cloud-sandbox

xiaozhanAI 可以在云端 Linux 沙箱（OpenAI 官方托管容器，带 Python 3、Node.js、LibreOffice、python-docx / python-pptx / openpyxl 和中文字体）里写代码、跑命令，把 Word、PPT、Excel、PDF 这类文件做出来交给你。用法与 OpenAI 官方的 Responses API 完全一致：

调 POST /v1/responses，带上 code_interpreter 或 shell 工具；
回答里的 container_file_citation 告诉你文件在哪个容器（container_id）、文件 id 是什么（file_id）；
用 GET /v1/containers/{container_id}/files/{file_id}/content 把文件下载下来。

要不要做文件由模型根据你的提示词自己判断：让它「做一份 PPT」它就会做，只是问问题它就直接用文字回答。

只有 xiaozhanAI 支持云沙箱，并且只在 /v1/responses 上（/v1/chat/completions 不支持这两个工具，和 OpenAI 官方一致）。

快速开始#

1. 让模型做文件#

curl https://api.dflop.top/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $GPUSHARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "xiaozhanAI",
    "tools": [{ "type": "code_interpreter", "container": { "type": "auto" } }],
    "input": "用 python-pptx 做一份 5 页的「第三季度复盘」PPT，中文字体用 Noto Sans CJK SC，保存到 /mnt/data/第三季度复盘.pptx，最后给出文件链接。"
  }'

回答的 output 里，消息内容带着文件引用（节选）：

{
  "type": "output_text",
  "text": "已完成：[下载 第三季度复盘.pptx](sandbox:/mnt/data/第三季度复盘.pptx)",
  "annotations": [
    {
      "type": "container_file_citation",
      "container_id": "cntr_6acf7f72fff48198b31b607db0a7a003020f215d49c216d5",
      "file_id": "cfile_6acf7f757e848191962c004f076016de",
      "filename": "第三季度复盘.pptx",
      "start_index": 4,
      "end_index": 48
    }
  ]
}

正文里的 sandbox:/mnt/data/… 是容器内路径，不能直接打开，请用下一步的接口下载。

2. 下载文件#

curl https://api.dflop.top/v1/containers/$CONTAINER_ID/files/$FILE_ID/content \
  -H "Authorization: Bearer $GPUSHARE_API_KEY" \
  -o 第三季度复盘.pptx

Python（OpenAI SDK）#

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.dflop.top/v1", api_key="sk-gpushare-...")

resp = client.responses.create(
    model="xiaozhanAI",
    tools=[{"type": "code_interpreter", "container": {"type": "auto"}}],
    input="用 python-docx 写一份一页的《活动方案》Word 文档，保存到 /mnt/data/活动方案.docx，最后给出文件链接。",
)

for item in resp.output:
    if item.type != "message":
        continue
    for part in item.content:
        for ann in getattr(part, "annotations", None) or []:
            if ann.type == "container_file_citation":
                data = client.containers.files.content.retrieve(ann.file_id, container_id=ann.container_id)
                data.write_to_file(ann.filename)
                print("saved", ann.filename)

做文件通常要几十秒到几分钟，建议加 stream=True（"stream": true）边做边收，避免长时间没有数据导致客户端或代理超时。

用 `shell` 工具#

code_interpreter 只跑 Python；shell 给模型一个完整的 Linux shell（可以用 LibreOffice 转 PDF、用 Node.js 的 PptxGenJS 做 PPT、渲染预览图等），写法同 OpenAI：

{
  "model": "xiaozhanAI",
  "stream": true,
  "tools": [{ "type": "shell", "environment": { "type": "container_auto" } }],
  "input": "做一份「新品发布会」PPT，8 页，配色简洁，保存到 /mnt/data/新品发布会.pptx 并给出链接。"
}

文件引用和下载方式与上面相同。

把你自己的素材交给模型#

先建一个容器、把文件传进去，再让模型在这个容器里工作：

# ① 建容器
curl https://api.dflop.top/v1/containers \
  -H "Authorization: Bearer $GPUSHARE_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"name": "q3-report"}'
# → {"id": "cntr_…", "object": "container", "status": "running", "memory_limit": "4g", …}

# ② 上传素材（multipart，字段名 file）
curl https://api.dflop.top/v1/containers/$CONTAINER_ID/files \
  -H "Authorization: Bearer $GPUSHARE_API_KEY" \
  -F "[email protected]"
# → {"id": "cfile_…", "path": "/mnt/data/…sales.xlsx", "source": "user", …}

# ③ 让模型使用这个容器
curl https://api.dflop.top/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $GPUSHARE_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "xiaozhanAI",
    "tools": [{ "type": "shell", "environment": { "type": "container_reference", "container_id": "'$CONTAINER_ID'" } }],
    "input": "读 /mnt/data 里的 sales.xlsx，做一份带图表的销售分析 Word 报告，保存到 /mnt/data/销售分析.docx。"
  }'

code_interpreter 引用已有容器的写法是 "container": "cntr_…"。上传后文件在容器里的实际路径以返回的 path 为准（会带一段随机前缀），可以在提示词里让模型先 ls /mnt/data。

Python 里对应 client.containers.create(name=…) 与 client.containers.files.create(container_id, file=open("sales.xlsx", "rb"))。

接口一览#

方法	路径	说明
POST	`/v1/containers`	建容器（当场计一个容器窗口，见下文计费）
GET	`/v1/containers`	列出你的容器（`limit` ≤ 50、`order`、`after`）
GET	`/v1/containers/{container_id}`	查看容器状态
DELETE	`/v1/containers/{container_id}`	删除容器
GET	`/v1/containers/{container_id}/files`	列出容器里的文件（`limit` / `order` / `after`）
POST	`/v1/containers/{container_id}/files`	上传文件（multipart，字段 `file`，≤ 50 MB）
GET	`/v1/containers/{container_id}/files/{file_id}`	文件信息
GET	`/v1/containers/{container_id}/files/{file_id}/content`	下载文件（总是以附件形式返回）
DELETE	`/v1/containers/{container_id}/files/{file_id}`	删除文件

请求和响应的字段与 OpenAI 官方 Containers API 相同。余额用完时这些接口仍然可以查看和下载（建容器除外）。

计费#

token、联网、出图：按 xiaozhanAI 的价格照常计（见模型与定价）。
容器费：每个容器每 20 分钟计一次 194.112 积分。一个容器第一次被用到（或用 POST /v1/containers 建出来）时开始计第一个 20 分钟；这 20 分钟里再用它不另收；过了 20 分钟还在用，再计下一个 20 分钟。
容器费在用量日志里单独一行：unit_type 为 container，unit_count 是这次计了几个 20 分钟。

想省容器费：同一批文件尽量在同一个容器里连续做（用 container_reference / "container": "cntr_…" 复用），而不是每次都让它新建。

限制#

容器固定 4 GB 内存（请求里写别的 memory_limit 也按 4 GB）。
容器不能访问外网：network_policy 只接受 {"type": "disabled"}。
不支持 OpenAI Files 的 file_ids（建容器、自动容器、上传接口都不收），素材请用上传接口传进容器。
不支持 background: true，长任务请用 stream: true。
容器闲置 20 分钟后会被销毁，里面的文件随之消失 —— 做完请尽快下载。
容器和其中的文件只有建出它的那把 API Key 能访问；别的 Key（包括同一账号下的其他 Key）访问会得到 404。

常见错误#

状态	场景
404 `Container with id '…' not found.`	容器不存在、已删除，或不是这把 Key 建的
400 `Container is expired.`	容器闲置超过 20 分钟已过期，换一个新容器（`container_auto` / `type: auto`）
400 `… file_ids is not supported …` / `… network_policy …`	用了上面「限制」里不支持的参数
400 `tool_not_supported`（`/v1/chat/completions` 带 `shell`）	云沙箱只在 `/v1/responses` 上
402	余额不足（建容器、调用模型时）

更多错误码见错误码。