在 Linux.do 的文章 里，我看到 X-AIO 推出的 Tensdaq 平台，它提供了一个“大模型 API 竞价机制”。
不同于传统固定价 API，Tensdaq 的逻辑是：
- 你出价（比如 0.001$/token）；
- 供给方设最低价；
- 平台在 X-AIO平台上撮合成交；
- 如果 5 秒内没匹配到，会返回错误。
这就意味着：调用方需要写容错逻辑（重试/降级），否则就容易出错。
下面分享一个 Python 伪代码示例，展示如何调用、处理超时、以及 fallback 到固定价 API。
🧑💻 代码示例
import requests
import time
BASE_URL = "https://tensdaq-api.x-aio.com"
API_KEY = "your_api_key_here"
def call_tensdaq_api(prompt, bid_price=0.001, max_retry=3):
"""
调用 Tensdaq 竞价 API，带重试 + 降级逻辑
"""
url = f"{BASE_URL}/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "qwen2-72b-instruct", # 假设可用模型
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}],
"bid_price": bid_price # 关键参数：出价
}
for attempt in range(max_retry):
try:
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload, timeout=10)
if resp.status_code == 200:
return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
else:
print(f"⚠️ 调用失败 {resp.status_code}: {resp.text}")
except Exception as e:
print(f"⚠️ 异常 {e}")
# 等待后重试
time.sleep(2)
# 如果竞价连续失败，降级到固定价 API
print("⚠️ 竞价调用失败，降级到固定价 API...")
return call_fixed_api(prompt)
def call_fixed_api(prompt):
"""
固定价 API 示例
"""
url = "https://api.x-aio.com/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
"Content-Type": "application/json"
}
payload = {
"model": "qwen2-72b-instruct",
"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]
}
resp = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
return resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
if __name__ == "__main__":
result = call_tensdaq_api("给我总结一下 Transformer 的核心原理")
print("结果：", result)
⚙️ 使用要点
-
出价参数（
bid_price）- 这是 Tensdaq 的核心，你可以设置自己能接受的价格，出价过低可能竞不到。
-
重试逻辑
- 竞价 API 可能因为市场匹配不到而失败，所以需要多次重试。
-
降级方案
- 对于关键任务，最好准备一个 固定价 API 作为兜底。
-
调度优化
-
可以结合 X-AIO 控制台 的历史价格数据，写一个 动态调度器：
- 低谷时批量跑大任务；
- 高峰时只跑关键请求。
-
📊 总结
Tensdaq 的竞价 API 让大模型调用 更灵活、更贴近供需关系，但也要求我们在代码层面做好：
- 容错（重试、降级）
- 监控（价格曲线、失败率）
- 调度（不同任务走不同策略）
如果你打算在项目里控制成本，不妨试试这种“竞价 + 固定价混合”的方式。
👉 平台入口：X-AIO Tensdaq
X-AIO Tensdap 竞价API原文：Linux DO
