api_key、base_url 等）。从一个凭证出发，可以发现该 API 在每个模型族下提供的全部模型。下表列出内置凭证及其下的模型类：
这种分层与前端的自然交互流程（先注册凭证，再从凭证下挑选模型）一致，让界面只需鉴权一次，就能展示该 API 支持的所有模型族。
所有模型族共享同一种构造模式：模型接收一个凭证、一个模型名，以及可选的 API 专属
Parameters 对象。各模型族的创建与调用细节参见对应页面：
前端集成
什么是模型卡片
模型卡片（ModelCard）是对模型能力与约束的声明式描述，用于驱动前端：模型选择器、参数表单、能力开关都可以基于它动态渲染，无需在前端硬编码任何与特定模型 API 相关的逻辑。每个模型族有自己的卡片类：
三种卡片类共享一组核心字段：
在核心字段之外，每种卡片还有各自的专属字段：
input_types 与 output_types 都用 MIME 类型描述模态，常见取值如下：
每张卡片由模型实现旁的 YAML 文件定义。下面三个 tab 分别展示各模型族的一张真实卡片：
参数 Schema 与覆盖
暴露给前端的parameter_schema 由两层叠加而成：
- 基础 schema：由模型的
Parameters类通过model_json_schema()自动生成，列出全部可调参数（temperature、max_tokens、thinking_enable等），并给出类型与 API 通用范围。 - 逐模型覆盖：YAML 中的
parameter_overrides块会按字段叠加在基础 schema 之上。
max_tokens，但上限各不相同。借助覆盖，模型卡片可以收紧某个范围、固定默认值，或隐藏某个不适用的参数。
部分调整无需显式覆盖即会自动生效：
output_types 中没有 application/x-thinking 时，Chat 卡片会自动去掉 thinking_enable / thinking_budget，并将 max_tokens 上限设为 output_size；TTS 卡片会把 voices 列表转换为 voice 字段的 enum。获取模型卡片
模型卡片的发现遵循 凭证类 ⇒ 模型类 ⇒ 模型卡片 的层级：每个凭证都知道各模型族下与之关联的模型类（get_chat_model_class()、get_tts_model_classes()、get_embedding_model_class()），每个模型类则从实现旁的 _models/ 目录加载 YAML 卡片定义：
list_models()。下面三个 tab 分别展示各模型族的获取方式：
延伸阅读
大语言模型
创建与调用对话模型、生成结构化输出、接入自定义模型 API。
语音合成
标准与实时两种模式的语音合成，以及与智能体的集成。
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文本与多模态内容嵌入，内置分批、重试与缓存。