SiliconFlow API: полное руководство для AI-инженеров (2026)

SiliconFlow — единый OpenAI-совместимый endpoint с доступом к 200+ моделям: DeepSeek, Qwen, GLM, Kimi, MiniMax и другие. Регистрируетесь, получаете API key, направляете OpenAI SDK на https://api.siliconflow.cn/v1 — и ваш код работает без изменений. Три модели полностью бесплатны, кредитная карта не требуется.

Мы написали это руководство, потому что несмотря на широкие возможности SiliconFlow, официальная документация разбросана по множеству страниц. Это единственная справка, которая нам нужна была, когда мы интегрировали SiliconFlow в наш routing layer.

Быстрый старт за 3 минуты

Шаг 1: Создайте аккаунт. Перейдите на cloud.siliconflow.cn и зарегистрируйтесь. SiliconFlow поддерживает вход через SMS, email, GitHub и Google OAuth.

Шаг 2: Получите API key. Откройте API Keys и нажмите «Create API Key». Скопируйте его.

Шаг 3: Первый вызов. Установите OpenAI Python SDK:

pip install --upgrade openai

Запустите:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_SILICONFLOW_KEY",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-8B",  # бесплатная модель
    messages=[{"role": "user", "content": "Что такое SiliconFlow?"}],
)

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

Готово. Вы только что вызвали бесплатную модель. Без привязки карты, без настройки биллинга.

Глобальный endpoint: Также доступен https://api.siliconflow.com/v1 для глобального трафика. Endpoint .cn оптимизирован для Китая.

Доступные модели

SiliconFlow хостит модели от нескольких вендоров на одном endpoint. Ключевые семейства на июнь 2026:

Цены: siliconflow.com/pricing, получено 2026-06-05. Цены в USD за 1M token.

Бесплатные модели

После верификации личности SiliconFlow предоставляет несколько моделей бесплатно:

• Qwen3-8B — general-purpose chat, быстрая, 262K context
• DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B — дистиллированная reasoning модель
• DeepSeek-OCR — извлечение данных из документов

Бесплатные модели имеют фиксированные rate limits. Для большей пропускной способности доступны версии с префиксом Pro/ — например, Pro/Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct вместо бесплатного Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct.

Настройка OpenAI SDK: base_url, маппинг моделей, streaming

Базовая настройка (Python)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_SILICONFLOW_KEY",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1",
)

Формат model ID

ID моделей на SiliconFlow следуют формату Vendor/ModelName:

Streaming

Streaming работает идентично OpenAI API:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Объясни DNS в одном абзаце."}],
    stream=True,
)

for chunk in response:
    if not chunk.choices:
        continue
    delta = chunk.choices[0].delta
    if delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)
    # reasoning content от DeepSeek R1
    if hasattr(delta, "reasoning_content") and delta.reasoning_content:
        print(delta.reasoning_content, end="", flush=True)

Поле reasoning_content — DeepSeek R1 возвращает chain-of-thought reasoning отдельно от финального ответа. SiliconFlow сохраняет это поле end-to-end.

Function Calling (Tool Use)

SiliconFlow поддерживает OpenAI-совместимый function calling на ряде моделей. Передаёте tools точно как с OpenAI:

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-ai/DeepSeek-V3.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Какая погода в Пекине?"}],
    tools=[
        {
            "type": "function",
            "function": {
                "name": "get_weather",
                "description": "Получить погоду в городе",
                "parameters": {
                    "type": "object",
                    "properties": {
                        "city": {"type": "string", "description": "Название города"}
                    },
                    "required": ["city"],
                },
            },
        }
    ],
)

Модели с поддержкой function calling: DeepSeek R1, DeepSeek V3/V3.2, серия Qwen 2.5 (7B–72B) и серия GLM-4. Актуальный список — в документации SiliconFlow по function calling.

Rate limits

SiliconFlow измеряет rate limits по нескольким метрикам:

• RPM — запросов в минуту
• TPM — token в минуту
• RPD / TPD — дневные лимиты
• IPM / IPD — изображений в минуту / день

По категориям моделей

Уровни использования

Rate limits масштабируются с месячным потреблением. Система уровней SiliconFlow:

Уровень определяется по максимуму из текущего и предыдущего месяца. Апгрейд мгновенный.

Важно: Rate limits считаются на аккаунт, а не на API key. Создание нескольких ключей не увеличивает лимиты. Каждая модель имеет независимые лимиты.

Источник: SiliconFlow rate limits, получено 2026-06-05.

Частые ошибки и решения

429 Too Many Requests

HTTP/1.1 429 Too Many Requests
Request was rejected due to rate limiting.

Решение: Implement exponential backoff. SiliconFlow предоставляет cookbook с примерами обработки rate limits. Также можно повысить уровень использования или связаться с SiliconFlow для custom rate package.

401 Unauthorized

API key невалиден или отсутствует. Проверьте:

• Key начинается с sk-, скопирован из cloud.siliconflow.cn/account/ak
• Передаётся как api_key, а не в header вручную
• Не использован случайно key от DashScope или DeepSeek

400 Model Not Found

ID модели не соответствует неймингу SiliconFlow. Частые ошибки:

• deepseek-v4-pro вместо deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro (регистр и префикс вендора важны)
• Модель была недавно deprecated — проверьте release notes

Streaming возвращает пустые chunk

Некоторые модели возвращают пустой массив choices в первом chunk. Это нормально:

for chunk in response:
    if not chunk.choices:
        continue

Чеклист перед продакшеном

Перед запуском с SiliconFlow в production проверьте:

1. Retry logic с exponential backoff

Не давайте однократному 429 уронить приложение:

import time
from openai import OpenAI, RateLimitError

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_KEY",
    base_url="https://api.siliconflow.cn/v1",
)

def call_with_retry(messages, model, max_retries=3):
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return client.chat.completions.create(
                model=model,
                messages=messages,
            )
        except RateLimitError:
            wait = 2 ** attempt
            time.sleep(wait)
    raise Exception("Max retries exceeded")

2. Spending limits

В панели управления аккаунтом SiliconFlow можно настроить месячные лимиты расходов. Сделайте это.

3. Мониторинг deprecations

SiliconFlow периодически отключает старые модели. Подпишитесь на release notes. Пример: Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 была deprecated 2026-05-15.

4. Правильный endpoint

• Трафик из Китая: https://api.siliconflow.cn/v1 — ниже latency
• Глобальный трафик: https://api.siliconflow.com/v1

5. Routing layer для failover

Если SiliconFlow упадёт — упадёт и ваше приложение, если нет fallback. Мы маршрутизируем запросы к SiliconFlow через TheRouter, который автоматически переключается на другие провайдеры (DashScope, DeepSeek напрямую) при недоступности SiliconFlow. Настройка — одна строка base_url.

Image, Video и Audio модели

SiliconFlow — не только для chat. Платформа хостит и multimodal модели:

Тот же API key и аутентификация. Endpoint для изображений: /v1/images/generations; для аудио: /v1/audio/speech.

Цены: siliconflow.com/pricing, получено 2026-06-05.

Часто задаваемые вопросы

SiliconFlow совместим с OpenAI?

Да. SiliconFlow exposes /v1/chat/completions, /v1/embeddings, /v1/images/generations и другие стандартные OpenAI endpoints. Python и TypeScript OpenAI SDK работают без изменений кода — только base_url. Подробнее: SiliconFlow через OpenAI SDK.

Как цены SiliconFlow сравниваются с прямым вызовом DeepSeek/Qwen?

Зависит от модели. DeepSeek V4 Pro на SiliconFlow стоит $1.74/$3.48 за миллион token (input/output) — конкурентно с прямым API DeepSeek. По Qwen SiliconFlow может быть немного дешевле DashScope на некоторых тарифах за счёт собственного оптимизированного inference. Всегда проверяйте актуальные цены — они часто меняются.

Можно ли fine-tune модели на SiliconFlow?

Да. SiliconFlow предлагает managed fine-tuning. Загружаете training data, выбираете базовую модель, SiliconFlow управляет GPU-сcheduling. Цены зависят от размера модели и длительности обучения. Подробности: SiliconFlow Products.

Что делать, если модель deprecated?

SiliconFlow публикует анонсы в release notes с заблаговременным уведомлением. После sunset date deprecated model ID возвращают 400. Решение: обновите model ID на рекомендованную замену.

SiliconFlow хранит мои данные?

Согласно privacy policy SiliconFlow, данные API-запросов не хранятся после обработки. Для регулируемых сценариев ознакомьтесь с terms of service и privacy policy.

---

Источники: SiliconFlow Quickstart (получено 2026-06-05), SiliconFlow Rate Limits (получено 2026-06-05), SiliconFlow Pricing (получено 2026-06-05), SiliconFlow Function Calling (получено 2026-06-05), SiliconFlow Release Notes (получено 2026-06-05).