Compatible with OpenAI API protocol: https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/v1 Compatible with Anthropic API protocol: https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/anthropic API key: dHAtczgza2tubG5haXo1a241d2kwaWg5cTVvbmNzdzk5M3Iwd242aW82dWRnNXMwNmNy (Base64) 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
[!NOTE] TL;DR： OpenAI Compatible https://api.cline.bot/api/v1 "variants": { "xhigh": {"reasoningEffort": "xhigh"}} 从 https://linux.do/t/topic/2321520 继续讨论。 接入 OpenCode 后，相比于官方 API，还是有一些坑点的。 三个免费模型（v4/2.5/3）端点都不支持 Anthropic 和 OpenAI Responses 格式，只支持 OpenAI Compatible 格式（ @ai-sdk/openai-compatible ），否则返回 {"error":"Unauthorized: Please make sure you're using the latest version of Cline and re-authenticate your Cline account."} 三个免费模型只支持最高 xhigh 推理强度（ "reasoning_effort": "xhigh" ），否则返回 { "error": { "code": "stream_initialization_failed", "message": "Failed to create stream: inference request failed: failed to generate stream from Vercel: failed to invoke model 'xiaomi/mimo-v2.5' with streaming: request failed with status 400: {\"error\":{\"message\":\"Invalid option: expected one of \\\"none\\\"|\\\"minimal\\\"|\\\"low\\\"|\\\"medium\\\"|\\\"high\\\"|\\\"xhigh\\\"\",\"type\":\"invalid_request_error\",\"param\":\"reasoning.effort\",\"code\":\"invalid_request_error\"}}", "request_id": "LcHaHtEeyQTvjxUZUakxwUfncoDlfsmV", "type": "stream_error" } } 比如在 CC-Switch/ opencode.json 时应该这么配置： OpenAI-Compatible https://api.cline.bot/api/v1 CC-Switch 内模型配置片段： { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "options": { "baseURL": "https://api.cline.bot/api/v1", "apiKey": "sk_vme50thursdaykfcgogogoplease", "setCacheKey": true }, "models": { "deepseek/deepseek-v4-flash": { "name": "DeepSeek V4 Flash", "variants": { "xhigh": { "reasoningEffort": "xhigh" } } }, "xiaomi/mimo-v2.5": { "name": "MiMo V2.5", "variants": { "xhigh": { "reasoningEffort": "xhigh" } } }, "minimax/minimax-m3": { "name": "MiniMax M3", "variants": { "xhigh": { "reasoningEffort": "xhigh" } } } } } } 鬼知道除了 xhigh 以外的强度有什么副作用，所以就只配了 xhigh 。既然模型都是免费的，那直接上最强的 xhigh 就好了呗。多一事不如少一事。 另外需要注意的是，OC 的会话标题生成器使用的是 high 强度。 设置这么一大长串（当然我改短了才发出来的，实际上你依然可以选择填写剩下的 low medium ）就是方便选择推理强度。不手动选择推理强度（也就是不显示字段/Select variant 选 Default）就会默认不发送 reasoning_effort 字段： 切换推理强度可以通过按键盘上的 Ctrl+T 或在输入框内输入 /variants ： 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
好像不支持只支持 https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1/chat/completions ，还是我配的不对 大佬指点下 只能代理一下在用吗 。编辑个新发现 我配置到claude code里面 输出一截一截的 是因为cc-switch的代理导致的还是Qwen啊 7 个帖子 - 7 位参与者 阅读完整话题
国内节点：tp-cp6hyisrlkm197snp9nswud7wdg5vk2lpfistwnywf0fg04h Dedicated Base URL Compatible with OpenAI API protocol: https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 Compatible with Anthropic API protocol: https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
cursor-api.standardagents.ai The unofficial Cursor API OpenAI-compatible chat completions and responses for Cursor. 利益无关，更何况免费。 之前学生会员还能用，把 composer-2.5 弄出来给 cc 用，还行。 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
tp-snw4zdv6i2q5g7b3npiiavuevw6cca57rzhqzfv6pvbuid29 Dedicated Base URL Compatible with OpenAI API protocol: https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/v1 Compatible with Anthropic API protocol: https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/anthropic 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
Hermes OpenAI-compatible provider 要走 Responses API 时，api_mode 必须写 codex_responses，不能写 responses；否则不会真正走 /v1/responses，也可能导致 reasoning_effort 不传递/不落库。 会导致，虽然设置了reasoning是high，实际上传不到sub2api，而sub2api 给的effort是medium甚至是 no reasoning， 改之前的juice值 改之后，high可以传递了，juice值就正常了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
Compatible with OpenAI API protocol: https://token-plan-sgp.xiaomimimo.com/v1 Compatible with Anthropic API protocol: https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic API key tp-c7clidzskmq0zi5j7防止被爬，删除就行 dqmqjgn7up9ih4enwbdp66jr65hh0xd 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
github.com GitHub - CJackHwang/ds2api: DeepSeek-Compatible Middleware Interface: A... DeepSeek-Compatible Middleware Interface: A technical exploration project in Go, focusing on high-concurrency protocol adaptation. It serves as a reference implementation for converting diverse web protocols into standardized formats. 估计DS官方被十万个账户测试识图模式震惊到了，这段时间对2API封号太猛，现在开发者直接跑路了 10 个帖子 - 8 位参与者 阅读完整话题
最近自己和身边朋友用 Claude Code 、Codex 、Cursor 时，经常遇到几个问题： 不同模型/供应商切换麻烦 base_url 、key 、账单分散 上游偶发 timeout / 429 想在不同工具里复用同一套 API 配置 订阅制和 API 制混用时成本不好估 所以做了 apinode.pro ，定位是一个 OpenAI-compatible 的 AI API Gateway： 一个 base_url 接入多模型 方便在 Cursor / Claude Code / Codex / 自己的应用里切换 统一管理 key 、额度和调用记录 尽量降低上游切换成本 目前还在早期，想听听 V 友意见： 你们现在更常用订阅，还是 API ？ 最在意稳定性、价格、模型完整度，还是充值方便？ 如果做故障切换/多上游路由，哪些场景最有用？ 网站： https://apinode.pro 如果有 V 友愿意试用，可以回帖，我可以给一批测试额度。
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目前 DeepSeek v4 OpenAI-compatible API 会返回： reasoning_content 和 content 后续请求需保留并回传 reasoning_content ，否则出 400 错误。 目前只看到 axonhub 有相关适配： issues/1468 。 以下项目目前还没有看到适配： litellm newapi sub2api cliproxyapi 想知道还有哪些 AI 网关已经支持这个逻辑？
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目前 DeepSeek v4 OpenAI-compatible API 会返回： reasoning_content 和 content 后续请求需保留并回传 reasoning_content ，否则出 400 错误。 目前只看到 axonhub 有相关适配： issues/1468 。 以下项目目前还没有看到适配： litellm newapi sub2api cliproxyapi 想知道还有哪些 AI 网关已经支持这个逻辑？ 5 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
最近用copilot 结合OAI Compatible Provider for Copilot接入第三方模型时候，百分之60概率模型调用工具失败，很离谱，特别是编辑文件时候。我记得之copilot有edit模式时候还是很流畅编辑文件的。有没有办法解决，好烦，版本也回退不了。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
本帖使用社区开源推广，符合推广要求。我申明并遵循社区要求的以下内容： 我的帖子已经打上 开源推广 标签： 是 我的开源项目完整开源，无未开源部分： 是 我的开源项目已链接认可 LINUX DO 社区： 是 我帖子内的项目介绍，AI生成、润色内容部分已截图发出： 是 以上选择我承诺是永久有效的，接受社区和佬友监督： 是 最近折腾Codex的时候，我有个很具体的需求： 我本地不是直接走官方图片接口，而是走自己配置的 OpenAI-compatible endpoint / 自 定义 base_url 。 但在实际用的时候，如果只是说“帮我生成一张图”，大概率还是会走默认生成图片路径，不一 定会稳定命中我想要的那条链路。 所以我单独做了一个 skill： remote-imagegen 。可以支持调用本地codex配置的url来输入生图指令 项目地址： github.com GitHub - stevenjinlong/remote-imagegen: 适用于自定义 OpenAI 兼容 base_url 的 Codex 独立生图... 适用于自定义 OpenAI 兼容 base_url 的 Codex 独立生图 skill，支持文生图与参考图编辑，并可自动从本地 Codex 配置中读取 URL 和 API Key。 An independent Codex image-generation skill for custom OpenAI-compatible base_url setups, supporting text-to-image and reference-image editing while automatically loading the endpoint URL and API key from the local Codex configuration. 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题