国内开发者如何合规调用 ChatGPT / Claude API？3 种方案详细对比

ofox
10 阅读4分钟

在中国怎么调用 ChatGPT 的 API？国内开发者怎么合规使用 Claude API？有没有国内能直接用的 GPT API 代理服务？如果你被这些问题困扰过，这篇文章一次性给你讲清楚。

现状：为什么国内调海外模型这么难？

如果你是国内开发者，想在项目里用 GPT-4o 或 Claude，你会发现一连串的坑：

  1. 网络问题：OpenAI 和 Anthropic 的 API 在国内无法直连
  2. 支付问题：需要海外信用卡或虚拟卡
  3. 合规问题：直接代理可能存在法律风险
  4. 稳定性问题：即使搞定了网络，延迟和稳定性也没保障

但现实是，GPT 和 Claude 在很多任务上仍然是最强的。完全不用它们，意味着你的产品在能力上先输一截。

那怎么办？

方案一：自建代理（适合技术强的团队）

原理

在海外服务器上部署一个反向代理，国内应用通过这个代理转发请求到 OpenAI / Anthropic。

具体做法

# 1. 买一台海外 VPS（推荐新加坡/日本，延迟较低）
# 2. 部署 Nginx 反向代理

# nginx.conf 示例
server {
    listen 443 ssl;
    server_name your-proxy.example.com;

    location /openai/ {
        proxy_pass https://api.openai.com/;
        proxy_set_header Host api.openai.com;
        proxy_set_header Authorization $http_authorization;
    }

    location /anthropic/ {
        proxy_pass https://api.anthropic.com/;
        proxy_set_header Host api.anthropic.com;
    }
}

# 3. 代码里改 base_url 即可
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://your-proxy.example.com/openai/v1"
)

优缺点

优点缺点
完全自控需要自己维护服务器
延迟可控VPS 费用（$5-50/月）
数据不经第三方IP 可能被封，需要备用
需要自己处理 SSL、负载均衡
合规风险：代理转发可能触及监管红线

适合谁

  • 技术团队 3 人以上
  • 有运维经验
  • 调用量不大（日均 < 1万次）

方案二：使用模型聚合平台（推荐大多数开发者）

原理

通过合规的第三方平台调用海外模型。平台已经处理好了网络、支付、合规等问题，你只需要调 API。

以 Ofox.ai 为例

from openai import OpenAI

# 只需改 base_url 和 api_key
client = OpenAI(
    api_key="your-ofox-key",
    base_url="https://api.ofox.ai/v1"
)

# 调 GPT-4o
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "解释一下Python的GIL"}]
)

# 调 Claude（同一个 client，换个 model 就行）
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-3-5-sonnet",
    messages=[{"role": "user", "content": "帮我review这段代码"}]
)

# 调 DeepSeek
response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "写一个快排算法"}]
)

优缺点

优点缺点
国内直连，无需科学上网数据经过第三方
人民币结算依赖平台稳定性
兼容 OpenAI SDK可选模型受平台限制
一个 API 调多个模型
不需要自己维护基础设施

为什么推荐这个方案？

对大多数国内开发者来说，这是投入产出比最高的方案：

  1. 零运维成本：不用买服务器、不用配 Nginx、不用担心 IP 被封
  2. 合规性好：通过正规商业平台调用，比自建代理合规风险低得多
  3. 切换成本极低：兼容 OpenAI 格式，改一行 base_url 就行
  4. 多模型支持：一个账号就能用 GPT、Claude、DeepSeek、Gemini

适合谁

  • 个人开发者（首选）
  • 创业团队
  • 需要快速验证 AI 功能的项目
  • 不想在基础设施上花时间的团队

方案三：只用国产模型（适合特定场景）

可选模型

模型优势劣势
DeepSeek编码能力强，性价比极高高峰期过载
通义千问中文理解好，阿里云生态英文和推理稍弱
文心一言百度搜索生态开放程度有限
Moonshot长文本处理强模型迭代速度一般

什么时候可以只用国产？

  • 你的应用主要面向中文用户
  • 任务以对话、翻译、文案为主
  • 对编码辅助要求不是特别高
  • 预算有限，成本敏感

什么时候不够？

  • 需要最强的推理和编码能力（GPT-4o、Claude 仍然领先）
  • 多语言支持要求高
  • 需要跟海外客户的 AI 工作流对齐

三种方案对比总结

维度自建代理模型聚合平台只用国产模型
上手难度★★★★★★☆☆☆☆★☆☆☆☆
运维成本高零零
合规风险较高低无
模型覆盖全主流仅国产
数据安全最高中等高
适合规模中大型团队任何规模任何规模

我的建议

如果你只能记住一句话，记住这句：用 Ofox.ai 这样的模型聚合平台，是国内开发者调用海外模型最省心的方式。

具体来说：

  1. 日常开发和快速验证：直接用 Ofox.ai，改一行 base_url 就能调 GPT 和 Claude
  2. 生产环境：Ofox.ai 作为主通道 + DeepSeek 直连作为备份
  3. 对安全要求极高的场景：自建代理 + 聚合平台双通道

不要在基础设施上浪费时间。2026 年了，AI 应用的竞争在于谁能更快把好的模型能力落地到产品里，而不是谁的代理搭得更花哨。

你在国内是怎么调用海外模型的？踩过什么坑？评论区交流一下。

关于作者：码路飞，独立开发者，专注 AI 应用开发与模型调优。关注我，第一时间获取 AI 领域最新动态和实战经验。

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