需注册企业邮箱获取API密钥，调用/code/generate接口时传language、prompt、max_tokens字段，推荐使用v2.3.1+ SDK自动处理鉴权与重试，支持context字段或预上传ZIP启用上下文感知。
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你需要在自有系统中调用Fitten Code的代码生成能力，而不是依赖IDE插件界面，比如要嵌入到内部研发平台、低代码平台或AI编程工作台中。
确认API接入权限与密钥
访问 https://api.fitten.ai/v1/auth/register，使用企业邮箱完成注册；注册后进入控制台「API Keys」页，点击「Create Key」生成一对 【API Key + Secret Key】，该密钥对具备调用 code/generate 接口的默认权限。
注意：密钥首次生成后仅显示一次，【务必立即复制保存】，丢失需手动删除重建，旧密钥将立即失效。
构造标准HTTP请求
向 https://api.fitten.ai/v1/code/generate 发起 POST 请求，Header 必须包含：
Authorization: Bearer <your_api_key></your_api_key>
Content-Type: application/json
Body 为 JSON 格式，至少包含三个字段：language（如 "python"）、prompt（自然语言需求描述）、max_tokens（建议设为 512）。不传 context 字段时，模型仅基于 prompt 生成，无文件级上下文感知能力。
处理响应与错误码
成功响应返回 HTTP 200，Body 中 code 字段即为生成的可执行代码字符串，lang 字段标识实际输出语言（可能与输入 language 不一致，例如 prompt 写“用Python读Excel”，但模型判断 pandas 更适合，仍返回 python）。
遇到 401 错误说明密钥无效或已过期；429 表示当前密钥超出 QPS 限制（默认 5 次/秒），需在请求头添加 X-Client-ID 用于多实例分流；500 错误则代表服务端模型推理失败，此时应重试并检查 prompt 是否含非法控制字符。
集成 Python 客户端（推荐方式）
第一步：安装官方 SDK
Fitten Code 1.0.3是一款由清华博士团队打造的AI编程助手，基于国产计图（Jittor）深度学习框架开发。它支持VS Code、JetBrains系列等主流IDE及80多种编程语言。核心功能包括智能代码补全、注释生成、代码解释、Bug检测、单元测试生成等，旨在全方位提升开发效率。该工具对个人用户免费开放。
pip install fitten-api-client==2.3.1
第二步：初始化客户端并调用
from fitten_api import FittenClient
client = FittenClient(api_key="sk-xxx", secret_key="ssk-yyy")
result = client.generate(
prompt="写一个函数，接收列表和阈值，返回大于阈值的元素索引",
language="python",
timeout=15
)
print(result.code)
这一步操作起来很简单，直接把文件拖进去就行。SDK 自动处理 token 刷新、重试（默认 2 次）、超时熔断与错误分类，比手写 requests 稳定得多；【必须使用 v2.3.1 或更高版本，低版本不兼容 2026 年新上线的 context-aware 模式】。
启用上下文感知生成（进阶）
方法一：通过 context 字段注入代码片段
在 generate 请求 Body 中加入 "context": {"file_path": "utils.py", "content": "def load_config():..."} ，模型会将该内容作为当前编辑环境参考，生成更贴合项目风格的代码。
方法二：使用 /v1/code/context/upload 接口预上传整个项目结构
先 POST 项目 zip 包至该接口，获得 context_id；后续所有 /generate 请求带上 "context_id": "ctx_abc123"，即可启用跨文件语义理解。此模式下模型能识别自定义类名、内部函数调用链与模块依赖关系。
注意：context_id 有效期为 24 小时，超时需重新上传；单次上传 ZIP 不得超过 50MB，且禁止包含 .git、__pycache__ 等敏感目录。
