錯誤：{e}")
except Exception as e:
    print(f"其他錯誤：{e}")
API 響應示例： 
{
  "id": "chatcmpl-BLMY8YIKvcjNpiFmyvIfEGQMvPAAh",
  "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1744431268,
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "ChatGPT 最近获得了重大的记忆功能升级，现在能够参考用户的所有过去对话，以提供更个性化的回应。用户可以选择不让 ChatGPT 记住这些信息，或完全退出记忆功能。有关此更新的更多信息可以在以下网址找到：[https://www.digitaltrends.com/computing/openai-chatgpt-memory-update/](https://www.digitaltrends.com/computing/openai-chatgpt-memory-update/)"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "system_fingerprint": "fp_b705f0c291",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 584,
    "completion_tokens": 99,
    "total_tokens": 683,
    "prompt_tokens_details": {
      "audio_tokens": 0,
      "cached_tokens": 0
    },
    "completion_tokens_details": {
      "accepted_prediction_tokens": 0,
      "audio_tokens": 0,
      "reasoning_tokens": 0,
      "rejected_prediction_tokens": 0
    }
  }
}