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此技能會教你的程式設計代理工具只需描述你的需求，即可整合 LemonData 的 300+ AI APIs。它被封裝為一個共用的 agent-first 技能，並可搭配任何支援技能或規則檔案的程式設計代理工具使用。此 API 為 Agent-First —— 即使 agent 猜錯 model 名稱，錯誤回應也會明確告訴它該如何修正。
本頁文件化的是可重用的 skill 封裝層，而不是協定相容層。如果你需要端點、SDK 或用戶端設定說明，請查看對應工具的專門整合頁。

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運作方式

  1. 你描述你的需求 —「我想在我的 Python 專案中使用 GPT-4」
  2. agent 呼叫 API — 它可能會猜測 model 名稱或端點
  3. 如果有任何問題 — API 會回傳結構化提示（did_you_mean、suggestions、retry_after）
  4. agent 自我修正 — 讀取提示並使用正確參數重試
  5. 你獲得可運作的程式碼 — 通常在第一次或第二次嘗試就能完成

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安裝

請使用標準的非互動式安裝指令：
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y
這會從 LemonData skills repository 安裝共用的 lemondata-api-integration 技能。如果你的工具不支援安裝程式，請將 repository 中的 skills/lemondata-api-integration/ 資料夾複製到你的工具所使用的共用 skills 或 rules 目錄中。

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驗證安裝

請詢問你的程式設計代理工具： 
有哪些可用的 skills？
如果你看到 lemondata-api-integration，表示安裝成功。

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取得你的 API Key

1

前往 LemonData

前往 lemondata.cc
2

登入

建立帳號或登入
3

取得 API Key

前往 Dashboard → API Keys 並建立新的 key
4

複製 Key

你的 key 會以 sk-... 開頭 —— 請安全保存
你不需要事先設定 API Key。當你使用此技能時，agent 會向你索取 key，並將其包含在產生的程式碼中。

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範例

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Chat Completion

你這樣說： 
我想在我的 Python 專案中使用 GPT-4
agent 會產生： 
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
如果 agent 猜錯 model 名稱（例如 gpt5），API 會回傳： 
{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-5.4",
    "suggestions": [{"id": "gpt-5.4"}, {"id": "gpt-5-mini"}],
    "hint": "Did you mean 'gpt-5.4'? Use GET https://api.lemondata.cc/v1/models to list all available models."
  }
}
agent 會讀取 did_you_mean、修正 model 名稱，並重新嘗試 —— 全程自動完成。

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圖像生成

你這樣說： 
Generate images with Flux in Node.js
agent 會呼叫 image API、處理錯誤，並產生包含下載與儲存邏輯的完整程式碼。

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語音辨識

你這樣說： 
Integrate speech-to-text in my app
agent 會產生使用正確 /v1/audio/transcriptions 端點與音訊檔案處理的程式碼。

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Agent-First 錯誤恢復

每個錯誤回應都包含任何程式設計代理工具都可解析的結構化提示。詳情請參閱完整的 Agent-First API 參考。
錯誤API 回傳內容Agent 會怎麼做
錯誤的 model 名稱did_you_mean + suggestions自動修正並重試
餘額不足balance_usd + 較便宜的 suggestions切換到可負擔的 model
Model 無法使用alternatives + retry_after切換到可用的 model
達到 rate limitretry_after（精確秒數）等待後重試
Context 過長具有更大 model 的 suggestions切換到更大 context 的 model

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原生 Endpoint 最佳化

當你使用 Claude 或 Gemini model 呼叫 /v1/chat/completions 時，API 會回傳最佳化 headers： 
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
agent 會自動切換到原生端點以獲得更佳效能（無需格式轉換、支援 extended thinking、prompt caching）。

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Model 探索

無需查找文件： 
# Machine-readable API overview
curl https://api.lemondata.cc/llms.txt

# List models by category
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=chat" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Filter by capability
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?tag=coding" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

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支援的能力

類型範例
ChatGPT-5.4, Claude, Gemini, DeepSeek
圖像生成Midjourney, Flux, Stable Diffusion
影片生成Sora, Runway, Kling, Luma AI
音樂生成Suno
3D ModelsTripo3D
AudioText-to-Speech, Speech-to-Text
Embeddingstext-embedding-3
Rerankbce-reranker, qwen3-rerank

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最佳實務

API Key 安全性

請使用環境變數。切勿將 key 提交到 git，也不要將其暴露在前端程式碼中。

成本管理

請在你的 dashboard 中設定使用限制。檢查 error.balance_usd 以透過程式方式監控成本。

直接描述需求

請說「我想在 Python 中生成圖片」，而不是「LemonData 有 image API 嗎？」

描述你的情境

「我正在使用 GPT-4 建立 chatbot」比起「使用 GPT-4」能提供 agent 更多上下文。

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常見問題

請嘗試在你的請求中提及「LemonData」或「LemonData API」：
我想用 LemonData 把 GPT-4 整合到我的專案中
LemonData 的 Agent-First API 會回傳結構化錯誤提示。如果 agent 猜錯 model 名稱，錯誤中會包含正確名稱的 did_you_mean，以及提供替代選項的 suggestions。agent 會讀取這些資訊，並在下一次嘗試時自動修正。
任何支援共用 skill 或 rules 目錄的程式設計代理工具都可以。若支援安裝程式，npx skills add 會自動將共用的 lemondata-api-integration 技能放置到偵測到的位置。
重新執行安裝程式：
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y

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資源

Agent-First API

結構化錯誤提示的完整參考

API 文件

完整的 API 參考

Models

瀏覽全部 300+ 可用 models

llms.txt

提供給 AI agents 的 machine-readable API overview
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