llm-provider-setup-tutorial.md

LLM 服务商配置教程

本教程详细介绍如何为 OpenAkita 配置 LLM（大语言模型）服务商，包含各平台的 API Key 申请流程、端点配置方法，以及多端点 Failover 策略。

概览
核心概念
三种配置方式
一、通义千问（DashScope）
二、DeepSeek
三、月之暗面（Kimi）
四、智谱 AI（GLM）
五、MiniMax
六、OpenAI
七、Anthropic Claude
八、Google Gemini
九、其他服务商
十、多端点与 Failover
十一、编译器端点（Prompt Compiler）
十二、常见问题

概览

OpenAkita 支持多种 LLM 服务商，所有服务商通过统一的端点配置系统管理。你至少需要配置 1 个 LLM 端点 才能使用 OpenAkita。

支持的服务商一览

国内服务商：

服务商	API 类型	默认 Base URL	推荐模型	特点
通义千问（DashScope）	openai	`https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1`	qwen3-max	国内首选，模型全
DeepSeek	openai	`https://api.deepseek.com/v1`	deepseek-v3	性价比高
月之暗面（Kimi）	openai	`https://api.moonshot.cn/v1`	kimi-k2.5	长文本强
智谱 AI	openai	`https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4`	glm-5	国产旗舰
MiniMax	openai	`https://api.minimaxi.com/v1`	MiniMax-M2.1	多模态
字节豆包（火山引擎）	openai	`https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3`	doubao-*	字节生态
SiliconFlow	openai	`https://api.siliconflow.cn/v1`	多种开源模型	开源模型聚合

国际服务商：

服务商	API 类型	默认 Base URL	推荐模型	特点
OpenAI	openai	`https://api.openai.com/v1`	gpt-4o	行业标杆
Anthropic	anthropic	`https://api.anthropic.com`	claude-sonnet-4	编码最强
Google Gemini	openai	`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai`	gemini-2.5-pro	超长上下文
Groq	openai	`https://api.groq.com/openai/v1`	llama-*	推理速度极快
Mistral	openai	`https://api.mistral.ai/v1`	mistral-large	欧洲开源
OpenRouter	openai	`https://openrouter.ai/api/v1`	聚合多家	一个 Key 用所有模型

模型能力标签

能力	说明	示例模型
`text`	文本对话	所有模型
`tools`	工具调用（Function Calling）	gpt-4o、claude-sonnet-4、qwen3-max
`thinking`	深度推理 / 扩展思考	claude-opus-4.5-thinking、deepseek-r1、qwq-plus
`vision`	图像理解	gpt-4o、claude-sonnet-4、qwen-vl-max
`video`	视频理解	gemini-2.5-pro、qwen-vl-max

核心概念

端点（Endpoint）

一个端点 = 一个服务商 + 一个模型 + 一套凭证。OpenAkita 通过 data/llm_endpoints.json 文件管理所有端点。

{
  "name": "dashscope-qwen3-max",
  "provider": "dashscope",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "api_key_env": "DASHSCOPE_API_KEY",
  "model": "qwen3-max",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools", "thinking"]
}

关键字段说明

字段	说明
`name`	端点唯一名称，用于标识和日志
`provider`	服务商标识（影响能力推断和特殊参数处理）
`api_type`	API 协议类型：`openai`（绝大多数）或 `anthropic`
`base_url`	API 接口地址
`api_key_env`	API Key 在 `.env` 文件中的环境变量名
`model`	模型 ID
`priority`	优先级，数值越小越优先
`max_tokens`	最大输出 token 数
`timeout`	请求超时（秒）
`capabilities`	模型能力列表
`extra_params`	额外参数（如 DashScope 的 `enable_thinking`）

三种配置方式

方式一：OpenAkita Desktop 桌面程序（推荐）

通过可视化界面添加和管理 LLM 端点，是最简单直观的方式。

打开 OpenAkita Desktop
进入 「LLM 端点」 配置步骤（快速配置或完整配置均可）
点击 「+ 添加端点」
在对话框中：
- 选择服务商（下拉框会自动填充 Base URL）
- 输入 API Key
- 选择或输入模型名称（支持在线拉取模型列表）
- 确认能力标签（自动推断，可手动调整）
点击 「保存」

[配图位] OpenAkita Desktop — LLM 端点配置页面

[配图位] OpenAkita Desktop — 添加端点对话框

[配图位] OpenAkita Desktop — 已添加的端点列表

[配图位] OpenAkita Desktop — 服务商下拉选择

[配图位] OpenAkita Desktop — 在线拉取可用模型列表

[配图位] OpenAkita Desktop — 能力标签勾选

提示：添加端点后可在状态页面进行健康检查，验证 API Key 和端点是否正常。

[配图位] OpenAkita Desktop — 端点健康检查

方式二：CLI 交互式向导

openakita setup

在 Step 3（Configure LLM API）中按提示操作：

Which LLM API would you like to use?

  [1] Anthropic Claude (recommended)
  [2] OpenAI-compatible API
  [3] Other provider

Select option [1]:

选择后输入 API Key 和 Base URL，向导会自动写入配置。

注意：CLI 向导适合快速配置单个端点。如需配置多端点和 Failover，建议使用 OpenAkita Desktop 或手动编辑配置文件。

方式三：手动编辑配置文件

LLM 端点通过两个文件配置：

data/llm_endpoints.json — 端点列表（服务商、模型、优先级等）
.env — API Key 实际值（被 api_key_env 引用）

# 从模板复制端点配置
cp data/llm_endpoints.json.example data/llm_endpoints.json

# 编辑端点配置
code data/llm_endpoints.json

# 在 .env 中填入 API Key
code .env

一、通义千问（DashScope）

阿里云旗下，国内服务稳定，模型种类丰富，推荐作为国内用户首选。

1.1 申请 API Key

打开浏览器，访问 DashScope 控制台
如果没有阿里云账号，需要先注册（支持支付宝快捷注册）

[配图位] DashScope 控制台登录页面

登录后，进入 API Key 管理页面
点击 「创建新的 API Key」
复制生成的 API Key（格式如 sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx）

[配图位] DashScope — 创建并复制 API Key

⚠️ 注意：API Key 只在创建时显示一次，请立即保存。如果丢失需要重新创建。

（可选）在模型广场查看可用模型和价格

[配图位] DashScope — 模型广场

1.2 可用模型

模型	能力	说明
`qwen3-max`	text, tools, thinking	旗舰模型，推荐
`qwen3-plus`	text, tools, thinking	平衡性价比
`qwen3-turbo`	text, tools	快速模型，适合编译器端点
`qwq-plus`	text, thinking	深度推理专用
`qwen-vl-max`	text, vision, video	多模态（图片+视频理解）
`qwen-vl-plus`	text, vision	多模态（图片理解）

1.3 配置方式

OpenAkita Desktop

在端点配置对话框中：

服务商：选择 通义千问 (DashScope)
API Key：粘贴你的 DashScope API Key
模型：从列表选择（如 qwen3-max）或手动输入

[配图位] OpenAkita Desktop — 通义千问端点配置

手动配置

.env 文件：

DASHSCOPE_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

data/llm_endpoints.json 中添加端点：

{
  "name": "dashscope-qwen3-max",
  "provider": "dashscope",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
  "api_key_env": "DASHSCOPE_API_KEY",
  "model": "qwen3-max",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools", "thinking"]
}

思考模式：如果使用 qwen3 系列的思考能力，需在 extra_params 中添加 "enable_thinking": true：
"extra_params": { "enable_thinking": true }

二、DeepSeek

国产模型性价比之王，深度推理能力强，API 价格极低。

2.1 申请 API Key

访问 DeepSeek 开放平台
注册账号并登录

[配图位] DeepSeek 开放平台首页

进入 API Keys 页面
点击 「创建 API Key」
复制 API Key

[配图位] DeepSeek — 创建并复制 API Key

（可选）在充值页面充值余额（新用户通常有免费额度）

2.2 可用模型

模型	能力	说明
`deepseek-chat`	text, tools	通用对话（v3）
`deepseek-reasoner`	text, thinking	深度推理（R1）

2.3 配置方式

OpenAkita Desktop

服务商：选择 DeepSeek
API Key：粘贴 DeepSeek API Key
模型：选择 deepseek-chat 或 deepseek-reasoner

[配图位] OpenAkita Desktop — DeepSeek 端点配置

手动配置

# .env
DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

{
  "name": "deepseek-chat",
  "provider": "deepseek",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
  "api_key_env": "DEEPSEEK_API_KEY",
  "model": "deepseek-chat",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools"]
}

三、月之暗面（Kimi）

Moonshot AI 出品，长文本处理能力突出。

3.1 申请 API Key

访问 Moonshot AI 开放平台（中国区）
- 国际区：https://platform.moonshot.ai/console/api-keys
注册并登录

[配图位] Moonshot AI 开放平台

进入 「API Key 管理」 页面
点击 「新建」，复制生成的 API Key

[配图位] Moonshot AI — 创建并复制 API Key

3.2 可用模型

模型	能力	说明
`kimi-k2.5`	text, tools, thinking	最新旗舰
`kimi-k2`	text, tools	上一代旗舰
`moonshot-v1-128k`	text	128K 超长上下文

3.3 配置方式

OpenAkita Desktop

服务商：选择 Kimi (月之暗面) 或 Kimi (国际)
API Key：粘贴 Kimi API Key
模型：选择 kimi-k2.5

[配图位] OpenAkita Desktop — Kimi 端点配置

手动配置

# .env
KIMI_API_KEY=sk-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

{
  "name": "kimi-k2.5",
  "provider": "kimi-cn",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://api.moonshot.cn/v1",
  "api_key_env": "KIMI_API_KEY",
  "model": "kimi-k2.5",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools", "thinking"]
}

四、智谱 AI（GLM）

清华系大模型，国产旗舰，提供国内区和国际区（Z.AI）两个独立平台。

4.1 申请 API Key

国内区：

访问智谱 AI 开放平台
注册并登录
进入 API Keys 页面
创建并复制 API Key

[配图位] 智谱 AI（国内区）— API Key 管理

国际区（Z.AI）：

访问 Z.AI 平台
注册并登录
进入 API Key 管理页面
创建并复制 API Key

[配图位] 智谱 AI（国际区 Z.AI）— API Key 管理

4.2 可用模型

模型	能力	说明
`glm-5`	text, tools, thinking	最新旗舰
`glm-4-plus`	text, tools	上一代旗舰
`glm-4v-plus`	text, vision	多模态

4.3 配置方式

OpenAkita Desktop

服务商：选择 智谱 AI (国内) 或 智谱 AI (国际/Z.AI)
API Key：粘贴对应平台的 API Key
模型：选择 glm-5

[配图位] OpenAkita Desktop — 智谱 AI 端点配置

手动配置

# .env
ZHIPU_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

{
  "name": "zhipu-glm5",
  "provider": "zhipu-cn",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4",
  "api_key_env": "ZHIPU_API_KEY",
  "model": "glm-5",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools", "thinking"]
}

国际区将 provider 改为 zhipu-int，base_url 改为 https://api.z.ai/api/paas/v4。

五、MiniMax

多模态能力强，提供中国区和国际区两个平台。

5.1 申请 API Key

中国区：

访问 MiniMax 开放平台
注册并登录
进入 API Key 管理页面
创建并复制 API Key

[配图位] MiniMax（中国区）— API Key 管理

国际区：

访问 MiniMax 国际平台
进入 API Key 管理页面

5.2 可用模型

模型	能力	说明
`MiniMax-M2.1`	text, tools	最新旗舰
`abab6.5s-chat`	text, tools	上一代

5.3 配置方式

OpenAkita Desktop

服务商：选择 MiniMax (国内) 或 MiniMax (国际)
API Key：粘贴 MiniMax API Key
模型：选择 MiniMax-M2.1

[配图位] OpenAkita Desktop — MiniMax 端点配置

手动配置

# .env
MINIMAX_API_KEY=xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

{
  "name": "minimax-m2.1",
  "provider": "minimax-cn",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://api.minimaxi.com/v1",
  "api_key_env": "MINIMAX_API_KEY",
  "model": "MiniMax-M2.1",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools"]
}

六、OpenAI

行业标杆，GPT 系列模型，需要海外网络环境或代理访问。

6.1 申请 API Key

访问 OpenAI Platform
注册账号（需要海外手机号或 Google 账号）

[配图位] OpenAI Platform 首页

登录后进入 API Keys 页面
点击 「Create new secret key」
为 Key 命名（如 openakita），选择权限，点击创建
复制 API Key（格式如 sk-proj-xxxxxxxx）

[配图位] OpenAI — 创建 API Key

在 Billing 页面确认已充值余额

[配图位] OpenAI — Billing 充值页面

⚠️ 国内用户注意：OpenAI API 需要海外网络环境。如果使用代理，在 .env 中配置：

HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890
HTTPS_PROXY=http://127.0.0.1:7890

6.2 可用模型

模型	能力	说明
`gpt-4o`	text, tools, vision	旗舰多模态
`gpt-4o-mini`	text, tools, vision	高性价比，适合编译器端点
`o1`	text, thinking	深度推理
`o3-mini`	text, thinking, tools	推理 + 工具
`gpt-5`	text, tools, vision, thinking	最新旗舰

6.3 配置方式

OpenAkita Desktop

服务商：选择 OpenAI
API Key：粘贴 OpenAI API Key
模型：选择 gpt-4o

[配图位] OpenAkita Desktop — OpenAI 端点配置

手动配置

# .env
OPENAI_API_KEY=sk-proj-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

{
  "name": "openai-gpt4o",
  "provider": "openai",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://api.openai.com/v1",
  "api_key_env": "OPENAI_API_KEY",
  "model": "gpt-4o",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools", "vision"]
}

七、Anthropic Claude

编码和推理能力一流，Claude 系列模型。需海外网络环境。

7.1 申请 API Key

访问 Anthropic Console
注册账号并登录

[配图位] Anthropic Console 首页

进入 API Keys 页面
点击 「Create Key」
复制 API Key（格式如 sk-ant-api03-xxxxxxxx）

[配图位] Anthropic — 创建 API Key

在 Plans & Billing 页面确认已激活付费计划

7.2 可用模型

模型	能力	说明
`claude-sonnet-4-20250514`	text, tools, vision	平衡性价比，推荐
`claude-opus-4-5-20250514`	text, tools, vision	最强能力
`claude-opus-4-5-20251101-thinking`	text, tools, vision, thinking	扩展思考版
`claude-haiku-3-5-20241022`	text, tools	快速低成本

7.3 配置方式

OpenAkita Desktop

服务商：选择 Anthropic
API Key：粘贴 Anthropic API Key
模型：选择 claude-sonnet-4-20250514

[配图位] OpenAkita Desktop — Anthropic Claude 端点配置

注意：Anthropic 使用独有的 API 协议，api_type 必须选择 anthropic（而非 openai）。OpenAkita Desktop 会自动处理。

手动配置

# .env
ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-api03-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

{
  "name": "anthropic-claude-sonnet",
  "provider": "anthropic",
  "api_type": "anthropic",
  "base_url": "https://api.anthropic.com",
  "api_key_env": "ANTHROPIC_API_KEY",
  "model": "claude-sonnet-4-20250514",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools", "vision"]
}

八、Google Gemini

超长上下文窗口（100 万 token），多模态能力强。需海外网络环境。

8.1 申请 API Key

访问 Google AI Studio
使用 Google 账号登录

[配图位] Google AI Studio 首页

点击左侧 「Get API Key」
点击 「Create API key」，选择一个 Google Cloud 项目（或创建新项目）
复制生成的 API Key

[配图位] Google AI Studio — 创建 API Key

8.2 可用模型

模型	能力	说明
`gemini-2.5-pro`	text, tools, vision, video, thinking	最新旗舰
`gemini-2.5-flash`	text, tools, vision, thinking	高速版
`gemini-2.0-flash`	text, tools, vision	上一代高速

8.3 配置方式

OpenAkita Desktop

服务商：选择 Google Gemini
API Key：粘贴 Google AI API Key
模型：选择 gemini-2.5-pro

[配图位] OpenAkita Desktop — Google Gemini 端点配置

手动配置

# .env
GOOGLE_API_KEY=AIzaxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx

{
  "name": "google-gemini-2.5-pro",
  "provider": "google",
  "api_type": "openai",
  "base_url": "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai",
  "api_key_env": "GOOGLE_API_KEY",
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "priority": 1,
  "max_tokens": 8192,
  "timeout": 180,
  "capabilities": ["text", "tools", "vision", "video", "thinking"]
}

九、其他服务商

SiliconFlow（开源模型聚合）

申请：https://siliconflow.cn/
Base URL：https://api.siliconflow.cn/v1
特点：一个 Key 可调用多种开源模型（Llama、Mistral、Qwen 等）

OpenRouter（全球模型聚合）

申请：https://openrouter.ai/
Base URL：https://openrouter.ai/api/v1
特点：一个 Key 可调用几乎所有主流模型，按用量计费

字节豆包（火山引擎）

申请：https://console.volcengine.com/ark
Base URL：https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
特点：字节生态，Doubao 系列模型

Groq（极速推理）

申请：https://console.groq.com/
Base URL：https://api.groq.com/openai/v1
特点：推理速度极快，开源模型

Mistral

申请：https://console.mistral.ai/
Base URL：https://api.mistral.ai/v1
特点：欧洲 AI 公司，Mistral Large 系列

以上服务商在 OpenAkita Desktop 的服务商下拉列表中均可直接选择。

十、多端点与 Failover

OpenAkita 的核心优势之一是支持多端点配置与自动故障转移。强烈建议至少配置 2 个端点。

10.1 工作原理

用户请求 → 选择最高优先级的可用端点 → 调用成功 → 返回结果
                                        ↓ 调用失败
                                  自动切换到下一个端点 → 重试
                                        ↓ 全部失败
                                  返回错误，进入冷却期

10.2 调度策略

机制	说明
优先级调度	优先使用 `priority` 值最小的端点
自动降级	主端点不可用时自动切换到备用端点
健康检查	后台定期（默认 60 秒）检测端点可用性
冷却机制	连续失败的端点会被临时冷却，避免反复重试
能力匹配	需要视觉能力时只选择标记了 `vision` 的端点

10.3 配置示例：双端点 Failover

{
  "endpoints": [
    {
      "name": "primary-dashscope",
      "provider": "dashscope",
      "api_type": "openai",
      "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key_env": "DASHSCOPE_API_KEY",
      "model": "qwen3-max",
      "priority": 1,
      "max_tokens": 8192,
      "timeout": 180,
      "capabilities": ["text", "tools", "thinking"]
    },
    {
      "name": "backup-deepseek",
      "provider": "deepseek",
      "api_type": "openai",
      "base_url": "https://api.deepseek.com/v1",
      "api_key_env": "DEEPSEEK_API_KEY",
      "model": "deepseek-chat",
      "priority": 2,
      "max_tokens": 8192,
      "timeout": 180,
      "capabilities": ["text", "tools"]
    }
  ],
  "settings": {
    "retry_count": 2,
    "retry_delay_seconds": 2,
    "health_check_interval": 60,
    "fallback_on_error": true
  }
}

10.4 Settings 参数说明

参数	默认值	说明
`retry_count`	`2`	同一端点重试次数
`retry_delay_seconds`	`2`	重试间隔（秒）
`health_check_interval`	`60`	健康检查间隔（秒）
`fallback_on_error`	`true`	错误时是否自动降级到备用端点
`allow_failover_with_tool_context`	`false`	工具上下文中是否允许跨端点降级

10.5 在 OpenAkita Desktop 中管理多端点

[配图位] OpenAkita Desktop — 多端点管理，显示优先级排序和健康状态

[配图位] OpenAkita Desktop — 编辑端点优先级

提示：在状态页面点击「健康检查」可批量验证所有端点的连通性。

[配图位] OpenAkita Desktop — 批量端点健康检查结果

十一、编译器端点（Prompt Compiler）

OpenAkita 内置了 Prompt Compiler（提示词编译器），用于对用户指令做预处理（意图识别、指令优化等）。编译器使用快速小模型即可，不需要思考能力，可大幅降低整体响应延迟。

11.1 推荐模型

模型	服务商	说明
`qwen-turbo-latest`	DashScope	推荐，国内最快
`gpt-4o-mini`	OpenAI	快速可靠
`deepseek-chat`	DeepSeek	性价比高

11.2 配置方式

OpenAkita Desktop

在 LLM 端点配置页面，找到 「编译器端点」 区域，按与主端点相同的方式添加。

[配图位] OpenAkita Desktop — 编译器端点配置

手动配置

在 data/llm_endpoints.json 中添加 compiler_endpoints：

{
  "compiler_endpoints": [
    {
      "name": "compiler-dashscope",
      "provider": "dashscope",
      "api_type": "openai",
      "base_url": "https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1",
      "api_key_env": "DASHSCOPE_API_KEY",
      "model": "qwen-turbo-latest",
      "priority": 1,
      "max_tokens": 2048,
      "timeout": 30,
      "capabilities": ["text"]
    }
  ]
}

如果不配置编译器端点，系统会回退到主端点（但会较慢）。

十二、常见问题

Q1：最少需要配置几个端点？

至少 1 个。建议配置 2 个（不同服务商），以获得故障自动转移能力。

Q2：国内用户推荐哪个服务商？

推荐组合：通义千问（主）+ DeepSeek（备）。两者都无需翻墙，价格合理，能力互补。

Q3：API Key 存在哪里？安全吗？

API Key 存储在工作区的 .env 文件中（纯本地，不上传）。llm_endpoints.json 只存环境变量名（如 DASHSCOPE_API_KEY），不存明文 Key。

Q4：如何切换正在使用的模型？

OpenAkita Desktop：在端点列表中调整优先级，或禁用/启用端点
对话中：使用 /model 命令切换
手动：编辑 llm_endpoints.json 中的 priority 值

Q5：`api_type` 选 `openai` 还是 `anthropic`？

除了 Anthropic 官方 API 使用 anthropic 类型外，几乎所有其他服务商（包括国内服务商）都使用 openai 兼容类型。OpenAkita Desktop 会自动选择。

Q6：什么是 `extra_params`？

传递给 API 的额外参数。最常见的用途是 DashScope 的思考模式：

"extra_params": { "enable_thinking": true }

Q7：端点健康检查怎么用？

OpenAkita Desktop：在状态页面点击「健康检查」按钮
API：POST /api/health/check 可指定端点名称

[配图位] OpenAkita Desktop — 端点健康检查详情

Q8：配置修改后需要重启吗？

OpenAkita Desktop：保存后可点击「应用并重启」按钮，或在状态页面重启服务
CLI / 手动：修改 .env 或 llm_endpoints.json 后需要重启服务
API：POST /api/config/reload 可热重载端点配置（无需完全重启）

附录：完整 .env API Key 模板

# ========== LLM API Keys ==========

# Anthropic
ANTHROPIC_API_KEY=
ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.anthropic.com

# 通义千问 (DashScope)
# 申请：https://dashscope.console.aliyun.com/
DASHSCOPE_API_KEY=

# DeepSeek
# 申请：https://platform.deepseek.com/
DEEPSEEK_API_KEY=

# 月之暗面 (Kimi)
# 中国区：https://platform.moonshot.cn/console
# 国际区：https://platform.moonshot.ai/console/api-keys
KIMI_API_KEY=

# 智谱 AI
# 国内区：https://open.bigmodel.cn/usercenter/apikeys
# 国际区：https://z.ai/manage-apikey/apikey-list
ZHIPU_API_KEY=

# MiniMax
# 中国区：https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key
# 国际区：https://platform.minimax.io/user-center/basic-information/interface-key
MINIMAX_API_KEY=

# OpenAI
# 申请：https://platform.openai.com/api-keys
OPENAI_API_KEY=

# OpenRouter
# 申请：https://openrouter.ai/
OPENROUTER_API_KEY=

# SiliconFlow
# 申请：https://siliconflow.cn/
SILICONFLOW_API_KEY=

文档版本：v1.0 最后更新：2026-02-13 适用版本：OpenAkita v0.x+

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LLM 服务商配置教程

目录

概览

支持的服务商一览

模型能力标签

核心概念

端点（Endpoint）

关键字段说明

三种配置方式

方式一：OpenAkita Desktop 桌面程序（推荐）

方式二：CLI 交互式向导

方式三：手动编辑配置文件

一、通义千问（DashScope）

1.1 申请 API Key

1.2 可用模型

1.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

二、DeepSeek

2.1 申请 API Key

2.2 可用模型

2.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

三、月之暗面（Kimi）

3.1 申请 API Key

3.2 可用模型

3.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

四、智谱 AI（GLM）

4.1 申请 API Key

4.2 可用模型

4.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

五、MiniMax

5.1 申请 API Key

5.2 可用模型

5.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

六、OpenAI

6.1 申请 API Key

6.2 可用模型

6.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

七、Anthropic Claude

7.1 申请 API Key

7.2 可用模型

7.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

八、Google Gemini

8.1 申请 API Key

8.2 可用模型

8.3 配置方式

OpenAkita Desktop

手动配置

九、其他服务商

SiliconFlow（开源模型聚合）

OpenRouter（全球模型聚合）

字节豆包（火山引擎）

Groq（极速推理）

Mistral

十、多端点与 Failover

10.1 工作原理

10.2 调度策略

10.3 配置示例：双端点 Failover

10.4 Settings 参数说明

10.5 在 OpenAkita Desktop 中管理多端点

十一、编译器端点（Prompt Compiler）

11.1 推荐模型

Q5：`api_type` 选 `openai` 还是 `anthropic`？

Q6：什么是 `extra_params`？