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集成

一个已发布的模型服务是一个标准的、 兼容 OpenAI 的端点，因此任何支持该 API 的客户端或框架都可以 通过设置其基础 URL 和 API 密钥来调用它——无需任何 Lens 专属客户端。

curl​

curl http://<edge-host>:<edge-port>/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: ******" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"Qwen/Qwen3-8B","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

OpenAI Python SDK​

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://<edge-host>:<edge-port>/v1",
    api_key="lens-mk-...",
)
response = client.chat.completions.create(
    model="Qwen/Qwen3-8B",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

LangChain / LlamaIndex / 其他兼容 OpenAI 的框架​

任何接受为"兼容 OpenAI"的提供方自定义 base_url 和 api_key 的框架， 使用方式都是一样的——将它指向 http://<edge-host>:<edge-port>/v1， 并使用一个 Lens API 令牌（lens-mk-...，从 模型服务页面签发）。

Lens Assistant 自己的提供方​

Lens Assistant 和智能体部署规划走的是 相反的方向：此时 Lens 是客户端，它会调用你所配置的 外部服务提供方（OpenAI、 Azure OpenAI、Anthropic，或一台自托管的兼容 OpenAI 的服务器—— 而这台服务器本身也可以是另一个 Lens 模型服务）。