AI API Configs

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:

• 验证状态: glm-4 和 kimi-k2-5 已从当前订阅套餐中移除，请优先使用上述列表中的模型。
• R 示例:

  apiKey <- Sys.getenv("ALIYUNCS_API_KEY")
  # 使用 httr2 调用 OpenAI 兼容接口
  

2. Gemini API (New)

• API Key 环境变量: GEMINI_API_KEY (注意：代码中已从 GOOGLE_API_KEY 统一为 GEMINI_API_KEY)
• 已验证模型:
  • Gemini 3系列: models/gemini-3.1-pro-preview, models/gemini-3-pro-preview, models/gemini-3-flash-preview
  • Gemini 2.5系列: models/gemini-2.5-pro, models/gemini-2.5-flash, models/gemini-2.5-flash-lite
  • Gemini 2.0系列: models/gemini-2.0-flash
• Python 调用示例:

  import google.generativeai as genai
  import os
  
  api_key = os.getenv("GEMINI_API_KEY")
  genai.configure(api_key=api_key)
  model = genai.GenerativeModel('models/gemini-3-flash-preview')
  response = model.generate_content("Hello")
  

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")
  
  # 测试 GLM-4.7
  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：

1. 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。

2. 全局配置文件 (~/.claude.json):

   • 找到 tengu_auto_mode_config 部分。
   • 修改 "model" 字段的值。

3. 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。