调用视频API指南

请注意,本站已内置视频中心,可简化调用过程。

VIDEO API - 视频生成

创建“Grok-Heavy号池组”分组或者“国产视频模型”分组密钥后即可调用。视频生成为异步任务,推荐调用流程如下:

  1. 提交任务,保存返回的 task_id
  2. 轮询查询任务状态
  3. 任务完成后下载视频

⚠️ 注意:请勿对同一个任务重复提交。


接口列表

HTTP 方法 Endpoint 说明
POST /v1/videos 创建视频生成任务
GET /v1/videos/{task_id} 查询任务处理状态
GET /v1/videos/{task_id}/content 下载生成的视频

分辨率与计费规则

按网站货币计价,下表价格均为每个计费秒的价格,并非整段视频的固定打包价格。

  • 扣费保障:任务失败按原扣费全额退回。
  • 免费查询:查询状态与下载视频不会重复扣费。

模型对比与定价

参考网站模型广场

注:参考视频时长由服务端读取,客户端自填估计值无法改变扣费。


调用代码示例

1. 创建文生视频任务

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curl https://api.api2cn.com/v1/videos \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Seedance-2.0",
"prompt": "蓝色陶瓷球的产品特写,镜头缓慢环绕,光线自然",
"ratio": "16:9",
"duration": 5,
"resolution": "720p"
}'


2. 上传参考素材

每次仅能上传一个文件,kind 可选用 image、video 或 audio。

  • 文件规格限制:

  • 图片:支持 PNG / JPEG / WebP,单张最大 20MB

  • 音频:单文件最大 20MB

  • 视频:单文件最大 64MB

  • 链接时效:返回的授权链接有效期为 24 小时,请勿公开转发,并在过期前提交任务。

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curl https://api.api2cn.com/v1/video-assets \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-F "kind=video" \
-F "[email protected]"


3. 创建全能参考任务

将素材上传接口返回的链接填入 referenceImages、referenceVideos、referenceAudios 数组中(也支持其他可公开读取的 HTTPS 地址,不支持本地路径或 blob 链接)。提示词中可使用 @图1、@视频1、@音频1 引用。

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curl https://api.api2cn.com/v1/videos \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "Seedance-2.5",
"prompt": "画面主体参考@图1,运镜参考@视频1,节奏参考@音频1",
"ratio": "16:9",
"duration": 5,
"resolution": "480p",
"referenceImages": ["YOUR_UPLOADED_IMAGE_HTTPS_URL"],
"referenceVideos": ["YOUR_UPLOADED_VIDEO_HTTPS_URL"],
"referenceAudios": ["YOUR_UPLOADED_AUDIO_HTTPS_URL"]
}'

📌 细节说明:

  • 画面比例 (ratio):支持 21:9、16:9、4:3、1:1、3:4、9:16、Auto。
  • 首尾帧模式:使用 first_image,可选 last_image,并配合 ratio=Auto(不要与全能参考数组混用)。

4. 查询状态与下载视频

获取 task_id 后建议每 3–5 秒查询一次状态。取得 task_id 后应轮询查询原任务,请勿重复创建。其他用户无法使用其自己的密钥查询或下载你的任务。

  • queued / in_progress:处理中,请继续等待
  • completed:任务完成,可以发起下载
  • failed:任务失败,可查看错误和退款记录
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# 查询任务状态(将 task_xxx 替换为实际返回的 task_id)
curl https://api.api2cn.com/v1/videos/task_xxx \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY"

# 状态变为 completed 后下载视频
curl -fL https://api.api2cn.com/v1/videos/task_xxx/content \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-o result.mp4

调用生图api指南

生图API 调用指南

前置准备

`生图能力 模型属于 Image-2出图组、Image-2 Adobe原生4K渠道、Grok-Heavy号池组(使用grok-imagine-image-2.0模型) 分组,使用前需要创建相应的分组KEY。分组选择 Image-2出图组、Image-2 Adobe原生4K渠道、Grok-Heavy号池组 三者之一。


调用方式概览

OpenAI 官方文档将图片相关能力分为 Responses API、Images API、Chat Completions API 三类。对于 gpt-image-2,出图请优先使用 Images API。

API 名称 OpenAI 官方用途 gpt-image-2 使用建议 建议
Responses API 分析图片并作为输入;也可通过工具生成图片输出 不支持作为 gpt-image-2 的出图入口。需要出图请使用 Images API。 不支持
Images API 生成图片,也可上传图片作为输入进行编辑 支持文生图和图片编辑,是 gpt-image-2 的推荐调用方式。 推荐
Chat Completions API 分析图片输入,并生成文本或音频 不支持作为 gpt-image-2 的出图入口;size、quality、output_format 等参数不会按图片接口生效。 不支持

Images API 调用说明(推荐)

Images API 分为文生图和图片编辑/图生图两个接口:

  • 文生图:POST [https://api.api2cn.com/v1/images/generations](https://api.api2cn.com/v1/images/generations)
  • 图片编辑 / 图生图:POST [https://api.api2cn.com/v1/images/edits](https://api.api2cn.com/v1/images/edits)

💡 推荐用法:单纯生成图片使用 /v1/images/generations;如需上传参考图进行编辑/改图,使用 /v1/images/edits。


1. 文生图:/v1/images/generations

接口实例

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curl --location 'https://api.api2cn.com/v1/images/generations' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--header 'Authorization: Bearer 你的生图分组key' \
--header 'Accept: */*' \
--header 'Host: api.api2cn.com' \
--header 'Connection: keep-alive' \
--data '{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "一只橘猫戴着橙色围巾抱着水獭,温暖插画风格",
"size": "3840x2160",
"quality": "high",
"output_format": "png",
"response_format": "url",
"n": 1
}'

文生图参数说明

参数 类型 支持情况 说明
model string 支持 固定填写 gpt-image-2
prompt string 支持 图片描述提示词,建议写清楚主体、场景、风格、比例和文字内容
n integer 仅支持 1 只支持一次返回 1 张图,不支持 n: 2、n: 4 等多图请求
size string 支持 支持 auto 及符合限制的尺寸(如 1024x1024、1536x1024、1024x1536、1536x864、3840x2160)
quality string 支持 可选 low、medium、high、auto。草稿图用 low,正式出图用 high
response_format string 支持 可选 url、b64_json。默认建议用 url;b64_json 适合程序自行保存
output_format string 部分支持 推荐 png 或 jpeg,不建议使用 webp
output_compression integer 支持 仅在 output_format 为 jpeg 时使用,取值 0 到 100
background string 部分支持 建议使用默认值或 opaque,不支持 transparent
moderation string 支持 可选 auto、low。安全审核参数,不确定时保持默认即可
user string 支持 可选,用于标记终端用户或业务来源,普通调用可不传
stream boolean 不支持 请勿开启
partial_images integer 不支持 依赖 stream 的中间图返回能力,暂不支持
style string 不建议使用 旧模型常见参数,gpt-image-2 无需传递

2. 图片编辑 / 图生图:/v1/images/edits

/v1/images/edits 使用 multipart/form-data 格式上传图片。image 为二进制图片文件,prompt 写明修改需求。

接口实例

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curl --location 'https://api.api2cn.com/v1/images/edits' \
--header 'Authorization: Bearer 你的生图分组key' \
--header 'Accept: */*' \
--form 'model="gpt-image-2"' \
--form 'prompt="把图片里的主体保留,在右上角加一枚红色小印章,印章上写 DEMO"' \
--form 'image=@"/path/to/your-image.jpg"' \
--form 'size="1024x1024"' \
--form 'quality="high"' \
--form 'output_format="png"' \
--form 'response_format="url"'

图片编辑参数说明

参数 类型 支持情况 说明
model string 支持 固定填写 gpt-image-2
prompt string 支持 写清楚要保留什么、修改什么以及最终期望结果
image file 支持 必填,上传要编辑的图片二进制文件,建议一次上传 1 张
mask file 支持 可选,局部修改时上传 PNG 格式 mask;不传则默认整图编辑
n integer 仅支持 1 只支持一次返回 1 张图
size string 支持 同文生图,支持 auto 及符合限制的尺寸
quality string 支持 可选 low、medium、high、auto
response_format string 支持 可选 url、b64_json,默认推荐 url
output_format string 部分支持 推荐 png 或 jpeg,不建议使用 webp
output_compression integer 支持 仅在 output_format 为 jpeg 时使用,取值 0 到 100
background string 部分支持 建议使用默认值或 opaque,不支持 transparent
moderation string 支持 可选 auto、low(安全审核参数)
input_fidelity string 支持 可传 high,用于尽量保留原图的主体与细节
user string 支持 可选,普通调用可不传
stream boolean 不支持 请勿开启
partial_images integer 不支持 依赖 stream 的中间图返回能力,暂不支持

📌 局部修改提示:如需局部修改,可额外上传 mask(建议 PNG 图片),透明区域代表允许模型重点修改的位置;若不传 mask,模型将根据提示词对整张图进行编辑。


通用说明

1. 尺寸与质量

常用尺寸(Popular sizes)

  • 1024x1024:正方形
  • 1536x1024:横向
  • 1024x1536:纵向
  • 2048x2048:2K 正方形
  • 2048x1152:2K 横向
  • 3840x2160:4K 横向
  • 2160x3840:4K 纵向
  • auto:自动(默认)

尺寸限制(Size constraints)

  • 最大边长:必须 $\le 3840$ 像素
  • 整倍数要求:宽和高都必须是 16 的倍数
  • 宽高比限制:长边与短边比例不能超过 3:1
  • 总像素限制:介于 655,360 至 8,294,400 像素之间

质量选项(Quality options)

  • low:低质量
  • medium:中等质量
  • high:高质量
  • auto:自动(默认)

2. 参数选择建议

  1. 最简文生图:仅传 model 和 prompt,并把 n 设为 1。
  2. 提高清晰度:添加 "quality": "high"。
  3. 指定生成尺寸:添加 size 参数(如 "1024x1024" 或 "1536x1024")。
  4. 获取图片链接:保留默认的 "response_format": "url"。
  5. 程序直接读取 Base64:设置 "response_format": "b64_json"。
  6. 批量生成限制:请勿将 n 设置为大于 1 的值,生成多张图片请使用循环单独发起请求。

3. 返回结果

默认返回(图片下载地址 url)

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{
"created": 1776923999,
"data": [
{
"url": "https://XXXXXXXXXXXX/file_download/xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxxx-xxxxxxxxxxxx",
"revised_prompt": "..."
}
]
}

  • url 为生成的图片链接,直接访问即可下载。
  • revised_prompt 为模型实际使用前优化改写过的提示词,属于正常返回字段。

Base64 格式返回(b64_json)

请求中传入 "response_format": "b64_json" 时返回:

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{
"created": 1776923999,
"data": [
{
"b64_json": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAA...",
"revised_prompt": "..."
}
]
}

  • 此响应格式下不包含 url,需要客户端自行将 b64_json 字符串解码保存为图片文件。
  • 普通场景更推荐使用默认的 url 方式,更易于保存与分享。

CC Switch配置Claude&Codex完整教程

CC Switch 配置Claude & Codex完整教程

CC Switch 是一款强大的跨平台图形化配置管理工具,支持一键切换并管理 Claude Code CLI、Claude Desktop 桌面端、Codex CLI 以及 Codex 客户端/App 等多款 AI 编程工具的 API 供应商(如原生官方、DeepSeek、QCode、SiliconFlow 等)、Base URL、Token 与模型映射。


1. 准备工作

1.1 官方渠道与系统要求

⚠️ 安全提示
请只从 ccswitch.io、GitHub Releases 或项目官方源码仓库获取 CC Switch。任何要求付费、充值或索取登录凭据的“CC Switch”网站或客户端都不是官方渠道。

系统 最低版本要求 支持架构
Windows Windows 10 及以上 x64 / ARM64
macOS macOS 12 (Monterey) 及以上 Intel (x64) / Apple Silicon (arm64)
Linux glibc 2.35+ 和 WebKitGTK 4.1 x64 / ARM64

注:安装包可以从官网的下载页或 GitHub Releases 获取,两处文件完全相同。


1.2 可选:安装要管理的工具

CC Switch 本身不需要 Node.js 或其他运行环境。它管理的是你已经安装的 Claude Code、Codex 等工具;若尚未安装,可以先装好 CC Switch,再用以下任一方式安装工具:

方式一:在 CC Switch 内一键安装(推荐)

打开 「设置 → 关于」,工具列表会显示每个工具的当前版本和最新版本:

  • 未安装的工具旁提供 安装 按钮。
  • 已安装的工具可以单独升级或选择 「全部升级」。
  • 支持工具:Claude Code、Codex、Gemini CLI、Grok Build、OpenCode、OpenClaw、Hermes、Pi。(详见 1.5 个性化配置 → 关于页面)

方式二:按各工具官方方式安装

工具 安装命令(macOS / Linux)
Claude Code curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash 或 winget install Anthropic.ClaudeCode
Codex npm i -g @openai/codex 或 brew install --cask codex
Gemini CLI npm i -g @google/gemini-cli
Grok Build curl -fsSL https://x.ai/cli/install.sh | bash 或 npm i -g @xai-official/grok
OpenCode curl -fsSL https://opencode.ai/install | bash 或 npm i -g opencode-ai
OpenClaw npm i -g openclaw
Hermes curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
Pi npm i -g @earendil-works/pi-coding-agent

ℹ️ 说明

  • Claude Desktop、MiniMax Code 以及 Windows 上的安装方式,请参考各工具的官方文档。
  • 用 npm 安装需要先装好 Node.js。各工具要求的版本不同(例如 Claude Code 需要 22 及以上,OpenClaw 需要 24.16+ 或 26.1+),建议安装当前的 LTS 版本;版本不满足时 npm 会给出提示。

💡 镜像加速提示
国内用户如果 npm 下载较慢,可以在命令后加上 --registry=https://registry.npmmirror.com,或全局设置镜像源:

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npm config set registry https://registry.npmmirror.com

镜像同步偶尔可能会有滞后,若安装到的版本比官方旧,可临时改回官方源:https://registry.npmjs.org。


1.3 CC Switch 安装指南

💻 Windows

1. 安装包方式
  1. 在下载页或 Releases 页面下载 CC-Switch-v{版本号}-Windows.msi(ARM 版 Windows 请下载 CC-Switch-v{版本号}-Windows-arm64.msi)。
  2. 双击运行安装程序。
  3. 按界面提示完成安装。

📌 常见问题:运行安装程序后如果没有任何反应,可右键点击该文件选 属性,在 常规 标签页底部勾选 解除锁定 即可。

2. 绿色版(免安装)
  1. 下载 CC-Switch-v{版本号}-Windows-Portable.zip(ARM 版为 CC-Switch-v{版本号}-Windows-arm64-Portable.zip)。
  2. 解压到任意目录。
  3. 直接运行 CC-Switch.exe。

🍎 macOS

方式一:Homebrew 安装(推荐)
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# 安装
brew install --cask cc-switch

# 更新到最新版本
brew upgrade --cask cc-switch
方式二:手动下载安装
  1. 下载 CC-Switch-v{版本号}-macOS.dmg(推荐)或 CC-Switch-v{版本号}-macOS.zip。(此为 Universal 通用包,Apple Silicon 和 Intel Mac 均可原生运行)
  2. 打开 DMG,或解压 zip 获得 CC Switch.app。
  3. 将图标拖动到 「应用程序 (Applications)」 文件夹。

🛡️ 安全认证:CC Switch macOS 版本已通过 Apple 代码签名和公证,安装后可直接打开,无需额外信任设置。


🐧 Linux

⚠️ 系统要求:CC Switch Linux 版需要 glibc 2.35+ 和 WebKitGTK 4.1(例如 Ubuntu 22.04+、Debian 12+ 及较新的 Fedora)。RHEL / Rocky / Alma 8–9 的系统库版本不够,暂不支持。

Arch Linux

使用 AUR 助手进行安装:

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# 使用 paru
paru -S cc-switch-bin

# 或使用 yay
yay -S cc-switch-bin
Debian / Ubuntu
  1. 根据架构下载 CC-Switch-v{版本号}-Linux-x86_64.deb 或 CC-Switch-v{版本号}-Linux-arm64.deb。
  2. 执行安装命令:
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    sudo dpkg -i CC-Switch-v{版本号}-Linux-*.deb

    # 如果遇到依赖问题,运行以下命令修复:
    sudo apt-get install -f
Fedora 等 RPM 发行版
  1. 根据架构下载 CC-Switch-v{版本号}-Linux-x86_64.rpm 或 CC-Switch-v{版本号}-Linux-arm64.rpm。
  2. 执行安装命令:
    1
    sudo dnf install ./CC-Switch-v{版本号}-Linux-*.rpm
AppImage

适用于满足系统要求但没有对应安装包的发行版:

  1. 下载对应的 CC-Switch-v{版本号}-Linux-x86_64.AppImage 或 CC-Switch-v{版本号}-Linux-arm64.AppImage。
  2. 添加执行权限并运行:
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    chmod +x CC-Switch-v{版本号}-Linux-*.AppImage
    ./CC-Switch-v{版本号}-Linux-*.AppImage

1.4 验证安装

安装完成后启动 CC Switch,确认以下事项:

  • 应用窗口正常显示。
  • 系统托盘区域出现 CC Switch 图标。
  • 在应用切换器中能看到已启用的受管应用,并能流畅切换到目标应用面板。

1.5 自动更新

CC Switch 内置自动更新功能:

  1. 自动检查:启动时会自动检查是否有新版本。
  2. 更新提示:存在新版本时会在界面弹出提示。
  3. 一键升级:点击提示即可自动下载并完成安装。

注:您也可以随时在 「设置 → 关于」 中手动检查更新。



2. 配置 Claude (Claude Code CLI 与 Desktop)

2.1 配置 Claude Code CLI

CCSwitch 会将配置直接写入全局配置文件 ~/.claude/settings.json。

  1. 添加供应商:

在本站API密钥页面,直接点击“导入CCS”按钮,即可自动帮你完成配置,无需手动设置。

  1. 启用配置:
    • 保存后,在供应商卡片上点击 「启用」 (使用)。
  2. 终端验证:
    • 打开新的命令行终端,运行:
      1
      claude
    • 首次启动若提示登录可按 Esc 跳过网页授权。

2.2 配置 Claude Desktop 桌面客户端

Claude Desktop 需要配合 CCSwitch 的 本地代理 (Local Proxy) 与 第三方网关 (3P Gateway) 使用。

  1. 开启 CCSwitch 本地代理与模型映射:
    • 在 CCSwitch 中切换至 Claude Desktop 面板,开启 本地路由 开关。

    • 配置模型映射:Claude Desktop 仅识别官方模型名称,如果使用第三方非原生模型(如 Kimi、DeepSeek 等),需在供应商设置中勾选 “需要模型映射”,将目标模型映射为 Sonnet 或 Opus 角色。

  2. 配置 Claude Desktop 客户端 Gateway:
    • 打开 Claude Desktop -> 点击左上角汉堡菜单 -> Help -> Troubleshooting -> Enable Developer mode。
    • 再次点击菜单 -> Developer -> Configure third-party inference。
    • Connection 标签选 Gateway。
    • Gateway base URL:填入本地代理地址(如 http://127.0.0.1:15721)。
    • Gateway API key:固定填写 PROXY_MANAGED(必须严格一致)。
    • Gateway auth scheme:填写 bearer。
  3. 重启验证:完全退出 Claude Desktop(从系统托盘右键退出)后重新启动。

3. 配置 Codex (Codex CLI 与 Desktop 客户端)

Codex 是基于 OpenAI 协议的终端助手与桌面客户端,CCSwitch 会将配置自动写入全局配置文件 ~/.codex/config.toml 中。

3.1 配置 Codex CLI

  1. 添加 Codex 供应商:
    在本站API密钥页面,直接点击“导入CCS”按钮,即可自动帮你完成配置,无需手动设置。
    • 注意:界面上的 「需要本地路由映射」 开关只在目标上游仅支持旧版 Chat Completions、需要本地代理转换为 Responses 协议时开启。若接入的服务已原生支持 OpenAI/Responses 协议(如 QCode、OpenAI 原生或专业网关),请保持关闭。
  2. 启用配置:
    • 保存配置后,点击对应供应商卡片上的 「启用」 (Use) 按钮。
  3. 终端验证:
    • 打开新的终端,输入并运行:
      1
      codex
    • 在终端中发送命令或问题测试请求是否正常返回。

3.2 配置 Codex Desktop 客户端 / Codex App

  1. 配置文件共享机制:
    • Codex 桌面客户端 (Codex App) 默认直接读取 ~/.codex/config.toml 或当前环境变量。
  2. 配置生效步骤:
    • 在 CCSwitch 中选择并启用所需的 Codex 供应商。
    • 启动或重启 Codex App(运行 codex app 或从系统程序菜单中打开)。
    • App 会自动使用当前的全局配置进行 API 请求。

4. 版本检查与升级指南

为了保持功能兼容性并修复已知 Bug,建议定期检查并升级各项 CLI 及客户端工具。

4.1 Claude 检查与升级

工具 / 客户端 检查版本方法 升级命令 / 步骤
Claude Code CLI 终端运行:
claude --version
npm 全局升级:
npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest
或运行内置更新命令:claude update
Claude Desktop 桌面端 点击菜单 -> Help -> About Claude macOS (Homebrew):
brew upgrade --cask claude
通用方式:收到客户端应用内升级提示后确认更新,或前往官网下载最新安装包覆盖

4.2 Codex 检查与升级

工具 / 客户端 检查版本方法 升级命令 / 步骤
Codex CLI 终端运行:
codex --version
npm 全局升级:
npm install -g @openai/codex@latest
macOS (Homebrew):
brew upgrade --cask codex
包管理器更新命令:codex upgrade
Codex Desktop / App 打开 App -> 进入 Settings -> About macOS (Homebrew):
brew upgrade --cask codex
通用方式:在软件设置中检测升级,或前往官方 Releases 重新下载安装包覆盖

4.3 CCSwitch 管理工具升级

安装方式 检查与升级步骤
macOS (Homebrew) 终端运行:brew upgrade --cask cc-switch
安装包安装 (Win/Mac/Linux) 打开 CCSwitch 设置页面点击“检查更新”,或前往 GitHub Release 页面下载最新安装包覆盖安装。

5. 常见问题排查 (FAQ)

  1. 切换供应商后 CLI 依然请求旧服务节点:
    • 已打开的命令行进程不会实时重载配置。请关闭当前终端标签页,重新打开终端再运行 claude 或 codex。
  2. Claude Desktop 提示认证或连接 401 报错:
    • 检查 CCSwitch 的“本地代理”是否保持开启状态。
    • 确认 Claude Desktop 开发者设置中的 Gateway API key 是否严格为 PROXY_MANAGED 字符串。
  3. Codex CLI 启动后卡住或提示 URL 错误:
    • 检查 Base URL 后缀格式(如 OpenAI 规范协议通常以 /openai 或 /v1 结尾)。
    • 若非必要,请确认已关闭 Codex 供应商卡片中的“需要本地路由映射”选项。
  4. 能否同时配置并使用 Claude 与 Codex?:
    • 可以完全并行使用。CCSwitch 分别维护 ~/.claude/settings.json 与 ~/.codex/config.toml,两者互不影响。

智惠API网站功能用户使用手册

智惠API网站功能用户使用手册

本文介绍登录智惠API http://api.api2cn.com/ 后,左侧“我的账户”区域常用菜单的用途,以及第一次调用 API 的完整流程。

一、第一次使用

  1. 注册或登录账户。
  2. 打开“仪表盘”,确认账户余额、API 密钥数量和近期用量。
  3. 进入“API 密钥”,点击“创建密钥”。填写名称并选择可用分组,按页面提示保存。
  4. 立即复制新生成的 API Key。密钥只应保存在自己的密码管理器或本地安全配置中,不要发到群聊、截图、公开仓库或前端代码里。
  5. 在客户端中填写“API 密钥”页面显示的 API 端点。端点以页面显示内容为准,不要自行追加 /v1、/chat/completions 等路径。
  6. 在请求中使用以下认证头:
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Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

如果客户端支持自动获取模型,可以在“API 密钥”页面使用模型列表入口或复制对应的模型端点。模型名称、可用分组和访问权限以页面实际显示为准。

二、“我的账户”菜单说明

1. 仪表盘

查看账户总览,包括余额、API 密钥数量、今日请求、今日消费、Token 用量、最近使用记录和常用快捷操作。

第一次登录建议先查看这里;开始调用后,可从“最近使用”进入完整的“使用记录”。

2. API 密钥

这是日常使用最重要的页面,可以:

  • 创建、编辑和删除 API Key;
  • 为密钥选择分组;
  • 查看密钥状态、用量、有效期和配额;
  • 复制 API 端点和密钥;
  • 在支持时将密钥导入 CC Switch;
  • 对异常的限流或配额用量执行重置操作。

建议为不同应用创建不同的密钥,并使用容易识别的名称。发现密钥泄露时,应立即删除或撤销,再创建新的密钥。

3. 生图中心

用于在线提交图片生成任务。页面会提供任务参数和可复制的 Agent 调用说明。

使用前确认账户拥有生图权限KEY,并留意任务数量、模型和图片规格可能产生的费用。任务提交后可根据页面状态跟踪处理结果。

4. 使用记录

查看和分析 API 使用历史。常用信息包括:

  • 请求时间、模型、端点和请求状态;
  • 输入、输出、缓存和总 Token;
  • 标准费用、实际扣费和平均耗时;
  • 按 API Key、时间范围和模型筛选;
  • 导出 CSV 或 Excel。

排查扣费、请求失败或调用量异常时,先在这里缩小时间范围,再按密钥和模型查看明细。

5. 渠道状态

查看渠道当前可用性、延迟和近期状态。页面通常提供:

  • 渠道和分组名称;
  • 主模型;
  • 7 天可用率;
  • 最新延迟;
  • 7 天、15 天和 30 天状态详情。

调用失败时,可以先检查对应渠道是否处于 DEGRADED 或 UNAVAILABLE,再尝试其他可用模型或渠道。

6. 充值/订阅

用于充值余额或购买订阅套餐,具体显示哪些选项取决于站点配置。

一般流程是:

  1. 选择“充值”或“订阅”标签;
  2. 输入充值金额,或选择订阅套餐;
  3. 查看最终报价、赠送金额和会员权益;
  4. 选择支付方式并完成支付;
  5. 返回页面等待订单状态更新。

充值和订阅的最终到账金额以创建订单时的服务端报价为准。

7. 加密货币支付

使用 USDT 为账户余额充值。下单后请严格按照页面显示的金额、收款地址和网络转账:

  1. 输入充值金额并创建订单;
  2. 核对应付 USDT、收款地址和网络;
  3. 从钱包转账,避免使用不支持的网络;
  4. 等待区块确认和系统入账;
  5. 在当前页面或“我的订单”查看结果。

收款地址和网络以当前订单页面为准。转账前请再次核对,错误网络或错误地址通常无法追回。

8. 我的订单

查看充值、订阅和加密货币支付订单,包括订单编号、金额、实付金额、到账金额、支付方式、状态和创建时间。

对于仍在等待支付的订单,可以按页面提供的操作取消;遇到支付完成但余额未更新的情况,先刷新订单状态,再联系管理员或客服并提供订单编号。

9. 兑换

使用兑换码增加余额、并发数或试用权限:

  1. 输入完整兑换码;
  2. 注意兑换码区分大小写;
  3. 点击“兑换”;
  4. 在结果提示和“最近活动”中确认余额、并发数或订阅权限是否更新。

每个兑换码通常只能使用一次。兑换码不要公开分享;兑换失败时请检查字符、大小写和有效期。

10. 我的奖励

本站特色营销活动,集中查看和领取活动奖励,常见内容包括:

  • 每日签到;
  • 充值抽奖或活动奖励;
  • 排名奖励;
  • 奖励明细和发放记录。

每日签到是否开放、奖励金额和活动规则以页面显示为准。领取奖励后建议检查账户余额或奖励记录是否更新。

11. 个人资料

管理账户基本资料和安全设置,包括用户名、头像、密码、双因素认证和通知提醒等。

建议完成以下安全设置:

  • 使用独立且不重复的账户密码;
  • 为账户启用双因素认证(如果站点已开放);
  • 保持邮箱等联系信息可用;
  • 不在公共设备上保留登录状态;
  • API Key 泄露时立即回到“API 密钥”页面撤销。

三、推荐使用顺序

注册登录后,可以按下面的顺序完成配置:

  1. 仪表盘:确认余额和账户状态。
  2. API 密钥:创建一个专用 Key,选择分组并复制端点。
  3. 可用渠道 / 渠道状态:确认可用模型和渠道健康情况。
  4. 客户端调用:填写端点、API Key 和模型名称。
  5. 使用记录:确认请求、Token 和扣费正常。
  6. 充值/订阅、加密货币支付或兑换:按需要补充余额或权限。
  7. 个人资料、我的奖励:完成安全设置并领取可用奖励。

四、常见问题

API 调用返回认证错误怎么办?

检查 API Key 是否完整、是否已删除或过期,确认请求头使用 Authorization: Bearer YOUR_API_KEY,并确认使用的是当前密钥页面显示的端点。

API 调用失败但密钥正常怎么办?

先检查“渠道状态”,再到“使用记录”查看具体状态码、模型和端点。也可以确认 API Key 是否绑定了正确分组,以及账户余额或订阅是否有效。

充值后余额没有变化怎么办?

先打开“我的订单”确认订单状态。支付处理中时等待系统确认;订单已完成但余额仍未更新,请保留订单编号并联系管理员。


请妥善保管账户密码和 API Key。任何需要提交密钥的排查,都只通过站点的安全渠道进行,不要在公开聊天中发送完整密钥。

故障排查

🔍 故障排查指南

当客户端无法调用、返回异常或消耗异常时,可以按以下顺序进行排查与修复。


⚡ 快速自检

在深入排查具体报错前,请按顺序检查以下基础配置:

  1. 检查 Base URL
  • OpenAI Compatible 客户端应填写 [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)
  • ⚠️ 注意: 有v1删除v1,没V1加上v1 或 /chat/completions。
  1. 检查 API Key
  • 确认密钥未被禁用。
  • 复制时注意检查前后是否有空格或换行符。
  1. 检查余额
  • 确认账户内有可用余额或有效的订阅额度。
  1. 检查模型名
  • 模型名称必须与控制台中“可用模型列表”的名称完全一致。

🧪 命令行测试

您可以通过终端运行以下命令验证 API 的连通性与密钥有效性:

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3
curl https://api.api2cn.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

  • 测试结果判定:
  • 若能正常返回模型列表 JSON,说明网络与 API Key 正常。
  • 若命令正常但客户端依然报错,请优先检查客户端的 Base URL 格式、模型名拼写及本地缓存。

🛠️ 常见问题与解决方案

异常现象 可能原因 解决方案
401 / unauthorized API Key 错误、被禁用,或复制了隐藏空格 重新复制 Key;确认 Key 未禁用;新建一个测试 Key;注意不要把 Bearer 前缀重复写入。
403 / no permission 账户分组或渠道没有该模型权限 到模型列表确认可用模型;切换到账户可用模型;联系管理员确认分组权限。
404 / model not found 模型名称填写错误或当前分组不可用 从控制台复制完整模型名;检查大小写、短横线、版本号;不要使用客户端默认不存在的模型名。
429 / rate limited 并发量过高、频率超限或渠道限流 降低并发;缩短上下文;稍后重试;为不同工具使用不同 API Key 方便定位。
余额充足但请求失败 预扣额度、订阅额度、单次请求上限或模型权限不满足 查看钱包余额、订阅状态和用量日志;减少上下文和输出长度后重试。
请求超时 网络不稳定、模型响应慢、上下文过长或本地代理异常 先用短问题测试;检查本地代理设置;更换网络;降低 max_tokens;关闭不必要的工具调用。
流式输出中断 客户端流式兼容性问题、网络中断或上游连接被断开 关闭 stream 测试;升级客户端;减少输出长度;重试同一模型或切换备用模型。
一直显示旧配置 客户端缓存未清理、环境变量未刷新或 CC Switch 未真正切换 重启客户端和终端;检查环境变量;删除旧 provider 后重新添加;确认当前选择的是 api.api2cn.com 配置。
消耗比预期高 上下文太长、重复发送历史消息、开启了 Agent/工具调用/代码自动索引 清理对话历史;降低上下文长度;关闭自动索引或大范围代码库读取;查看用量日志定位具体模型和请求。
模型列表无法刷新 客户端没有调用模型列表接口或 Base URL 格式不兼容 手动填写模型名;确认 Base URL 是 [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)(如客户端要求根地址则填写 [https://api.api2cn.com](https://api.api2cn.com))。

常见问题

❓ 常见问题

这里整理 api2cn.com 使用过程中最常见的问题与解答。


💡 问题解答

1. 为什么我的客户端请求失败?

请优先检查以下三项:

  • Base URL:是否填写为 [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)。
  • API Key:是否输入正确(确认未包含空格或换行)。
  • 账户额度:确认账户内是否有可用余额或有效订阅额度。

2. 余额和订阅哪个先扣?

系统会根据账户计费偏好和可用额度选择扣费来源。通常情况下,如果有可用订阅,将优先消耗订阅额度。


3. 支持哪些充值方式?

  • 在线充值:支持微信支付、支付宝、Visa 等银行卡及加密货币
  • 兑换码充值:支持使用卡密/兑换码进行充值。

提示:实际可用的支付方式可能会因地区、币种、设备和浏览器有所不同。


4. 支持哪些客户端?

支持所有能够配置 OpenAI Compatible Base URL、API Key 和 模型 ID 的客户端,包括:

  • 桌面端与 Web 端:Cursor、Cherry Studio、Chatbox、Open WebUI 等。
  • CLI 与 SDK:Claude Code、Codex CLI、CC Switch 以及常见 SDK。

注意:某些客户端的专用代码补全(Completion)或内置 Agent 功能可能仍使用其官方服务。


5. 接入 API2CN.COM 需要退出工具原来的账号吗?

通常不需要。

  • 工具本身账号:负责同步、订阅或编辑器固有功能。
  • API2CN.COM API Key:负责处理自定义模型请求。

只需在模型或 Provider 设置中选择 API2CN.COM 即可;只有当客户端明确要求重新认证时才需要退出。


6. Base URL 到底填哪个?

根据不同客户端的需求填写:

  • OpenAI Compatible 客户端:填写 [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)
  • Claude Code(Anthropic 网关变量):填写 [https://api.api2cn.com](https://api.api2cn.com)
  • 完整 Endpoint:只有字段明确要求填写完整接口地址时,才追加 /chat/completions。

7. 为什么模型列表为空,但 Key 没报错?

部分客户端不会自动读取兼容接口的模型列表,或者会过滤不认识的模型。
解决方法:请从 api.api2cn.com 控制台复制完整的模型 ID,并在客户端中手动添加。


8. 怎样确认请求确实走了 api.api2cn.com?

  1. 为该工具专门创建一个 API Key。
  2. 使用该 Key 发送一条短消息进行测试。
  3. 登录 api.api2cn.com 控制台,在 用量日志 中按时间与 Key 核对请求记录。

注意:仅看客户端界面显示的模型名称并不可靠,请以控制台日志为准。


9. 怎样恢复工具原来的官方模型?

  1. 在模型选择器中切回内置 Provider,并停用自定义 Base URL 或 api.api2cn.com Provider。
  2. CLI 用户:删除或取消对应环境变量。
  3. 重启终端或客户端软件以生效。

在 Cursor 中使用 API2CN.COM

在 Cursor 中使用 API2CN.COM

在 Cursor 的模型设置中添加 OpenAI Compatible 服务,将 Base URL、API Key 和模型名指向 API2CN.COM。


📋 准备信息

配置项 推荐填写值
Provider OpenAI Compatible
Base URL [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)
API Key API2CN.COM 控制台创建的 API Key
Model 控制台显示的完整模型 ID

🛠️ 配置步骤

  1. 打开模型设置
    进入 Cursor Settings,找到 Models、API Keys 或自定义模型供应商区域。(不同版本的菜单名称可能略有差异)
  2. 添加兼容服务
    选择 OpenAI Compatible;如果版本只提供 OpenAI 配置,则使用允许覆盖 Base URL 的入口。
  3. 填写地址和密钥
  • Base URL:填写 [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)
  • API Key:填写在 API2CN.COM 控制台创建的密钥
  1. 添加模型
    从控制台复制完整模型 ID。(注意:请勿自行删减版本号、短横线或修改大小写)
  2. 启用并测试
    保存并启用模型,在 Chat 或 Agent 中发送一条短请求,确认模型能够正常返回。

🔄 账号、内置模型与切换

  • 无需退出 Cursor 账号
    Cursor 登录负责编辑器、配置同步及 Cursor 自带功能,API2CN.COM API Key 只负责对应的自定义模型请求。
  • 并非所有功能都经过 CUN.AI
    Tab Completion 等依赖 Cursor 专用模型的功能,仍可能继续使用 Cursor 自带服务。
  • 切回 Cursor 官方模型
    如果启用了全局 Override OpenAI Base URL,使用官方模型前需先关闭该开关;再次使用 API2CN.COM 时重新开启。
  • 免费版限制
    Cursor 对自定义 API Key 在 Agent 和 Edit 功能上的可用范围可能受当前套餐限制,具体以 Cursor 客户端提示为准。

❓ 常见问题

现象 处理方式
没有 Verify 按钮 部分新版本保存后自动生效。直接选择已添加的模型发送短消息测试,并到 API2CN.COM 控制台用量日志确认请求。
model not found 从控制台重新复制完整模型 ID,并确认当前账户分组拥有该模型的权限。
官方模型也开始报错 关闭 Override OpenAI Base URL 设置后重试;该设置在部分版本中会误影响其他 OpenAI 内置模型。
Network error / TLS 错误 确认地址填写为 [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1);然后到 Cursor 的 Network 设置中将 HTTP Compatibility Mode 切换到 HTTP/1.1 再次测试。
配置成功但 Tab 代码补全未走 API2CN.COM 这是 Cursor 的固有机制;自定义 API Key 主要用于 Chat 和支持的模型,Tab Completion 通常继续使用其内置模型。

💡 最佳建议

建议为 Cursor 单独创建一个独立的 API Key,便于后期按客户端查看用量、轮换密钥或单独停用。

在 CodeBuddy 中使用 API2CN.COM

在 CodeBuddy 中使用 API2CN.COM

如果您使用的 CodeBuddy 版本支持自定义模型、OpenAI Compatible 或自定义 API 地址,可以将 API2CN.COM 配置为模型供应商。


🛠️ 配置步骤

  1. 打开模型设置
    进入 CodeBuddy 的设置页,查找 Model、Provider、API Key、Custom Model 或 OpenAI Compatible 相关配置。
  2. 新增自定义服务商
    服务商类型选择 OpenAI Compatible;如果没有该选项,可选择 OpenAI 并修改 Base URL。
  3. 填写接口地址
    Base URL 填写 [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)(*注意:不要额外添加 /chat/completions*)。
  4. 填写 API Key
    使用 API2CN.COM 控制台创建的 API Key。建议为 CodeBuddy 单独创建一个 Key。
  5. 选择模型测试
    选择控制台中可用的模型名称,发送一条短消息验证是否能正常返回。

📋 推荐填写参数

配置项 推荐填写值
Provider Type OpenAI Compatible
Base URL [https://api.api2cn.com/v1](https://api.api2cn.com/v1)
API Key YOUR_API_KEY
Model 选择控制台中可用的模型

💡 版本差异说明

不同 CodeBuddy 版本的菜单名称可能不同。只要能配置自定义 Base URL 和 API Key,即可按 OpenAI Compatible 方式接入。


❓ 常见问题

  • 配置后是否需要重新登录?
    无需退出 CodeBuddy 或编辑器账号;在模型选择器中切换到 API2CN.COM 自定义模型即可。
  • 找不到配置入口怎么办?
    如果当前版本完全没有自定义 Provider、Base URL 或 API Key 入口,则该版本暂时无法直接接入。
  • 功能生效范围
    代码补全与聊天可能使用不同模型设置;请分别检查 Chat、Agent 和 Completion 的供应商。
  • 如何恢复官方模型?
    恢复官方模型时,在模型选择器中切回内置模型;如仍请求 API2CN.COM,关闭自定义 Provider 后重启客户端。

通过CC-Switch配置Claude Code使用GPT模型

在日常使用中,虽然Claude Code直接使用OPUS模型是解决问题的最佳选择,但无奈模型太贵,本文指引如何介绍CC-Switch的进阶用法,配置Claude Code使用GPT模型。

一、什么是 CC Switch
CC Switch 是一款跨平台桌面应用,专为使用 AI 编程工具的开发者设计。它帮助你统一管理 Claude Code、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw 和 Hermes 等受管应用的配置。

二、官方网站及下载地址:
https://ccswitch.io/zh/ 下载并安装。

三、导入本站Claude分组配置

1、请登录网站后,在API密钥页面,在“Claude Max号池组” 对应行,点击导入到CCS
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2、先按默认设置导入
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3、CCS软件中选择刚导入的配置并进行编辑
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4、**非常重要!复制本站的codex Pro号池组的key,替换Claude号池的key
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5、点击获取模型列表,根据你的需求,选择gpt5.5或者5.4后保存!

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6、重新打开vscode 即可在claude code 插件中使用gpt模型!

7、后台验证模型调用,确认!
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本站优化API-KEY CCS导入功能

在官方ccs 导入功能的基础上,本站自己修改了相关导入逻辑,现在点击CCS,直接先选好模型,在导入CCS,避免还要手工在修改,帮助大家更好的使用系统!

Claude模型组导入界面,下拉选择默认模型
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Codex模型组导入界面,下拉选择默认模型
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选择好之后,点击导入即可!

最佳实践-为什么不应该使用Openclaw/Hermes进行开发

💸 为什么 Auto-Agent(自主智能体)像“Token 碎纸机”?

在使用 Hermes Agent、OpenClaw 等自主代理或自动化工具进行开发时,你可能会发现 Token 消耗极快。这并不是你的错觉,也不是代码写错了,而是由 Auto-Agent 架构的底层逻辑 决定的。这类工具在开发和运行阶段,存在几个天然的“Token 碎纸机”机制。

以下是核心原因的深度剖析:


1. 恐怖的“上下文滚雪球”效应 (Context Accumulation)

Auto-Agent 核心的运作方式是 ReAct 框架:

$$\text{思考} \rightarrow \text{行动} \rightarrow \text{观察} \rightarrow \text{再思考}$$

随着任务推移,其上下文会呈指数级或线性堆叠:

  • 第 1 轮:Prompt + 任务目标 $\rightarrow$ 消耗 $2\text{k}$ Token
  • 第 2 轮:Prompt + 任务目标 + 第 1 轮思考与执行结果(如读文件、查数据库) $\rightarrow$ 消耗 $4\text{k}$ Token
  • 第 3 轮:Prompt + 任务目标 + 前两轮所有历史和报错信息 $\rightarrow$ 消耗 $8\text{k}$ Token

💥 核心痛点:Agent 每尝试修复一个 Bug 或多走一步,都会把前面所有的对话历史、代码上下文和控制台报错原封不动地叠加塞回给大模型。这种上下文堆叠是烧 Token 的头号杀手。


2. System Prompt(系统提示词)过于臃肿

像 OpenClaw 和 Hermes 这种为了保证高成功率、能进行复杂工具调用(Function Calling)的 Agent,其背后的 System Prompt 极其庞大。里面包含了:

  • 严密的逻辑框架与角色设定
  • 各种异常处理守则
  • 输出格式规范(例如强制要求 JSON 且不能出错)
  • 每一个可调用工具(API、文件读写、执行 Shell 命令行)的定义说明

📌 结果:哪怕你只是让它修改一行代码,只要产生一次交互(哪怕模型只回答一个词),这几千甚至上万 Token 的 System Prompt 都要作为输入重新计费一次(在未开启 Context Caching 的情况下)。


3. “反思”与“自我纠错”机制的代价

Hermes 等 Agent 之所以显得聪明,是因为它拥有一套 Self-Reflection(自我反思) 与纠错闭环:

  1. 编写代码:Agent 完成代码修改。
  2. 运行测试:自动调用编译器或运行环境执行代码。
  3. 捕获报错:将报错信息吞入上下文。
  4. 自我讨论:“哦,看来这里类型不对,我得换个方法…”

🔍 隐形消耗:用户表面上只看到了最终改好的那一行代码,但在后台,Agent 可能已经与背后的 Claude 或 GPT 悄悄交互了 $5 \sim 10$ 个回合,且每一回合都是全量上下文的输入。


4. 代码文件全量读取 (Full File Injection)

在执行开发任务时,Agent 为了理解依赖关系,往往需要读取整个文件甚至多个关联文件的内容:

  • 输入端 (Input):如果你没有做精细的路径裁剪,Agent 可能会把整段文件的代码都塞进 Prompt 里面。
  • 输出端 (Output):一旦它决定“重写这个函数”,它在 Output 侧又会把整段代码重新吐出来。

⚠️ 高昂代价:Output Token 的价格通常是 Input Token 的 $3$ 倍左右,反复吐出大段代码会让账单瞬间飙升。

查看模型列表

查看模型列表
如果你的客户端支持自动拉取模型,可以调用 /v1/models 。

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复制curl https://api.api2cn.com/v1/models \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

CC-Switch-配置余额显示方法

💡 CC-Switch 配置余额显示方法

按照以下步骤即可快速完成 CC-Switch 的用量及余额查询配置:


📝 操作步骤

  1. 进入配置页面
    点击界面中的 配置用量查询 按钮。

  2. 选择模板
    选择预设模板。

  3. 填入配置代码
    复制并粘贴下方代码至对应的配置框中:

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({
request: {
url: "{{baseUrl}}/v1/usage",
method: "GET",
headers: {
"Authorization": "Bearer {{apiKey}}"
}
},
extractor: function(response) {
const remaining = response?.remaining ?? response?.quota?.remaining ?? response?.balance;
const unit = response?.unit ?? response?.quota?.unit ?? "USD";
return {
isValid: response?.is_active ?? response?.isValid ?? true,
remaining,
unit
};
}
})

优秀插件介绍

claude-code-skills 是一组面向 Claude Code 的开源 skills。这里重点推荐 codex 和 codex-plan:前者适合让 Codex CLI 给代码、方案或问题提供第二意见;后者适合在动手开发前做多轮对抗式计划审查。

安装前准备

  • 先安装 Codex CLI,并执行 codex login 完成登录。
  • 确认 ~/.codex/config.toml 已配置好可用模型和 Provider。
  • Claude Code 的 skills 目录一般是 ~/.claude/skills/,Windows 可对应到 %USERPROFILE%\.claude\skills\。
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npm install -g @openai/codex
codex login

安装 codex-plan skills

可以直接让 Claude Code 根据仓库说明安装:

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请阅读 https://github.com/lldxflwb/claude-code-skills 帮我安装里面的 codex 和 codex-plan skill

也可以手动克隆仓库并创建软链:

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git clone https://github.com/lldxflwb/claude-code-skills.git
mkdir -p ~/.claude/skills
ln -s /path/to/claude-code-skills/skills/codex ~/.claude/skills/codex
ln -s /path/to/claude-code-skills/skills/codex-plan ~/.claude/skills/codex-plan

如果不想使用软链,也可以直接把仓库里的 skills/codex 和 skills/codex-plan 两个文件夹复制到 ~/.claude/skills/。

Skill 对比

Skill 适合场景 典型用法
codex 让 Codex CLI 从 GPT 模型视角复核代码、分析问题、审查变更或给方案第二意见。 /codex review 一下当前代码变更
/codex 分析这个架构方案的风险
codex-plan 让 Claude 和 Codex 围绕计划多轮讨论:Claude 写计划,Codex 挑问题,Claude 评估并修改,直到计划足够稳。 /codex-plan @docs/migration-plan.md
/codex-plan 重构用户认证模块

使用建议

  • 小问题、代码复核、方案第二意见,用 /codex。
  • 重要重构、迁移方案、架构设计,先用 /codex-plan 过一遍。
  • codex 默认让 Codex 以只读方式参与,不会直接改文件;最终是否采纳由你决定。
  • codex-plan 更适合在动手前使用,可以提前暴露边界情况、风险点和过度设计。

如果你已经按上面的 CC-Switch 方法配置好智惠 API,可以先确保 Codex CLI 使用本站 Provider,再安装这两个 skills。这样 Claude Code 调用 Codex 复核时,也会走同一套模型配置。