| name | ai_api_configs |
| description | 本项目使用的 AI API 配置、技术指标规范及项目架构参考手册。 |
AI API 配置与技术规范
本文件汇总了项目中使用的所有 AI API 配置、技术指标规范及项目架构。所有 Agent 在协助开发时应参考此文件中的规范。
1. 阿里云 DashScope (Coding Plan)
- 服务说明: Coding Plan 提供最新最强的编程模型,包括千问系列和第三方模型,提供强大的 Coding Agent 能力。
- API Key 环境变量:
ALIYUNCS_API_KEY (从 .Renviron 读取)
- Base URL:
https://coding.dashscope.aliyuncs.com/v1
- 当前订阅支持模型列表:
| 品牌 | 模型 ID | 模型能力 |
|---|
| 千问 | qwen3.5-plus | 文本生成、深度思考、视觉理解 |
| 千问 | qwen3-max-2026-01-23 | 文本生成、深度思考 |
| 千问 | qwen3-coder-next | 文本生成 |
| 千问 | qwen3-coder-plus | 文本生成 |
| 智谱 | glm-5 | 文本生成、深度思考 |
| 智谱 | glm-4.7 | 文本生成、深度思考 |
| Kimi | kimi-k2.5 | 文本生成、深度思考、视觉理解 |
| MiniMax | ark-code-latest | 文本生成、深度思考 |
2. Gemini API (New)
3. NVIDIA NIM API (新增)
- API Key 环境变量:
NV_API_KEY (注意:不是 NVIDIA_API_KEY)
- Base URL:
https://integrate.api.nvidia.com/v1
- 兼容协议: OpenAI 兼容 (
/v1/chat/completions)
- 支持模型:
nvidia/cosmos-reason2-8b (NVIDIA Cosmos 物理 AI 世界模型 - 推理版)
meta/llama-3.3-70b-instruct (Llama 3.3 优秀性价比模型)
nvidia/nemotron-4-340b-instruct (Nemotron-4 高性能合成数据增强模型)
deepseek-ai/deepseek-r1 (DeepSeek R1)
deepseek-ai/deepseek-v3 (DeepSeek V3)
- Python 调用示例:
import os
from openai import OpenAI
api_key = os.getenv("NV_API_KEY")
client = OpenAI(api_key=api_key, base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1")
response = client.chat.completions.create(
model="z-ai/glm4.7",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}]
)
5. Claude Code (tengu) 自定义模型配置指南
如果需要修改 Claude Code 终端工具使用的模型(如将 MiniMax 切换为火山引擎 ark-code-latest),需在以下三个位置进行同步:
-
环境变量 (~/.zshrc):
ANTHROPIC_BASE_URL: 设置 API 代理地址。
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: 设置 API Key。
ANTHROPIC_MODEL: 设置模型 ID(例如 ark-code-latest)。
- 修改后需执行
source ~/.zshrc 生效。
-
全局配置文件 (~/.claude.json):
- 找到
tengu_auto_mode_config 部分。
- 修改
"model" 字段的值。
-
Session 状态文件 (~/.claude/settings.json):
- 修改
"model" 字段的值。此文件通常决定了 /model 菜单中显示的当前模型及自定义模型标签。
6. 环境变量加载规范
项目推荐使用 .Renviron 文件管理敏感信息。在 Python 环境中,应优先尝试从项目根目录通过 load_renviron 函数或 os.getenv 直接读取。