API 中转站怎么用？3 步配好 Base URL 和 Key

export GPTZZZ_API_KEY="粘贴你的 Key"
export GPTZZZ_BASE_URL="https://gptzzz.ai/v1"

curl -sS "$GPTZZZ_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $GPTZZZ_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.5","messages":[{"role":"user","content":"Reply with OK"}]}'

$env:GPTZZZ_API_KEY = "粘贴你的 Key"
$env:GPTZZZ_BASE_URL = "https://gptzzz.ai/v1"

$body = @{
  model = "gpt-5.5"
  messages = @(@{ role = "user"; content = "Reply with OK" })
} | ConvertTo-Json -Depth 5

Invoke-RestMethod -Method Post -Uri "$env:GPTZZZ_BASE_URL/chat/completions" `
  -Headers @{ Authorization = "Bearer $env:GPTZZZ_API_KEY" } `
  -ContentType "application/json" -Body $body

三步开通：注册充值、创建 Key、复制 Base URL

1. 注册并充值。在注册页建账号，登录后用支付宝充值。充值 ¥1 = 余额 $1，无手续费，单笔 ¥10–¥2000；注册不送额度，未用完的余额可以申请退款。先充 ¥10 跑通再加量就够了。
2. 按分组创建 Key。打开控制台 /keys 页面新建 Key，创建时选分组。一个 Key 只属于一个分组，只能调用这个分组里的模型；同时要用 GPT 和 Claude，就各建一个 Key，余额共用。
3. 复制 Base URL 和模型 ID。OpenAI 兼容接口填 https://gptzzz.ai/v1（GPT 分组可用 /v1/models、/v1/chat/completions 和 /v1/responses）；Claude 分组走 Messages 接口 https://gptzzz.ai/v1/messages。模型 ID 从模型价格页复制，不要按产品名自己拼。

gpt-5.5 单次输入超过 272K Token 时，整次请求按更高一档计价。价格以模型价格页和控制台实时显示为准；倍率怎么换算成费用，见 API 中转站倍率是什么意思。

curl：先测普通请求，再测流式

快速答案里的请求通了，再加 "stream": true 测流式。-N 关掉 curl 的输出缓冲，tail 只看最后几行：

curl -sN "$GPTZZZ_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $GPTZZZ_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.5","stream":true,"messages":[{"role":"user","content":"Count from 1 to 30"}]}' | tail -n 3

正常结尾是一行 data: [DONE]，官方 openai SDK 就靠这一行判断流已结束。没收到这一行连接就断了，客户端常报 sse stream ended without [DONE]，原因和排查见中转 API 报错速查。

要看响应头（比如有没有请求 ID），把 -sS 换成 -sS -D -，响应头会打印在正文前面。排障时把请求时间、模型 ID、HTTP 状态和请求 ID 一起记下来。

Python：官方 openai SDK 改 base_url

pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["GPTZZZ_API_KEY"],
    base_url=os.environ.get("GPTZZZ_BASE_URL", "https://gptzzz.ai/v1"),
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with OK"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)
print(resp._request_id)  # 取自响应头 x-request-id

base_url 只写到 /v1，SDK 自己拼 /chat/completions。官方 SDK 默认还会读环境变量 OPENAI_BASE_URL；这里用单独的变量名，免得和官方配置混在一起。更完整的示例见 OpenAI API 接入教程。

Node.js：官方 openai SDK 改 baseURL

npm install openai

// 保存为 test.mjs，运行 node test.mjs
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.GPTZZZ_API_KEY,
  baseURL: process.env.GPTZZZ_BASE_URL ?? "https://gptzzz.ai/v1",
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5",
  messages: [{ role: "user", content: "Reply with OK" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
console.log(resp.usage);
console.log(resp._request_id);

参数名是 baseURL（URL 全大写），写成 baseUrl 会被忽略。Key 只放在服务端，不要打包进前端代码；存放和轮换见 API Key 安全指南。

Claude Code：ANTHROPIC_BASE_URL 不带 /v1

Claude Code 走 Anthropic Messages 接口，要用 Claude官key 分组的 Key。按 Claude Code 官方文档，它会在 ANTHROPIC_BASE_URL 后面自己拼 /v1/messages，所以这里只填域名 https://gptzzz.ai。GPTZZZ 用 Bearer 鉴权，对应的变量是 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。

macOS / Linux：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://gptzzz.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="粘贴 Claude官key 分组的 Key"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4.6"
claude

Windows PowerShell：

$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://gptzzz.ai"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "粘贴 Claude官key 分组的 Key"
$env:ANTHROPIC_MODEL = "claude-sonnet-4.6"
claude

• 启动后运行 /status：应该有一行 Anthropic base URL 显示 https://gptzzz.ai，鉴权来源显示 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN。
• GPTZZZ 的 Claude 模型 ID 用点号（claude-sonnet-4.6），Anthropic 官方 ID 用连字符（如 claude-sonnet-4-6），所以要用 ANTHROPIC_MODEL 或 claude --model 指定。
• 会话标题等后台任务的模型由 ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL 控制；如果报模型不存在，把它也设成分组里有的 ID，例如同样设成 claude-sonnet-4.6。
• 要长期生效，把这几个变量写进 ~/.claude/settings.json 的 env 块；同名变量以 settings 文件为准。不要写进项目里会提交到仓库的 .claude/settings.json。

打不开时，先用 curl 单独测 Messages 接口，排除 Claude Code 本身的问题：

curl -sS "$ANTHROPIC_BASE_URL/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-4.6","max_tokens":16,"messages":[{"role":"user","content":"Reply with OK"}]}'

工具调用、模型发现和团队配置的完整验收见 Claude Code 中转站配置。

Codex CLI：在 config.toml 加一个 provider

当前 Codex 只支持 Responses 协议：wire_api 只有 "responses" 一个值，省略也是它。GPTZZZ 的 OpenAI 分组提供 /v1/responses，所以 base_url 填 https://gptzzz.ai/v1，Codex 自己拼 /responses。provider 只能写在用户级配置 ~/.codex/config.toml（设置了 CODEX_HOME 时是 $CODEX_HOME/config.toml），写在项目里的 .codex/config.toml 不生效：

model = "gpt-5.5"
model_provider = "gptzzz"

[model_providers.gptzzz]
name = "GPTZZZ"
base_url = "https://gptzzz.ai/v1"
env_key = "GPTZZZ_API_KEY"
wire_api = "responses"

model 和 model_provider 是顶层键，要放在文件里第一个 [...] 表的前面。env_key 填的是变量名，不是 Key 本身。在同一个终端设置 Key，进入一个 Git 仓库目录后测试（codex exec 默认要求在 Git 仓库里运行）：

export GPTZZZ_API_KEY="粘贴包含 gpt-5.5 的分组 Key"
codex exec "Reply with OK"

$env:GPTZZZ_API_KEY = "粘贴包含 gpt-5.5 的分组 Key"
codex exec "Reply with OK"

provider ID 不能用 openai、ollama、lmstudio，这三个是内置保留名。流式、工具调用和报错排查见 Codex CLI 中转 API 配置。

Cherry Studio、Chatbox 和 Cursor

桌面客户端只记一条：你填的地址 + 客户端自动补的路径 = https://gptzzz.ai/v1/chat/completions。多一个或少一个 /v1 都会 404。

Cherry Studio

1. 设置 → 模型服务，点列表下方的「+ 添加服务商」，提供商名称随意（如 GPTZZZ），API 密钥填 GPTZZZ 的 Key。
2. 地址填 https://gptzzz.ai（添加弹窗里在「端点设置」的 OpenAI 端点，服务商页面上叫「API 地址」），点「添加」保存。Cherry Studio 会自动补 /v1/chat/completions；地址末尾加 # 时，它不再自动拼接，只用你填的完整地址。
3. 在服务商页面右上角打开启用开关，列表里出现绿点。不开的话，它的模型不会出现在模型选择里。
4. 点「获取模型列表」添加 gpt-5.5，也可以点 + 手动输入模型 ID。
5. 点「检测」（官方文档有的页面写作「检查」），选一个模型测试，通过后在对话里选用该模型。

Chatbox

1. 设置 → 模型提供方，点底部的「添加」。
2. 名称随意，类型选「OpenAI API 兼容」。
3. API 密钥填 GPTZZZ 的 Key，API 主机填 https://gptzzz.ai；API 路径留空，默认是 /v1/chat/completions。
4. 添加模型 gpt-5.5，保存后点「检查」，提示连接成功即可。

两个客户端的界面文字会随版本变化，对不上时按上面那条拼接规则判断。

Cursor

Cursor 的设置入口、哪些功能真正走你的 Key，都会随版本变化。先按 Cursor 中转 API 配置用 curl 确认 Key 和模型可用，再改 Cursor 设置。

CC Switch：用图形界面切换中转和官方

CC Switch 是开源桌面工具，替你改 Claude Code、Codex、Gemini CLI 等工具的配置文件，在多个供应商之间一键切换，不用手改 JSON / TOML。从官方仓库的 Releases 下载，macOS 也可以 brew install --cask cc-switch。

1. 第一次启动时，它会把现有配置导入成一个叫 default 的供应商，并添加官方供应商，原来的配置不会丢。
2. 侧栏选 Claude Code，点「添加供应商」（+），选「自定义配置」，填入下面的 env。
3. 侧栏选 Codex，同样添加自定义配置：base_url 填 https://gptzzz.ai/v1，wire_api 为 responses，model 填 gpt-5.5，Key 填包含该模型的分组 Key。
4. 选中供应商点「启用」。Claude Code 支持热切换；Codex 要重启终端或 CLI 才生效。

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://gptzzz.ai",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "粘贴 Claude官key 分组的 Key",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-4.6"
  }
}

用了中转怎么换回官方配置

把你加过的地址、Key 和模型设置删干净，再按官方方式登录。只删 Key、留着 ANTHROPIC_BASE_URL 不行，Claude Code 的请求仍会发往中转地址。

清掉当前终端里的变量：

unset ANTHROPIC_BASE_URL ANTHROPIC_AUTH_TOKEN ANTHROPIC_MODEL GPTZZZ_API_KEY

Remove-Item Env:ANTHROPIC_BASE_URL, Env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN, Env:ANTHROPIC_MODEL, Env:GPTZZZ_API_KEY -ErrorAction SilentlyContinue

写进 ~/.zshrc、~/.bashrc 或 PowerShell $PROFILE 的同名行也要删掉，不然新开的终端又会带上。

常见报错速查

按报错原文查：中转 API 报错速查；按状态码查：AI API 错误码速查手册。动手排查前先看一眼服务状态。

上线前：Key 管理和用量核对

• 测试用一个 Key，正式业务另建一个，按项目分开，出问题可以单独停用。
• Key 只放在服务端环境变量或密钥管理系统里，不进前端、截图和公开仓库。
• 每次请求记下时间、模型 ID、HTTP 状态、usage 和请求 ID（SDK 里是 _request_id）；重试也单独记一行。
• 跑一批真实请求后，拿这些记录和控制台里的用量对账。费用 = 未命中缓存的输入 Token × 输入价 + 缓存读 Token × 缓存读价 + 输出 Token × 输出价（均 ÷ 100 万，单价取模型价格页；有缓存写入价的模型，写入缓存的部分按缓存写入价算）。OpenAI 接口返回的 prompt_tokens / input_tokens 已包含 cached_tokens 和 cache_write_tokens：先减掉 cached_tokens；该分组有缓存写入价时，再减掉 cache_write_tokens 并按缓存写入价单算，没有单列缓存写入价的，这部分仍按输入价算。Claude Messages 接口的 input_tokens 本来就不含 cache_read_input_tokens 和 cache_creation_input_tokens，不用再减。gpt-5.5 单次输入超过 272K 时，整次按高一档计。换算细节见 API 中转站倍率是什么意思。
• 设好超时和有限次数的重试。超时后又成功的请求，上游可能已经执行过一次，对账时分开看。

预算和告警见 AI API 成本控制；上线前的完整验收见 API 中转站检测指南。

常见问题

一手来源与核验日期

• Claude Code：Connect Claude Code to an LLM gateway
• Claude Code：Model configuration
• Claude Code：Authentication
• OpenAI Codex：Advanced configuration
• OpenAI Codex：Configuration reference
• OpenAI Codex：Authentication
• openai-python（官方 Python SDK）
• openai-node（官方 Node.js SDK）
• OpenAI：Prompt caching（usage 里的缓存 Token）
• Claude API：Prompt caching（input_tokens 与缓存字段）
• Cherry Studio 文档：模型服务设置
• Cherry Studio 文档：自定义服务商
• Chatbox 文档：模型配置
• CC Switch 官方仓库