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这个技能会教你的编码代理只需通过描述需求，就能集成 LemonData 的 300+ AI API。它被打包为一个共享的 Agent-First 技能，并适用于任何支持 skill 或 rules 文件的编码代理。该 API 是 Agent-First —— 即使代理猜错了模型名称，错误响应也会准确告诉它该如何修复。
本页文档化的是可复用的技能封装层，而不是协议兼容层。如果你需要端点、SDK 或客户端配置说明，请查看对应工具的专门集成页。

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工作原理

  1. 你描述你的需求 —— “我想在我的 Python 项目中使用 GPT-4”
  2. 代理调用 API —— 它可能会猜测一个模型名称或端点
  3. 如果出现任何问题 —— API 会返回结构化提示（did_you_mean, suggestions, retry_after）
  4. agent 自我纠正 —— 读取提示并使用正确参数重试
  5. 你获得可运行的代码 —— 通常在第一次或第二次尝试时即可完成

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安装

请使用规范的非交互式安装命令：
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y
这会从 LemonData skills 仓库安装共享的 lemondata-api-integration 技能。如果你的工具不支持安装器，请将仓库中的 skills/lemondata-api-integration/ 文件夹复制到你工具的共享 skills 或 rules 目录中。

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验证安装

询问你的编码代理： 
有哪些可用的 skills？
如果你看到了 lemondata-api-integration，则表示安装成功。

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获取你的 API Key

1

访问 LemonData

前往 lemondata.cc
2

登录

创建账户或登录
3

获取 API Key

进入 Dashboard → API Keys 并创建一个新的 key
4

复制 key

你的 key 以 sk-... 开头——请安全保存
你不需要提前配置 API Key。当你使用该技能时，agent 会向你请求 key，并将其包含在生成的代码中。

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示例

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Chat Completion

你说： 
我想在我的 Python 项目中使用 GPT-4
agent 生成： 
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)
如果代理猜错了模型名称（例如 gpt5），API 会返回： 
{
  "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."
  }
}
代理会读取 did_you_mean，修正模型名称，并重新尝试——这一切都会自动完成。

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图像生成

你说： 
Generate images with Flux in Node.js
agent 会调用图像 API、处理错误，并生成包含下载与保存逻辑的完整代码。

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语音识别

你说： 
Integrate speech-to-text in my app
代理会使用正确的 /v1/audio/transcriptions 端点和音频文件处理逻辑来生成代码。

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Agent-First 错误恢复

每个错误响应都包含任何编码代理都可以解析的结构化提示。详情请参阅完整的 Agent-First API 参考。
错误API 返回内容代理的处理方式
错误的模型名称did_you_mean + suggestions自动纠正并重试
余额不足balance_usd + 更便宜的 suggestions切换到可负担的模型
模型不可用alternatives + retry_after切换到可用的模型
触发速率限制retry_after（精确秒数）等待后重试
上下文过长suggestions 包含更大的 model切换到更大上下文的 model

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原生端点优化

当你使用 Claude 或 Gemini 模型调用 /v1/chat/completions 时，API 会返回优化 header： 
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
代理会自动切换到原生端点以获得更好的性能（无需格式转换、支持 extended thinking、支持 prompt caching）。

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Model 发现

无需搜索文档： 
# 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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支持的能力

类型示例
ChatGPT-5.4, Claude, Gemini, DeepSeek
图像生成Midjourney, Flux, Stable Diffusion
视频生成Sora, Runway, Kling, Luma AI
音乐生成Suno
3D 模型Tripo3D
音频Text-to-Speech, Speech-to-Text
Embeddingstext-embedding-3
Rerankbce-reranker, qwen3-rerank

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最佳实践

API Key 安全

使用环境变量。切勿将 key 提交到 git，也不要在前端代码中暴露它们。

成本管理

在你的 dashboard 中设置使用限制。检查 error.balance_usd 以通过编程方式监控成本。

直接表达需求

说“我想在 Python 中生成图像”，而不是“LemonData 有图像 API 吗？”

描述你的场景

“我正在使用 GPT-4 构建一个 chatbot”比“使用 GPT-4”能给 agent 提供更多上下文。

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FAQ

尝试在你的请求中提及 “LemonData” 或 “LemonData API”：
我想用 LemonData 把 GPT-4 集成到我的项目中
LemonData 的 Agent-First API 会返回结构化错误提示。如果 agent 猜错了 model 名称，错误中会包含带有正确名称的 did_you_mean 以及带有替代项的 suggestions。agent 会读取这些信息，并在下一次尝试时自动纠正。
任何支持共享 skill 或 rules 目录的 coding agent 都可以。当支持安装器时，npx skills add 会自动将共享的 lemondata-api-integration 技能放置到检测到的位置。
重新运行安装器：
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y

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资源

Agent-First API

结构化错误提示的完整参考

API 文档

完整的 API 参考

Models

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llms.txt

面向 AI agents 的机器可读 API 概览
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