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llms.txt

llms.txt 是一项拟议标准，旨在使网站内容对大语言模型更易于访问。与用于网络爬虫的 robots.txt 类似，llms.txt 告知 AI 工具有哪些文档可用以及如何访问这些文档。

文件

Binance Web3 API 提供两个 llms.txt 文件：

文件	URL	描述
llms.txt	/zh-CN/dev-docs/llms.txt	摘要 — 文档标题、描述和链接（始终为英文，全站统一）
llms-full.txt	/zh-CN/dev-docs/llms-full.txt	完整内容 — 所有文档汇集在一个文件中（始终为英文）

格式

llms.txt（摘要）

摘要文件包含所有文档页面的结构化列表，包括标题、描述和 URL。注意：内容始终为英文——/llms.txt 是面向 LLM 的统一资源，全站只有一份英文版本，无中文 locale 副本。

Code
# Binance Web3 API

> On-chain data & trading services for developers.

## Market API

- [Introduction](/market-api/introduction): Market API overview
- [Get Price](/market-api/api-reference/get-price): Real-time token price

## Trading API

- [Introduction](/trading-api/introduction): DEX aggregator overview
- [Swap](/trading-api/api-reference/swap): Execute token swap
- [Quote](/trading-api/api-reference/quote): Get swap quote
- [Approve Transaction](/trading-api/api-reference/approve-transaction): Token approval

## Transaction API

- [Introduction](/transaction-api/introduction): Transaction broadcasting
- [Broadcast](/transaction-api/api-reference/broadcast-transactions): Submit signed tx

llms-full.txt（完整内容）

完整文件包含每个文档页面的完整 Markdown 内容，以标题分隔。这对于将整个文档加载到大语言模型的上下文窗口中非常有用。

使用示例

输入到任意大语言模型

Code
# 下载并用作上下文
curl -s https://web3.binance.com/zh-CN/dev-docs/llms.txt

# 完整文档，用于全面的上下文
curl -s https://web3.binance.com/zh-CN/dev-docs/llms-full.txt

与 Claude 配合使用

Code
请阅读 https://web3.binance.com/zh-CN/dev-docs/llms.txt，并帮助我了解
如何使用 Binance Web3 Trading API 执行代币兑换。

在 Python 脚本中使用

Code
import requests

# 获取文档索引
response = requests.get("https://web3.binance.com/zh-CN/dev-docs/llms.txt")
docs_index = response.text

# 将其作为上下文输入到大语言模型
messages = [
    {"role": "system", "content": f"Binance Web3 API 文档:\n{docs_index}"},
    {"role": "user", "content": "如何获取兑换报价？"}
]

与 LangChain 配合使用

Code
from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader

loader = WebBaseLoader("https://web3.binance.com/zh-CN/dev-docs/llms-full.txt")
docs = loader.load()

何时使用 llms.txt

• llms.txt — 您希望快速让大语言模型了解所有可用文档
• llms-full.txt — 您希望将完整文档加载到大语言模型的上下文窗口中