必须获取腾讯云cam系统的secretid和secretkey密钥，通过openai兼容接口调用混元模型；文本接口为https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1/chat/completions，图像接口为https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1/images/generations；需配置环境变量避免密钥泄露。
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要把腾讯混元模型接入自己的项目，必须拿到合法有效的 API 密钥，并通过标准 HTTP 请求调用其 OpenAI 兼容接口，不能直接连接腾讯云控制台页面或使用未授权的前端 SDK。
获取混元 API 密钥（SecretId + SecretKey）
这一步是所有后续操作的前提，没有密钥就无法发起任何请求。
登录腾讯云控制台 → 进入「访问管理（CAM）」→ 「API 密钥管理」→ 点击「新建密钥」→ 填写密钥名称（如“my-project-hunyuan”）→ 选择「子用户」或「主账号」（【推荐用子用户，权限可精确控制】）→ 提交后立即复制保存 SecretId 和 SecretKey（【仅显示一次，关闭页面即不可再查】）。
注意：TokenHub 的 API Key 和 CAM 的 SecretId/SecretKey 是两套系统。本文接入方式使用的是 CAM 密钥，不是 TokenHub Key。
确认可用模型与接口地址
腾讯混元当前主力文本模型为 hunyuan-pro、hunyuan-standard、hunyuan-lite，图像模型为 hunyuan-image-3.5-preview。所有模型均通过统一 OpenAI 兼容接口调用。
接口基础 URL 是：https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1/chat/completions（文本）或 https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1/images/generations（生图）。
不建议使用旧版 https://api.tencentcloudapi.com 地址，该地址需手动拼签名，调试成本高且易出错。
Python 项目中调用混元文本模型
方法一：使用 requests 手动构造请求（适合快速验证）
安装依赖：pip install requests。
准备请求头：必须包含 Authorization: Bearer {SecretKey}，且 Content-Type 设为 application/json。
构造 payload：至少包含 model（如 "hunyuan-pro"）、messages（数组格式，含 role 和 content），可选 max_tokens、temperature。
发送 POST 请求 → 检查响应 status_code 是否为 200 → 解析 response.json()["choices"][0]["message"]["content"] 获取结果。
Node.js 项目中调用混元生图模型
第一步：初始化 fetch 请求，设置 headers 包含 Authorization: Bearer YOUR_SECRET_KEY 和 Content-Type: application/json。
第二步：构建 body 对象，必须含 model: "hunyuan-image-3.5-preview" 和 prompt 字段（中文描述越具体，出图质量越高）。
第三步：调用 fetch(url, { method: 'POST', headers, body: JSON.stringify(body) })。
第四步：等待响应 → await res.json() → 提取 data[0].url 即为生成图直链（有效期 1 小时，需及时下载或转存）。
注意：生图接口返回的是 CDN 链接，不是 base64 编码，不要试图用 Buffer.from(data, 'base64') 解析。
配置环境变量避免密钥硬编码
在项目根目录创建 .env 文件，写入：
HUNYUAN_SECRET_KEY=your_actual_secret_key_here
HUNYUAN_API_BASE=https://api.hunyuan.cloud.tencent.com/v1
启动项目前执行 source .env（Linux/macOS）或 set -a; source .env; set +a；Node.js 项目用 dotenv 加载，Python 项目用 os.getenv("HUNYUAN_SECRET_KEY") 读取。
这一步不做，代码提交到 GitHub 就等于把密钥公开，【会导致账户被盗刷、产生高额账单】。
