# Iflow2api

> iflow2api 将 iFlow CLI 的 AI 服务暴露为 OpenAI 兼容 API。使用当需要：(1) 将 iFlow CLI 模型集成到 OpenClaw 或其他 OpenAI 兼容客户端，(2) 访问 iFlow CLI 专属高级模型（GLM-5, DeepSeek, Qwen, Kimi），(3) 使用支持思考链 (reasoning_content) 的推理模型，(4) 通过统一 API 管理多个 iFlow 模型。

- Skill: `wangfeiwest2025/iflow2api` (Agent Skill, multi-file: 7 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add wangfeiwest2025/iflow2api`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/wangfeiwest2025/iflow2api/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Integrations & APIs
- Author: wangfeiwest2025 (https://skillmd.com/u/wangfeiwest2025)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/wangfeiwest2025/iflow2api

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# Iflow2api - iFlow CLI OpenAI API 桥接

## 概述

iflow2api 是一个桥接工具，将 iFlow CLI 的 AI 服务转换为 OpenAI 兼容的 API 端点。这使得任何支持 OpenAI API 的应用（包括 OpenClaw）都可以无缝使用 iFlow CLI 的高级模型，无需手动调用 CLI。

**核心优势：**
- 通过 `User-Agent: iFlow-Cli` 解锁 CLI 专属高级模型
- 内置 OAuth 登录，无需单独配置 iFlow CLI
- 标准 OpenAI API 兼容 (`/v1/models`, `/v1/chat/completions`)
- 支持思考链 (reasoning_content) 输出
- 统一管理多个 AI 模型

## 工作流决策树

```
开始
  │
  ├── 首次安装？ → 是 → 参见 [安装和配置](https://github.com/cacaview/iflow2api)
  │                │
  │                └── 完成 → 服务启动
  │
  └── 已安装？ → 是 → 检查服务状态
                  │
                  ├── 服务未运行 → 启动服务
                  │
                  └── 服务运行中 → 直接使用
```

## 快速开始

### 1. 安装 iflow2api

```bash
pip3 install iflow2api
```

推荐版本：v1.6.10 或更高

### 2. 启动服务

```bash
python3 -m iflow2api --host 127.0.0.1 --port 28000
```

**关键参数：**
- `--host`: 监听地址（默认 0.0.0.0）
- `--port`: 监听端口（默认 8000，推荐 28000）
- `--log-level`: 日志级别（INFO, DEBUG, ERROR）

**后台运行：**

```bash
nohup python3 -m iflow2api --host 127.0.0.1 --port 28000 > ~/.iflow2api/iflow2api.log 2>&1 &
```

### 3. 验证服务

```bash
# 列出可用模型
curl http://127.0.0.1:28000/v1/models

# 测试模型调用
curl -X POST http://127.0.0.1:28000/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "glm-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'
```

### 4. 集成到 OpenClaw

参见 [OpenClaw 集成指南](setup.md) 了解详细配置步骤。

## 支持的模型

iflow2api 默认提供 12 个高级模型：

### 推理模型（支持思考链）

| 模型 | 上下文 | 特点 |
|------|--------|------|
| **glm-5** | 128K | 强大的推理能力，推荐用于复杂任务 |
| **minimax-m2.5** | 200K | 强大的推理和长文本理解 |
| **kimi-k2.5** | 256K | 超长上下文，适合长文档分析 |
| **kimi-k2-thinking** | - | 专门用于深度推理 |

### 代码模型

| 模型 | 特点 |
|------|------|
| **qwen3-coder-plus** | 强大的代码生成和理解能力 |
| **glm-5-code** | 代码专用，性能优秀 |

### 通用对话模型

| 模型 | 特点 |
|------|------|
| **glm-4.7** | 平衡性能和成本 |
| **glm-4.6** | 轻量级通用模型 |
| **deepseek-v3.2-chat** | DeepSeek 最新对话模型 |

### 多模态模型

| 模型 | 特点 |
|------|------|
| **qwen-vl-max** | 强大的视觉理解能力 |

## 在 OpenClaw 中使用

### 配置方式

编辑 `~/.openclaw/agents/main/agent/models.json`，添加 iflow2api provider：

```json
{
  "providers": [
    {
      "id": "iflow2api",
      "apiType": "openai-completions",
      "baseURL": "http://127.0.0.1:28000/v1",
      "models": [
        {"id": "glm-5"},
        {"id": "glm-4.7"},
        {"id": "glm-4.6"},
        {"id": "deepseek-v3.2-chat"},
        {"id": "qwen3-coder-plus"},
        {"id": "kimi-k2.5"},
        {"id": "kimi-k2-thinking"},
        {"id": "minimax-m2.5"},
        {"id": "qwen-vl-max"},
        {"id": "glm-5-code"}
      ]
    }
  ]
}
```

### 使用模型

```bash
# 设置默认模型
openclaw models set iflow2api/glm-5

# 或者在对话中指定
"请使用 iflow2api/glm-5 模型分析这个代码"
```

## 思考链 (Reasoning Chain) 支持

部分模型（如 glm-5, kimi-k2-thinking）支持思考链输出。在 OpenClaw 中，可以通过 `/reasoning` 命令启用：

```bash
/reasoning on  # 启用推理输出
```

模型会在 `reasoning_content` 字段中返回详细的思考过程。

## 脚本工具

技能包含以下便捷脚本：

### `scripts/start_service.sh`
启动/停止/重启 iflow2api 服务

```bash
# 启动服务
bash scripts/start_service.sh start

# 停止服务
bash scripts/start_service.sh stop

# 重启服务
bash scripts/start_service.sh restart

# 查看状态
bash scripts/start_service.sh status
```

### `scripts/check_status.py`
检查服务运行状态和可用模型

```bash
python3 scripts/check_status.py
```

### `scripts/list_models.py`
列出所有可用的模型及其详细信息

```bash
# 简单列表
python3 scripts/list_models.py

# 详细信息
python3 scripts/list_models.py --verbose
```

### `scripts/test_model.py`
测试指定模型的调用

```bash
# 测试 glm-5
python3 scripts/test_model.py glm-5

# 自定义测试消息
python3 scripts/test_model.py glm-5 --message "写一个 Python 快速排序"

# 启用推理输出
python3 scripts/test_model.py glm-5 --reasoning
```

## 配置文件

### iflow2api 配置

默认配置文件：`~/.iflow2api/config.json`

```json
{
  "host": "127.0.0.1",
  "port": 28000,
  "log_level": "INFO",
  "oauth": {
    "auto_login": true
  }
}
```

### iFlow 配置（可选）

如果已经配置 iFlow CLI，iflow2api 会自动读取 `~/.iflow/settings.json` 中的凭据：

```json
{
  "api_key": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxx",
  "base_url": "https://apis.iflow.cn/v1"
}
```

## 最佳实践

### 1. 服务管理

- 使用后台服务管理（如 systemd 或 launchd）确保服务稳定运行
- 定期检查服务日志：`tail -f ~/.iflow2api/iflow2api.log`
- 监控端口占用：`lsof -i :28000`

### 2. 模型选择

- **复杂推理任务**：使用 `glm-5` 或 `kimi-k2-thinking`
- **长文档分析**：使用 `kimi-k2.5`（256K 上下文）
- **代码编写**：使用 `qwen3-coder-plus` 或 `glm-5-code`
- **日常对话**：使用 `glm-4.7` 或 `deepseek-v3.2-chat`
- **视觉理解**：使用 `qwen-vl-max`

### 3. 成本优化

- 对于简单任务，使用轻量级模型（glm-4.6）降低成本
- 对非推理任务禁用 thinking 输出
- 合理设置 temperature 参数（0-1）

### 4. 错误处理

启用重试机制处理网络抖动：

```python
import time
import requests

def call_with_retry(model, messages, max_retries=3):
    for i in range(max_retries):
        try:
            response = requests.post(
                "http://127.0.0.1:28000/v1/chat/completions",
                json={"model": model, "messages": messages},
                timeout=120
            )
            return response.json()
        except Exception as e:
            if i == max_retries - 1:
                raise
            time.sleep(2 ** i)  # 指数退避
```

## 管理界面

iflow2api 提供 Web 管理界面：

- **管理界面**: http://127.0.0.1:28000/admin
- **API 文档**: http://127.0.0.1:28000/docs
- **Swagger UI**: http://127.0.0.1:28000/docs

在管理界面中可以：
- 查看服务状态和统计
- 重新登录 iFlow 账户
- 查看调用日志
- 测试 API 调用

## 故障排查

### 问题：服务无法启动

**检查：**
1. Python 版本（需要 Python 3.7+）
2. 依赖安装：`pip3 install --upgrade iflow2api`
3. 端口占用：`lsof -i :28000`

### 问题：模型调用失败

**检查：**
1. 服务是否运行：`curl http://127.0.0.1:28000/v1/models`
2. 日志查看：`tail -n 50 ~/.iflow2api/iflow2api.log`
3. OAuth 登录状态：访问 http://127.0.0.1:28000/admin

### 问题：OpenClaw 无法识别模型

**检查：**
1. models.json 配置是否正确
2. 服务是否可访问：`curl http://127.0.0.1:28000/v1/models`
3. 重启 OpenClaw gateway：`openclaw gateway restart`

## 参考资料

- **安装和配置**: [setup.md](setup.md)
- **OpenClaw 集成**: [openclaw_integration.md](openclaw_integration.md)
- **模型详情**: [models.md](models.md)
- **iflow2api GitHub**: https://github.com/cacaview/iflow2api
- **iFlow CLI 文档**: https://iflow.cn/docs