AnyRoute
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      • Claude Code 与 Codex 协同开发指南

    AnyRoute用户手册

    网站地址
    https://cc.anyroute.io

    一. 指引#

    1.
    新用户看这里:点击跳转👉 兑换方法
    2.
    老用户看这里:点击跳转👉 如何充值
    3.
    安装配置看这里:点击跳转👉 Anyroute 使用指南 | Anyroute Docs
    4.
    支持模型列表:点击跳转👉 模型列表

    二、兑换方法#

    1.获取兑换码#

    如果你是电商渠道客户,您会自动收到如下文本内容:
    黄色标记的一串字符就是您的兑换码,请复制备用

    2.注册用户#

    1.1 打开链接 https://cc.anyroute.io/register
    1.2 注册用户
    image.png
    首次注册并登录后会有非常详细的指引,建议认真跟着操作!!!
    首次注册并登录后会有非常详细的指引,建议认真跟着操作!!!
    首次注册并登录后会有非常详细的指引,建议认真跟着操作!!!

    3.兑换余额#

    把第一步中复制的兑换码输入下图兑换框中
    点击兑换余额自动到账
    image.png

    三、充值方法#

    后续充值直接在官网 充值/订阅 处进行付款即可
    image.png

    四、KOL合作方案#

    想要进行转售、分销等合作的 KOL 或者独立开发者、副业、代理商等小伙伴,都可以和 新侠 联系沟通细节。
    image.png
    AnyRoute |售后群(任何技术、服务和合作可以在群内寻找到答案)👇
    如果下方群二维码过期或无法加入,请联系🔝上方客服邀请你进入售后群。
    image.png
    🌐 站点链接 https://cc.anyroute.io
    ❌请【不要】把你的 key 直接发到群里,如果误发请立即删除并创建新 key ❗️❗️❗️
    📢 置顶消息:大家提问时请附带以下信息:
    1.
    是否读完群公告的置顶信息,特别是这条消息;
    2.
    是否跟着网站新手指引完成并理解API key的创建和导入环境。如果没有清点击本站右上角用户头像,再次学习。
    3.
    是否跟着看完相关的文档,地址: AnyRoute用户手册
    4.
    提问时,优先跟AI交流后再提,请附上跟AI的对话,包括提问和回复,有敏感的信息可打马赛克。
    5.
    遇到问题时,务必提供完整错误信息和截图。
    6.
    对于非私密性的问题,强烈建议直接在群里交流,大家都能帮忙。
    注:
    1.
    如果问题明显过于简单,或者已在文档中有交代,我有权忽略问题。
    2.
    请不要误解为站长傲慢不理人,谁都希望时间和劳动成果得到适当尊重。
    3.
    不符合这个要求的提问我会引用这条消息,提问者请自行检查并重新提问。
    4.
    如果是关于服务稳定性的问题,不适用上述规则,我会100%响应。

    -- 安装及配置教程 --#

    小白推荐优先安装:Codex 桌面版#

    支持:文件分析、数据处理、代码编写等场景。PPT作图啥都可以
    比智能体更好用,支持本地目录读取,跟着教程下载即可。
    目录(点击可快速跳转)

    不管用任何软件都要先做下面这一步 然后到对应软件使用
    **安装任何软件先注册登录网址https://cc\.anyroute\.io **
    密钥和接口网址在 网址注册登录后 API密钥 面板里面
    image.png

    五、CC Switch#

    CC Switch 是一款跨平台桌面应用,专为使用 AI 编程工具的开发者设计。它帮助你统一管理 Claude Code、Claude Desktop、Codex、Gemini CLI、OpenCode、OpenClaw 和 Hermes 等受管应用的配置。
    核心功能
    一键切换多个 API 供应商配置
    Claude Desktop 第三方供应商、直连模式与模型映射
    用量查询与余额显示

    1.CC Switch下载链接#

    不管是win 还是Mac/Linux 强烈建议先下载cc switch#

    除非你非常熟悉在终端或者手动修改配置环境的方法,新手小白一律建议下载cc switch进行配置#

    Linux直接去官网下载适配的压缩包下载即可#

    Win下载CC Switch链接:
    https://wwbbl.lanzoul.com/i5md23rkmpib
    Mac下载CC Switch链接:
    https://wwbbl.lanzoul.com/iBE563rkm3yf
    Linux/官网下载CC Switch链接
    Releases · farion1231/cc-switch

    2.CC Switch切换模型官方教程#

    官方教程
    https://ccswitch.io/zh/docs?section=getting-started
    CCS只是帮你快速导入API key和base url到你要使用的工具中,具体模型选择你可以在工具中进行切换!!

    六、Claude Code 教程#

    1.Claude Code CLI(终端)#

    1.1 Windows 安装教程#

    1.1.1 安装 node.js 环境 和 git#

    不管用什么方式成功即可 安装 node.js+ git 成功即可
    方法一:官网下载(推荐)
    1.
    打开浏览器访问 https://nodejs.org/
    2.
    点击 "LTS" 版本进行下载(推荐长期支持版本)
    3.
    下载完成后双击 .msi 文件
    4.
    按照安装向导完成安装,保持默认设置即可
    方法二:使用包管理器
    如果你安装了 Chocolatey 或 Scoop,可以使用命令行安装:
    使用 Chocolatey 复制下面代码
    choco install nodejs
    或使用 Scoop
    复制代码
    scoop install nodejs
    Windows 注意事项
    建议使用 PowerShell 而不是 CMD
    如果遇到权限问题,尝试以管理员身份运行
    某些杀毒软件可能会误报,需要添加白名单
    验证安装是否成功
    安装完成后,打开 PowerShell 或 CMD,输入以下命令:
    node --version
    npm --version
    如果显示版本号,说明安装成功了nodejs!

    1.1.2 在 Git 官网下载 Git 程序,#

    用谷歌浏览器下载快些,如果还是慢开下加速器会快些
    Git官网下载最新版本 https://git-scm.com/download/win
    image.png
    下载程序后,直接点击 .exe 程序,按照安装引导一路默认安装即可。建议安装在C盘
    image.png
    安装完成后可以在cmd或者PowerShell 输入指令git -v 出现版本号即为安装成功

    1.1.3 安装 Claude Code#

    安装 Claude Code
    打开 PowerShell 或 CMD,运行以下命令:
    npm install -g @anthropic-ai/claude-code      
    如果下载20分钟还没有下载成功 关闭命令 重新打开输入下面指令 在下载镜像版
    npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=[https://registry.npmmirror.com](https://registry.npmmirror.com)
    这个命令会从 npm 官方仓库下载并安装最新版本的 Claude Code。
    提示
    建议使用 PowerShell 而不是 CMD,功能更强大
    如果遇到权限问题,以管理员身份运行 PowerShell
    验证 Claude Code 安装
    claude --version
    如果显示版本号,恭喜你!Claude Code 已经成功安装了。

    1.1.4 设置环境变量#

    如果下载完cc switch测试完没问题可以跳过
    如后续打开提示API报错失败的就是这里的问题或者CC不行,看下面手动配置环境

    推荐新手使用cc switch进行配置#

    ccswitch 下载链接https://wwbbl.lanzoul.com/i5md23rkmpib
    CC Switch配置方法#
    打开ccswitch
    image.png
    image.png
    然后如下图点击保存
    image.png
    回到主界面后
    image.png
    测试没问题即可
    手动配置方法#
    如果CC Switch配置没有问题可跳过
    1. 按 Win+R 输入 %userprofile%\.claude 打开 Claude 配置目录。或者再你用户文件夹下。
    2. 记得打开「显示隐藏的项目」查看隐藏文件夹。
    image.png
    3. 找到或新建 settings.json 文件,写入以下内容:
    {
      "env": {
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://cc.anyroute.io",
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",
        "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"
      }
    }

    上面sk 换成api网址里面的秘钥 复制粘贴进来即
    需要用VSCode Claude 插件配置(看个人需求选择 不需要直接下一步就可以了】可无视
    如果使用 VSCode 的 Claude 插件如果该文件不存在,请手动创建。,需要在配置文件中进行设置。
    配置文件位置:C:\Users\你的用户名\.claude\config.json
    如果该文件不存在,请手动创建。
    {
    "primaryApiKey": "any"
    }
    添加完成后可以直接在vscode里面打开直接使用

    1.1.5 开始使用 Claude Code#

    现在你可以开始使用 Claude Code 了!
    启动 Claude Code 输入下面指令
    claude
    看个人需求在特定项目中使用
    #进入你的项目目录
    cd C:\path\to\your\project
    #启动 Claude Code
    Claude
    ----------------------------------------------------------------------------------------------

    1.2 Claude code Mac安装流程:#

    1.2.1 安装node#

    ****https://nodejs.org/en/download
    下载完成后 打开终端 输入以下命令
    node --version
    npm --version
    如果显示版本号,说明安装成功了nodejs!

    1.2.2 安装git#

    在 Git 官网下载 Git 程序,用谷歌浏览器下载快些,如果还是慢开下加速器会快些
    mac可以在终端输入
    git -v
    会弹出来自动下载 直接下载就行 正常都自带 可以跳过
    Git官网下载最新版本
    https://git-scm.cn/install/mac
    下载程序后安装即可

    1.2.3 安装 Claude Code#

    image25.png
    打开终端,运行以下命令:
    sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=[https://registry.npmmirror.com](https://registry.npmmirror.com)
    输入完成后会让你输入密码 输入完成密码后 直接回车就行 输入密码的时候不显示
    这个命令会从 npm 官方仓库下载并安装最新版本的 Claude Code
    image26.png
    这样就是安装完成了
    验证 Claude Code 安装 输入下面指令
    claude --version
    如果显示版本号,恭喜你!Claude Code 已经成功安装了。
    image27.png

    1.2.4 设置环境变量#

    **推荐新手使用cc switch进行配置 **#

    ccswitch 下载链接https://wwbbl.lanzoul.com/iBE563rkm3yf
    CC Switch配置方法#
    具体方法和windows一样,点击跳转
    手动配置环境#
    如果CC Switch配置没有问题可跳过
    打开终端,输入以下命令并回车:
    echo $SHELL
    如果输出 /bin/zsh,你需要编辑 ~/.zshrc 文件。
    如果输出 /bin/bash,你需要编辑 ~/.bash_profile 文件。
    image28.png
    编辑配置文件
    我们以更常见的zsh为例。在终端中输入以下命令,使用nano编辑器打开配置文件:
    nano ~/.zshrc
    如果文件不存在,这个命令会自动创建它。
    添加环境变量
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://qweapi.com/"
    export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
    export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC="1"
    image29.png
    修改完内容后,你需要保存文件:
    1.
    按下键盘上的 Control + O (这是 WriteOut/写入的意思)。
    image30.png
    2.
    屏幕下方会提示文件名,直接按 Enter 键确认
    image31.png
    3.
    按下 Control + X 退出 nano 编辑器。
    4.
    回到终端命令行界面后,你需要运行以下命令,让刚才的修改立即生效:
    source ~/.zshrc
    5.
    验证配置
    最后,检查一下环境变量是否设置成功
    查看输出的路径列表中是否包含了你刚刚添加的路径。你也可以尝试运行对应路径下的命令,看是否能正常执行
    echo $PATH
    image32.png
    这样就是可以了

    1.2.5 开始使用 Claude Code#

    现在你可以开始使用 Claude Code 了
    打开终端 输入
    claude
    image33.png
    此时会出现这个 直接回车
    image34.png
    他就会出现这个 正常对话就可以了
    image35.png
    这样就已经安装接入好了 正常使用就可以
    如果需要VSCode直接下载就行
    如果打不了汉字 把终端关掉 重新输入打开就可以解决

    1.3 Claude code linux 安装教程#

    1.3.1 安装 Node.js 环境#

    方法一:使用官方仓库(推荐)
    添加 NodeSource 仓库
    curl -fsSL [https://deb.nodesource.com/setup_lts.x](https://deb.nodesource.com/setup_lts.x) | sudo -E bash -
    安装 Node.js
    sudo apt-get install -y nodejs
    方法二:使用系统包管理器
    虽然版本可能不是最新的,但对于基本使用已经足够:
    Ubuntu/Debian
    sudo apt update
    sudo apt install nodejs npm
    CentOS/RHEL/Fedora
    sudo dnf install nodejs npm
    Linux 注意事项
    某些发行版可能需要安装额外的依赖
    如果遇到权限问题,使用 sudo
    确保你的用户在 npm 的全局目录有写权限
    验证安装是否成功
    安装完成后,打开终端,输入以下命令:
    node --version
    npm --version
    如果显示版本号,说明安装成功了!

    1.3.2 安装 Claude Code#

    打开终端,运行以下命令:
    全局安装 Claude Code
    npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=[https://registry.npmmirror.com](https://registry.npmmirror.com)
    如果遇到权限问题,可以使用 sudo:
    sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code --registry=[https://registry.npmmirror.com](https://registry.npmmirror.com)
    验证 Claude Code 安装
    安装完成后,输入以下命令检查是否安装成功:
    claude --version
    如果显示版本号,恭喜你!Claude Code 已经成功安装了

    1.3.3 设置环境变量#

    #
    CC Switch配置教程#
    cc switch可以在官网下载 下载网址 Releases · farion1231/cc-switch
    配置方法和win/mac一致,点击跳转
    手动配置教程#
    如果CC Switch配置没有问题可跳过
    1. 在 用户文件夹下/home 文件夹下 。打开 .Claude 文件夹。
    2. 找到或新建 settings.json 文件,写入以下内容:
    {
      "env": {
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://cc.anyroute.io/",
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxxxxxxxxxxxxxx",
        "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1"
      }
    }

    **注意:**请将 sk-xxxxxxxxxxxxxxxx 替换为您在「anyroute」中创建的令牌密钥。
    VSCode Claude 插件配置
    如果使用 VSCode 的 Claude 插件,需要在配置文件中进行设置:
    配置文件位置:~/.claude/config.json 如果该文件不存在,请手动创建。
    {
    "primaryApiKey": "any"
    }

    1.3.4 开始使用 Claude Code#

    现在你可以开始使用 Claude Code 了!
    启动 Claude Code:
    claude
    在特定项目中使用:
    进入你的项目目录
    cd /path/to/your/project
    启动 Claude Code
    claude

    1.3.5 Linux 常见问题解决#

    安装时提示权限错误
    尝试以下解决方法:
    使用 sudo 安装
    sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-code
    或者配置 npm 使用用户目录
    npm config set prefix ~/.npm-global
    然后添加到 PATH
    echo 'export PATH=~/.npm-global/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc
    缺少依赖库
    Ubuntu/Debian
    sudo apt install build-essential
    CentOS/RHEL
    sudo dnf groupinstall "Development Tools"
    环境变量不生效
    检查以下几点:
    确认修改了正确的配置文件(.bashrc 或 .zshrc)
    重新启动终端或运行 source ~/.bashrc
    验证设置:echo $ANTHROPIC_BASE_URL
    🎉 恭喜你!
    你已经成功安装并配置了 Claude Code,现在可以开始享受 AI 编程助手带来的便利了。
    如果在使用过程中遇到任何问题,可以查看官方文档或社区讨论获取帮助。

    2.Claude 桌面版接入方法#

    Claude desktop需要网络环境才可以成功安装。安装后使用无需网络环境。

    2.1 windows系统#

    https://wwbbl.lanzoul.com/ikEJ53q5gmfi win 下载地址
    Claude.msix

    第一步:下载#

    下载Claude桌面端安装文件,安装完成后 不要点Get Started按钮,点击左上角的三条横线设置按钮,选择Help -Troubleshooting - Enable Developer Mode 点完后他会自动重新启动软件
    image36.png

    第二步:设置第三方模型#

    重启之后,还是点击左上角三个横线设置按钮,这个时候会多出一个选项:Developer
    选择Developer -Configure Third-Party Inference
    image37.png
    在弹出的设置界面中 填写
    Gateway base URL:这个直接写我们的网址 https://cc\.anyroute\.io
    Gateway API Key:填写在网址注册里面的令牌管理的密钥 如下图
    image.png
    往下面划 在模型广场里面复制名字 填入如下图
    image39.png
    image40.png
    image41.png
    点完之后会重新启动
    image42.png
    发信息测试 回复即接入完成
    image43.png

    2.2 Mac系统#

    基本和windows方法一致

    视频教程#

    https://v.douyin.com/BfJJAFkBv9o

    文字教程#

    进入到configure third-partu inference按下面的图片填写
    image.png
    image39.png
    image40.png
    image41.png
    重新启动后发信息测试
    image42.png
    image43.png
    正常回复说明接入成功了已经

    3.VS Code中使用方法(Kiro/Windsurf等IDE一律看这里)#

    下载链接:Visual Studio Code - The open source AI code editor | Your home for multi-agent development
    下面是详情步骤
    image44.png
    安装完插件后,按照对应的系统配置环境的方法进行配置即可!
    VS Code插件和CLI配置环境方法相同!

    前置条件#

    已完成 Node.js 环境安装
    已安装 Claude Code(npm install -g @anthropic-ai/claude-code)

    安装 VS Code#

    前往 VS Code 官网 下载对应平台的安装包。
    Mac 用户注意选择正确的芯片架构:
    ARM64:M1 / M2 / M3 / M4 芯片
    x64:Intel 芯片

    安装 Claude Code for VS Code 插件#

    打开 VS Code,点击左侧 扩展市场(Extensions),搜索 Claude Code for VS Code,认准发布者为 Anthropic,点击 安装。
    j2UqqV6I.png
    安装完成后,打开任意项目,点击右上角的 Claude Code 图标 打开插件面板。
    XbMqsOPC.png

    创建 API Key#

    登录 Anyroute 控制台,进入 API 密钥 页面,点击 创建密钥。
    yS1FmQ5r.png
    QgQgvE5X.png
    填写密钥名称,选择分组(模型和倍率),按需配置 IP 限制、额度限制、速率限制和有效期。新手建议直接使用默认配置。
    安全提示:API Key 等同于账号凭证,请妥善保管,切勿提交到代码仓库或公开分享。

    导入密钥#

    推荐使用 CC Switch 工具进行一键配置,也可手动设置环境变量。

    方式一:CC Switch(推荐)#

    前往 CC Switch Release 下载安装后,点击 导入到 CCS 完成一键导入:
    qWo4kvqP.png
    JA6Q0b5c.png
    导入后点击 启用 即可。

    方式二:手动配置环境变量#

    点击密钥旁的 复制 按钮获取 API Key。
    5BcWMVj3.png
    需要设置以下两个环境变量:
    临时设置(当前终端会话有效)
    Windows (PowerShell):
    $env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://cc.anyroute.io"$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "YOUR_API_KEY"
    macOS / Linux:
    export ANTHROPIC_BASE_URL="https://cc.anyroute.io"export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY"
    永久设置(重启后依然有效)
    Windows (PowerShell):
    [System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://cc.anyroute.io", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "YOUR_API_KEY", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)
    macOS (Zsh):
    echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://cc.anyroute.io"' >> ~/.zshrcecho 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY"' >> ~/.zshrcsource ~/.zshrc
    Linux (Bash):
    echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://cc.anyroute.io"' >> ~/.bashrcecho 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="YOUR_API_KEY"' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

    跳过官方登录#

    首次打开插件可能出现 Anthropic 官方登录页面,显示三种登录方式。
    不要选择任何一种——等待 3-5 秒页面会自动消失。如果已按上一步配置好环境变量,插件会自动使用 Anyroute 的 API Key,无需登录。
    GWfj7br3.png
    如果登录页面没有自动消失,左下角点击设置,然后搜索Claude code,勾选 Disable Login Prompt 手动关闭。
    hUbDoXaR.png
    J3y05xti.png
    配置成功后界面如下:
    X0XFJe8S.png

    开始使用#

    在输入框中用自然语言描述需求,通过对话形式与 Claude Code 交互,插件会自动读取和修改当前项目的代码。
    WXw60Q3d.png

    使用技巧#

    三种操作模式#

    左下角可切换操作模式:
    373qCmbj.png
    1.
    Ask before edits(编辑前询问)
    最保守的模式。Claude 每一次修改都会先展示变更内容,征求你的确认后才会写入文件。适合刚上手不熟悉工具时使用,或在修改关键代码时需要逐步把关的场景。
    2.
    Edit automatically(自动编辑)
    最高自动化的模式。Claude 会直接修改代码文件,不再逐步确认。适合需求已经明确、希望快速落地修改的场景。需要注意改动可能超出预期,建议事后检查 Git diff 确认变更范围。
    3.
    Plan mode(规划模式)
    不直接改代码,而是先扫描项目结构,给出完整的修改方案和执行步骤,等你确认后再执行。适合复杂任务,比如代码重构、多文件联动改动、架构调整等。先看方案再动手,避免大规模改动失控。

    多窗口并行开发#

    点击右上角 + 号可开启多个 Claude Code 窗口,例如一个负责开发、一个负责测试。
    bNtgscnw.png

    引用项目文件#

    在输入框中输入 @ 后选择文件名,可将文件内容作为上下文传递给 Claude Code。
    7NgkNF0S.png

    上传文件#

    输入 /attach file,从文件选择器中上传文件。
    dIcniWfg.png
    注意:右下角的附件图标是 引用文件(添加上下文),不是上传文件,注意区分。

    切换模型#

    输入 /model,选择 Switch Model,按需切换模型。
    ixcNFuqJ.png

    常见问题(FAQ)#

    Q:插件安装后找不到 Claude Code 图标? A:确认插件已安装成功,尝试重启 VS Code。图标位于编辑器右上角工具栏。
    Q:登录页面一直不消失? A:在对话框输入 /config,勾选 Disable Login Prompt 关闭登录提示。
    Q:插件提示连接失败或 401 错误? A:检查 ANTHROPIC_BASE_URL 是否为 https://cc.anyroute.io,以及 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 是否填写正确且未过期。
    Q:如何切换不同模型或倍率? A:在 Anyroute 控制台 创建不同分组的密钥,通过 CC Switch 在多个配置间快速切换。
    Q:VS Code 应该选哪个版本? A:Mac 用户根据芯片选择:M 系列芯片选 ARM64,Intel 芯片选 x64。Windows 用户直接下载默认版本即可。
    ----------------------------------------------------------------------------------------------------------

    七、Codex 教程#

    1. Codex CLI(终端)#

    1.1 Windows 系统#

    1.1.1 安装node#

    方法一:官网下载(推荐)
    1.
    打开浏览器访问 https://nodejs.org/
    2.
    点击 "LTS" 版本进行下载(版本号要大于18,推荐长期支持版本)
    3.
    下载完成后双击 .msi 文件
    4.
    按照安装向导完成安装,保持默认设置即可
    方法二:使用包管理器
    如果你安装了 Chocolatey 或 Scoop,可以使用命令行安装:
    使用 Chocolatey
    choco install nodejs
    或使用 Scoop
    scoop install nodejs
    Windows 注意事项
    建议使用 PowerShell 而不是 CMD
    如果遇到权限问题,尝试以管理员身份运行
    某些杀毒软件可能会误报,需要添加白名单
    验证安装是否成功
    安装完成后,打开 PowerShell 或 CMD,输入以下命令:
    node --version
    npm --version
    如果显示版本号,说明安装成功了!

    1.1.2 安装 Codex Cli#

    打开 PowerShell 或 CMD,运行以下命令:
    全局安装 Codex
    npm i -g @openai/codex --registry=[https://registry.npmmirror.com](https://registry.npmmirror.com)
    验证
    codex --version
    提示
    建议使用 PowerShell 而不是 CMD,功能更强大
    如果遇到权限问题,以管理员身份运行 PowerShell

    1.1.3 配置环境#

    CC Switch配置方法#
    CC Switch下载链接https://wwbbl.lanzoul.com/i5md23rkmpib
    报错可以开下魔法在测试 如果还是报错直接手动配置
    image.png
    image.png
    image47.png
    这里可以获取模型 模型获取完成后直接保存即可
    image.png
    运行正常直接下一步就行
    如果是codex软件版 直接下载codex 直接就可以使用
    手动配置环境#
    如果CC Switch配置没有问题可跳过
    使用编辑配置文件方式配置 Codex 环境变量
    1.打开文件资源管理器,找到 C:\Users\你的用户名\.codex 文件夹(如果没有则创建) 如图:
    image49.png
    2.创建config.toml,用Notepad打开,输入以下内容:
    disable_response_storage = true
    model = "gpt-5.5"
    model_provider = "custom"
    model_reasoning_effort = "high"
    windows_wsl_setup_acknowledged = true
    
    [model_providers.custom]
    base_url = "https://cc.anyroute.io/v1"
    name = "custom"
    requires_openai_auth = true
    wire_api = "responses"
    
    [notice]
    hide_full_access_warning = true
    3,创建 auth.json 文件,在文件添加以下内容:
    {
      "OPENAI_API_KEY": "hone_xxx"
    }
    把hone_key替换为你的https://cc\.anyroute\.io的key即可

    1.1.4 开始使用 Codex#

    配置完成后,在 PowerShell 或 CMD 中输入以下命令启动 Codex:
    codex
    基本使用
    ●交互模式:直接输入 codex 进入交互式对话
    ●指定项目:在项目目录下运行 codex,Codex 会自动识别项目上下文
    ●退出程序:输入 exit 或按 Ctrl+C 退出

    1.1.5 常见问题解决#

    1.
    命令未找到错误
    问题:运行 codex 时提示 "不是内部或外部命令"
    解决方法:
    检查 npm 全局安装路径
    npm config get prefix
    确保该路径在 PATH 中
    $env:Path
    如果不在,添加到系统环境变量
    打开系统环境变量设置,将 npm 全局路径添加到 Path 中
    默认路径通常是:C:\Users\你的用户名\AppData\Roaming\npm
    2.
    权限问题
    问题:安装时提示权限不足
    以管理员身份运行 PowerShell
    右键点击 PowerShell 图标,选择"以管理员身份运行"
    然后重新安装
    npm install -g @openai/codex
    3.
    API 连接失败
    问题:Codex 无法连接到 API 服务
    解决方法:
    检查环境变量是否正确设置
    echo $env:OPENAI_BASE_URL
    echo $env:OPENAI_API_KEY
    测试网络连接
    Test-NetConnection -ComputerName https://cc.anyroute.io/v1 -Port 443
    重新设置环境变量
    $env:OPENAI_BASE_URL = "https://cc.anyroute.io/"
    $env:OPENAI_API_KEY = "你的API密钥"
    4.
    更新 Codex
    问题:如何更新到最新版本
    解决方法:
    更新 Codex(推荐使用国内镜像)
    npm i -g @openai/codex --registry=[https://registry.npmmirror.com](https://registry.npmmirror.com)
    或者重新安装
    npm install -g @openai/codex
    5.
    Node.js 版本过低
    问题:提示 Node.js 版本不兼容
    解决方法:
    检查当前版本
    node --version
    从官网下载最新的 LTS 版本(需要 18 或更高版本)
    访问 https://nodejs.org/ 下载安装
    6.
    防火墙或杀毒软件拦截
    问题:安装或运行时被防火墙拦截
    解决方法:
    将 Node.js 和 npm 添加到防火墙白名单
    临时关闭杀毒软件进行安装
    检查企业网络策略是否允许访问 npm 仓库

    1.2 Mac 系统#

    没有下载homebrew 可以先下载
    https://brew.sh 下载网址

    1.2.1 安装 Node.js 环境#

    Codex 需要 Node.js 环境才能运行。
    方法一:使用 Homebrew(推荐)
    如果你已经安装了 Homebrew,使用它安装 Node.js 会更方便:
    更新 Homebrew
    brew update
    安装完成后输入
    brew -v
    下面出现版本号就是安装完成了
    image50.png
    安装 Node.js 输入下面指令
    brew install node
    方法二:官网下载
    1.
    访问 https://nodejs.org/
    2.
    下载适合 macOS 的 LTS 版本
    3.
    打开下载的 .pkg 文件
    4.
    按照安装程序指引完成安装
    macOS 注意事项
    如果遇到权限问题,可能需要使用 sudo
    首次运行可能需要在系统偏好设置中允许
    建议使用 Terminal 或 iTerm2
    验证安装是否成功
    安装完成后,打开 Terminal/终端输入以下命令:
    node --version
    npm --version
    如果显示版本号,说明安装成功了!

    1.2.2 安装 Codex CLI#

    打开 Terminal,运行以下命令:
    # 全局安装 Codex
    npm install -g codex-cli
    如果遇到权限问题,可以使用 sudo:
    sudo npm install -g @openai/codex
    验证 Codex 安装
    安装完成后,输入以下命令检查是否安装成功:
    codex --version
    如果显示版本号,恭喜你!Codex 已经成功安装了。

    1.2.3 设置环境变量#

    CC Switch配置方法#
    可以通过cc直接一键部署环境
    ccswitch下载链接https://wwbbl.lanzoul.com/iBE563rkm3yf
    配置方法与windows一致,点击跳转
    手动配置方法#
    如果CC Switch配置没有问题可跳过
    如果你使用支持 OpenAI API 的工具(如 Codex),需要设置以下环境变量:
    1. 在访达 用户文件夹下 按 command+shift+. 打开隐藏文件夹。打开 .Codex 文件夹。
    2. 找到或新建 config.toml 文件,写入以下内容:
    disable_response_storage = true
    model = "令牌广场复制一个 codex的模型名"
    model_provider = "custom"
    model_reasoning_effort = "high"
    windows_wsl_setup_acknowledged = true
    
    [model_providers.custom]
    base_url = "https://cc.anyroute.io/v1"
    name = "custom"
    requires_openai_auth = true
    wire_api = "responses"
    
    [notice]
    hide_full_access_warning = true
    3,创建 auth.json 文件,在文件添加以下内容:
    {
      "OPENAI_API_KEY": "hone_xxx"
    }
    把hone_key替换为你的https://cc\.anyroute\.io的key即可

    1.2.4 开始使用 Codex#

    启动 Codex#
    配置完成后,在 Terminal 中输入以下命令启动 Codex:
    codex
    首次启动时,Codex 会进行初始化配置。
    基本使用#
    交互模式:直接输入 codex 进入交互式对话
    指定项目:在项目目录下运行 codex,Codex 会自动识别项目上下文
    退出程序:输入 exit 或按 Ctrl+C 退出

    1.2.5 常见问题解决#

    1.
    命令未找到错误
    问题:运行 codex 时提示 "command not found"
    解决方法:
    检查 npm 全局安装路径
    npm config get prefix
    确保该路径在 PATH 中
    echo $PATH
    如果不在,添加到配置文件
    echo 'export PATH="/usr/local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
    source ~/.zshrc
    2.
    权限问题
    问题:安装时提示权限不足
    解决方法:
    使用 sudo 安装
    sudo npm install -g @openai/codex
    或者配置 npm 使用用户目录
    3.
    API 连接失败
    问题:Codex 无法连接到 API 服务
    解决方法:
    检查环境变量是否正确设置
    echo $OPENAI_BASE_URL
    echo $OPENAI_API_KEY
    测试网络连接
    curl -I https://cc.anyroute.io
    重新设置环境变量
    export OPENAI_BASE_URL="https://cc.anyroute.io/v1"
    export OPENAI_API_KEY="你的API密钥"
    4.
    更新 Codex
    问题:如何更新到最新版本
    解决方法:
    更新 Codex
    npm update -g @openai/codex
    或者重新安装
    npm install -g @openai/codex
    5.
    Node.js 版本过低
    问题:提示 Node.js 版本不兼容
    解决方法:
    使用 Homebrew 更新 Node.js
    brew update
    brew upgrade node
    验证版本(需要 18 或更高版本)
    node --version

    1.3 Linux 系统#

    1.3.1 安装 Node.js 环境#

    Codex 需要 Node.js 环境才能运行。
    方法一:使用官方仓库(推荐)
    添加 NodeSource 仓库
    curl -fsSL [https://deb.nodesource.com/setup_lts.x](https://deb.nodesource.com/setup_lts.x) | sudo -E bash -
    安装 Node.js
    sudo apt-get install -y nodejs
    方法二:使用系统包管理器
    虽然版本可能不是最新的,但对于基本使用已经足够:
    Ubuntu/Debian
    sudo apt update
    sudo apt install nodejs npm
    CentOS/RHEL/Fedora
    sudo dnf install nodejs npm
    Linux 注意事项
    某些发行版可能需要安装额外的依赖
    如果遇到权限问题,使用 sudo
    确保你的用户在 npm 的全局目录有写权限
    验证安装是否成功
    安装完成后,打开终端,输入以下命令:
    node --version
    npm --version
    如果显示版本号,说明安装成功了!

    1.3.2 安装 Codex CLI#

    安装 Codex
    打开终端,运行以下命令:
    npm install -g @openai/codex
    如果遇到权限问题,可以使用 sudo:
    sudo npm install -g @openai/codex
    验证 Codex 安装
    安装完成后,输入以下命令检查是否安装成功:
    codex --version
    如果显示版本号,恭喜你!Codex 已经成功安装了。

    1.3.3 配置 Codex 环境变量#

    CC Swtich 一键配置环境#
    ccswitch下载链接在官网下载即可Releases · farion1231/cc-switch
    具体方法和windows/mac一致,点击跳转
    手动配置方法#
    如果你使用支持 OpenAI API 的工具(如 Codex),需要设置以下环境变量:
    1. 在 用户文件夹下/或者 home 打开 .Codex 文件夹。
    2. 找到或新建 config.toml 文件,写入以下内容:
    disable_response_storage = true
    model = "gpt-5.5"
    model_provider = "custom"
    model_reasoning_effort = "high"
    windows_wsl_setup_acknowledged = true
    
    [model_providers.custom]
    base_url = "https://cc.anyroute.io/v1"
    name = "custom"
    requires_openai_auth = true
    wire_api = "responses"
    
    [notice]
    hide_full_access_warning = true
    3,创建 auth.json 文件,在文件添加以下内容:
    {
      "OPENAI_API_KEY": "hone_xxx"
    }
    把hone_key替换为你的qweapi的key即可
    验证 Codex 环境变量
    在终端中验证:
    echo $OPENAI_BASE_URL
    echo $OPENAI_API_KEY

    1.3.4 开始使用 Codex#

    启动 Codex
    配置完成后,在终端中输入以下命令启动 Codex:
    codex
    首次启动时,Codex 会进行初始化配置。
    基本使用
    交互模式:直接输入 codex 进入交互式对话
    指定项目:在项目目录下运行 codex,Codex 会自动识别项目上下文
    退出程序:输入 exit 或按 Ctrl+C 退出

    1.3.5 常见问题解决#

    1.
    命令未找到错误
    问题:运行 codex 时提示 "command not found"
    解决方法:
    检查 npm 全局安装路径
    npm config get prefix
    确保该路径在 PATH 中
    echo $PATH
    如果不在,添加到配置文件
    对于 bash
    echo 'export PATH="/usr/local/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
    source ~/.bashrc
    对于 zsh
    echo 'export PATH="/usr/local/bin:$PATH"' >> ~/.zshrc
    source ~/.zshrc
    2.
    权限问题
    问题:安装时提示权限不足
    解决方法:
    方法一:使用 sudo 安装
    sudo npm install -g @openai/codex
    方法二:配置 npm 使用用户目录(推荐)
    然后重新安装
    npm install -g @openai/codex
    3.
    API 连接失败
    问题:Codex 无法连接到 API 服务
    解决方法:
    检查环境变量是否正确设置
    echo $OPENAI_BASE_URL
    echo $OPENAI_API_KEY
    测试网络连接
    curl -I https://cc.anyroute.io
    重新设置环境变量
    export OPENAI_BASE_URL="https://cc.anyroute.io/v1"
    export OPENAI_API_KEY="你的API密钥"
    4.
    更新 Codex
    问题:如何更新到最新版本
    解决方法:
    更新 Codex
    npm update -g @openai/codex
    或者重新安装
    npm install -g @openai/codex
    5.
    Node.js 版本过低
    问题:提示 Node.js 版本不兼容
    解决方法:
    Ubuntu/Debian 更新 Node.js
    curl -fsSL [https://deb.nodesource.com/setup_lts.x](https://deb.nodesource.com/setup_lts.x) | sudo -E bash -
    sudo apt-get install -y nodejs
    CentOS/RHEL/Fedora 更新 Node.js
    sudo dnf module install nodejs:lts
    验证版本(需要 18 或更高版本)
    node --version
    6.
    依赖缺失问题
    问题:运行时提示缺少依赖
    解决方法:
    Ubuntu/Debian
    sudo apt-get install build-essential
    CentOS/RHEL/Fedora
    sudo dnf groupinstall "Development Tools"
    然后重新安装 Codex
    npm install -g @openai/codex

    2. Codex Desktop(桌面版/软件版)#

    小白推荐桌面版#

    2.1 windows 系统#

    一共2步骤:第一步下载软件,第二步配置环境

    第一步,下载安装#

    1.官网下载codex客户端地址openai.com (打不开网站的下载开加速器)
    2.或者直接在微软商店输入codex下载 微软报错的咨询客服拿压缩包下载
    image55.png
    image56.png
    下载打开后
    image57.png
    image58.png
    这里先推出来,等第二步完成后再打开

    第二步,配置环境#

    关闭编辑器窗口和客户端
    已经打开了codex桌面客户端的,要先退出账号右下角关闭客户端
    CC Switch配置方法#
    没下载ccswitch的可以先下载 https://wwbbl.lanzoul.com/i5md23rkmpib
    下载完成后右上角添加 选gpt图表的别选Claude的
    image.png
    image.png
    image47.png
    这里可以获取模型 模型获取完成后直接保存即可
    image.png
    运行正常直接下一步就行,然后保存
    点这里运行正常即可下一步
    手动配置方法#
    使用编辑配置文件方式配置 Codex 环境变量
    打开文件资源管理器,找到 C:\Users\你的用户名\.codex 文件夹(如果没有则创建) 如图:
    image49.png
    创建config.toml,用Notepad打开,输入以下内容:
    disable_response_storage = true
    model = "gpt-5.5" 
    model_provider = "custom"
    model_reasoning_effort = "high"
    windows_wsl_setup_acknowledged = true
    
    [model_providers.custom]
    base_url = "https://cc.anyroute.io/v1"
    name = "custom"
    requires_openai_auth = true
    wire_api = "responses"
    
    [notice]
    hide_full_access_warning = true

    创建 auth.json 文件,在文件添加以下内容:
    {
      "OPENAI_API_KEY": "hone_xxx"
    }
    把hone_xxx替换为你的https://cc\.anyroute\.io的key即可

    重新进入Codex Desktop后测试
    image59.png
    image60.png
    回复说明测试没问题正常使用即可

    2.2 Mac 系统#

    和win系统原理都是一样 操作一样 看WIN操作对应操作即可
    一共2步骤 第一配置下载软件 第2配置环境模型
    Mac 找不到.codex文件的 直接终端输入指令 open ~/.codex

    2.3 解锁 Codex 在使用 API 的时候的远程操作和官方插件等能力#

    推荐顺序是:
    1.
    在 CC Switch 的 Codex 面板切换到 OpenAI Official。
    2.
    启动 Codex,并用官方 ChatGPT / Codex 账号登录一次,Free 订阅也可以(为了将 access token 写入配置文件)。
    3.
    回到 CC Switch,打开 设置 → 通用 → Codex 应用增强 → 切换第三方时保留官方登录。
    4.
    添加或切换到Anyroute api。
    5.
    重启 Codex,让 config.toml 和模型目录重新加载。
    8pooFJeq.jpg

    准备工作#

    你需要准备:
    CC Switch v3.16.1 或更新版本【下载链接】。
    已安装并能启动的 Codex(建议 app 和 cli 都安装)。
    一个可以登录 Codex 的官方 ChatGPT / Codex 账号,Free 订阅可。
    AnyRoute后台创建好 API Key
    请不要手动复制或分享 ~/.codex/auth.json 的内容。里面保存的是官方登录缓存和 Access Token,属于敏感信息。

    第一步:先切回 OpenAI Official 并完成官方登录#

    打开 CC Switch,切到顶部的 Codex 标签页。先选择 OpenAI Official 供应商(如果没有的话,就在预设供应商当中添加一个),并把它设为当前供应商。
    xPs6pxcA.png
    接着启动 Codex(建议启动 cli),按 Codex 的官方登录流程登录你的 ChatGPT / Codex 账号。这个账号可以是 Free 订阅;在这个方案里,它主要负责保留 Codex 官方 App 需要识别的登录身份,不负责第三方模型的计费。
    登录完成后,Codex 会在 ~/.codex/auth.json 中保存官方登录缓存。后面的关键点就是:不要再让第三方供应商切换覆盖这个文件。

    第二步:开启 Codex 应用增强#

    回到 CC Switch,进入:
    设置 → 通用 → Codex 应用增强
    打开:
    切换第三方时保留官方登录
    这个开关默认关闭,是因为部分用户并不想要这个功能。只有在你明确需要“第三方 API + 官方远程操作 / 官方插件”同时存在时,才需要开启它。
    开启后,后端切换 Codex 第三方供应商时会走 config-only 写入路径:
    auth.json:继续保留官方 ChatGPT / Codex 登录缓存。
    config.toml:写入当前第三方供应商的模型、endpoint、model_provider 和 experimental_barer_token。

    第三步:添加第三方 Codex 供应商#

    回到 Codex 面板,点击右上角的加号添加供应商。
    Base url https://cc.anyroute.io
    API key 填入你的后台创建的key
    zzNIzhD0.png

    第四步:切换第三方供应商并重启 Codex#

    回到 Codex 供应商列表,启用你刚添加的第三方供应商。切换完成后建议重启 Codex,原因有两个:
    Codex 在启动时读取 config.toml。
    Codex 的 /model 菜单通常需要重启后才会重新加载 model_catalog_json。
    重启后,你可以做一个简单验证:
    在 Codex App 里,账号信息仍然显示官方账号,这是预期行为。
    在 CC Switch 里,当前 Codex 供应商显示为第三方供应商。
    如果开启了本地路由,请求日志或路由统计会看到 Codex 请求经过本地路由。
    第三方供应商后台或余额记录会出现实际模型请求。

    #

    需要理解的副作用#

    Codex 里显示的账号始终是官方账号
    这是最容易误解的一点。开启该能力后,Codex App 看到的是 auth.json 里的官方登录态,所以它会继续显示官方账号信息。
    但这不代表模型请求还在走官方 OpenAI。实际流量以 CC Switch 当前 Codex 供应商、config.toml 和本地路由日志为准。
    不要用 Codex 账号信息判断计费方
    如果你切到 AnyRoute,Codex 里仍然显示官方账号,但模型请求会走 AnyRoute API。计费、限额、错误码和数据策略都应按AnyRoute理解。可以查看设置用量面板里的具体请求信息。
    修改模型映射后要重启 Codex
    Codex 的模型目录是启动时读取的。即使 CC Switch 已经生成了新的模型目录,正在运行的 Codex 也不一定会热加载,所以修改模型映射后请重启 Codex。
    关闭开关会回到旧行为
    如果关闭 切换第三方时保留官方登录,第三方供应商切换会沿用兼容旧版本的行为,可能重新写入 auth.json。如果你的目标是长期保留官方远程操作和官方插件,建议保持该开关开启。

    常见问题#

    我已经切到第三方 API,为什么 Codex 还显示官方账号?
    这是预期行为。官方账号信息来自 auth.json,模型请求的实际供应商来自 config.toml 和 CC Switch 当前供应商。
    Free 订阅真的可以吗?
    可以。这里的官方账号主要用于获取并保留 Codex App 需要的官方登录态。第三方模型请求使用的是你在 CC Switch 里配置的第三方 API Key。
    开启后官方插件或手机远程操作还是不可用怎么办?
    先切回 OpenAI Official,重新启动 Codex 并完成一次官方登录;然后确认 CC Switch 的 设置 → 通用 → Codex 应用增强 → 切换第三方时保留官方登录 已开启,再切回第三方供应商。
    第三方请求 404、模型列表不对或流式响应异常怎么办?
    如果该供应商是 Chat Completions 协议,请确认供应商表单里开启了 需要本地路由映射,并且 设置 → 路由 里已经启动路由总开关、启用 Codex 接管。
    可以在本地路由模式下切回 OpenAI Official 吗?
    不建议。CC Switch 会尽量阻止在本地路由接管模式下切到官方供应商,因为用代理访问官方 API 可能带来账号风险。建议官方登录只用于保留 auth.json,模型流量则切到第三方供应商。

    八、OpenClaw 快速开始指南#

    适用场景#

    这篇文档只解决一件事:把 OpenClaw 的模型服务接到 Anyroute,并完成一次可用性验证。
    如果你还没安装 Node.js,请先参考 Node.js 环境安装指南。

    准备事项#

    开始前请先确认以下几点:
    你已经在 Anyroute 控制台 创建好一枚 API Key
    你知道要调用的实际模型名,例如 gpt-5.4(完整支持列表见下方支持的模型)
    你的运行环境满足 OpenClaw 官方要求:推荐 Node 24,兼容 Node 22.16+
    Windows 用户建议优先使用 WSL2 + Ubuntu 安装和运行 OpenClaw

    支持的模型#

    OpenAI 兼容模型#

    Anthropic 兼容模型#


    推荐路径:使用 OpenClaw 向导接入#

    如果你只是想先打通 OpenClaw 和 Anyroute,最省事的方式是先跑 OpenClaw 自带向导,等浏览器控制台能正常回复后,再继续配置频道或后台常驻。

    第一步:安装 OpenClaw#

    macOS / Linux / WSL2 可以直接执行官方安装脚本:
    # 安装 openclaw 命令行工具,--no-onboard 表示安装后先不自动进入向导curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash -s -- --no-onboard
    安装完成后,可先验证命令是否可用:
    openclaw --help

    第二步:启动接入向导#

    openclaw onboard

    第三步:在向导中选择自定义服务商#

    当向导进入模型和鉴权步骤时,选择 Custom provider,然后按下面的值填写:
    基础地址填写说明:
    选择 Anthropic-compatible 时,填写:https://cc.anyroute.io
    选择 OpenAI-compatible 时,需要在末尾加上 /v1,填写:https://cc.anyroute.io/v1

    第四步:完成向导并验证#

    首次接入时,网关端口、绑定方式和后台常驻服务都可以先保留默认值。完成向导后,依次运行:
    # 检查配置格式是否正确openclaw doctor# 查看当前状态和加载到的模型openclaw status# 打开本地控制台,发一条消息验证是否能正常回复openclaw dashboard
    如果控制台里发消息能收到模型回复,说明接入已经成功。

    脚本化接入#

    如果你要把 OpenClaw 初始化写进脚本、服务器部署流程或企业镜像,推荐使用非交互模式。

    第一步:导出 API Key#

    # 先把 Anyroute API Key 写入环境变量
    export CUSTOM_API_KEY="YOUR_ANYROUTE_API_KEY"

    第二步:执行非交互接入命令#

    # 非交互式接入:将 Anyroute 配置为自定义服务商
    openclaw onboard --non-interactive \
      --mode local \
      --auth-choice custom-api-key \
      --custom-base-url "https://cc.anyroute.io" \
      --custom-model-id "gpt-5.4" \
      --custom-provider-id "anyroute" \
      --custom-compatibility openai \
      --secret-input-mode ref \
      --gateway-port 18789 \
      --gateway-bind loopback

    第三步:确认环境变量名称#

    如果你使用了 --secret-input-mode ref,OpenClaw 当前版本通常会把 API Key 以环境变量引用方式保存。推荐直接使用上面的 CUSTOM_API_KEY,这样和官方自动化文档保持一致。
    如果你已经生成了配置,也可以打开 ~/.openclaw/openclaw.json 检查实际引用的变量名;如果你的版本写入的是别的变量名,再按实际配置补环境变量即可,例如:
    export OPENAI_API_KEY="YOUR_ANYROUTE_API_KEY"

    手动检查或手动写入配置#

    如果你不想跑向导,也可以直接检查或编辑 ~/.openclaw/openclaw.json。
    下面是一份可直接参考的配置示例,请把模型名和 API Key 变量替换成你自己的实际值:
    {
      agents: {
        defaults: {
          // 默认模型必须写成“服务商 ID/模型名”格式,不能只写模型名
          model: { primary: "anyroute/gpt-5.4" },
        },
      },
      models: {
        providers: {
          anyroute: {
            baseUrl: "https://cc.anyroute.io",
            // 推荐引用环境变量,避免把密钥明文写进配置文件
            apiKey: "${CUSTOM_API_KEY}",
            api: "openai-completions",
            models: [
              {
                // 这里替换成 Anyroute 控制台里实际可用的模型名
                id: "gpt-5.4",
                name: "gpt-5.4",
              },
            ],
          },
        },
      },
    }
    最容易写错的地方:默认模型必须写成 anyroute/模型名,例如 anyroute/gpt-5.4,不能只写 gpt-5.4。

    成功标准#

    满足下面几项,基本就说明接入已经打通:
    基础地址填写的是 https://cc.anyroute.io
    API Key 仍然有效,未过期、未停用、未耗尽额度
    默认模型写成了 anyroute/你的模型名
    openclaw doctor 和 openclaw status 没有报配置错误
    浏览器控制台能正常发消息并收到回复

    常见问题#

    明明填了地址,还是连不上#

    优先检查基础地址是不是 https://cc.anyroute.io。不要带 /

    OpenClaw 能启动,但发消息时报模型不存在#

    通常先查这两项:
    你填写的模型名是否就是 Anyroute 当前实际开放的调用名
    默认模型是否写成了 anyroute/模型名,而不是只写模型名

    使用脚本化命令时提示 API Key 缺失#

    这通常是环境变量没有真正导出成功,或者变量名和 OpenClaw 配置里引用的不一致。
    可以直接打开 ~/.openclaw/openclaw.json,确认 apiKey 字段引用的是哪个环境变量,然后在当前 shell 中补上对应变量。按照本文推荐路径,优先检查 CUSTOM_API_KEY。

    我已经配好 OpenClaw,为什么还不能在 WhatsApp 或 Telegram 里用#

    这通常不是模型接入问题,而是频道还没有配置完成。本页只负责把 OpenClaw 和 Anyroute 之间的模型调用打通;频道配置请继续参考 OpenClaw 官方 Channels 文档。

    九、进阶指南#

    1. Claude Code 与 Codex 协同开发指南#

    为什么要这样搭配?
    一句话:让贵的模型动脑,让便宜的模型动手,账单不爆炸。
    Claude 擅长理解需求、架构规划、复杂推理,但价格也摆在那——用它来写大量代码,Token 烧得飞快。Codex 的代码能力强、速度快,关键是价格便宜很多。
    所以最合理的搭配是:
    Claude 负责规划:理解你的需求,拆解任务,做架构决策,想清楚怎么做
    Codex 负责执行:通过 /codex:rescue 接手具体的编码任务,写代码、修 bug、跑测试
    Codex 负责审查:通过 /codex:review 给 Claude 的代码做 code review,充当第二双眼睛
    这个搭配的核心逻辑是:Claude 的 Token 只花在「想清楚」上,具体的编码和审查交给更便宜的 Codex。对于每天高强度使用 Claude Code 的人来说,能显著降低整体开销。
    本指南假设你已完成 Claude Code 和 Codex 的安装配置。如未完成,请先完成安装

    安装 Codex 插件#

    两边都配好之后,在 Claude Code 里装一个插件就能串起来:
    /plugin marketplace add openai/codex-plugin-cc/plugin install codex@openai-codex/reload-plugins/codex:setup
    /codex:setup 会自动检测 Codex 是否安装、是否已认证。如果提示未登录,运行 !codex login 完成认证。
    安装完成后,输入 /codex 即可看到新增的斜杠命令。

    核心命令#

    这个插件一共就三类能力:审查、委派任务、任务管理。

    审查类(只读,不改代码)#

    # 审查未提交的改动/codex:review# 审查当前分支和 main 的差异/codex:review --base main# 后台运行,不阻塞当前对话/codex:review --background# 对抗性审查,指定关注方向/codex:adversarial-review --background 检查是否有竞态条件,质疑缓存策略的选择

    委派类(把任务交给 Codex 执行)#

    这是实现「Claude 规划,Codex 执行」的核心命令。你可以把 Claude 规划好的任务,逐个交给 Codex 去实现:
    # 让 Codex 去查 bug/codex:rescue investigate why the tests started failing# 让 Codex 去修 bug/codex:rescue fix the failing test with the smallest safe patch# 让 Codex 去实现一个功能/codex:rescue 实现用户注册的表单验证逻辑# 后台执行,适合耗时任务/codex:rescue --background 重构数据库连接池# 指定更便宜的模型,进一步省钱/codex:rescue --model gpt-5.4-mini 写一组单元测试覆盖 utils.ts/codex:rescue --model spark 快速修复这个 lint 错误# 继续上次的任务/codex:rescue --resume 把上次的修复方案应用上去
    💡 省钱技巧:--model gpt-5.4-mini 或 --model spark 可以用更便宜更快的模型执行简单任务。

    任务管理类#


    推荐工作流:Claude 规划,Codex 执行#

    日常开发流程#

    你提需求 → Claude 分析拆解 → /codex:rescue 逐个执行 → /codex:review 审查 → 提交
    1.
    用自然语言描述需求,让 Claude 理解你要什么
    2.
    Claude 做规划:拆解任务、确定实现方案、理清先后顺序——这是 Claude 最擅长的
    3.
    用 /codex:rescue 把具体编码任务交给 Codex:Claude 规划好了"要做 A、B、C 三件事",你就用 rescue 一个个交给 Codex 去写
    4.
    代码写完跑审查:/codex:review --background,让 Codex 做独立 code review
    5.
    根据审查意见修复后提交
    这个流程的好处是:Claude 的 Token 只花在规划和理解上,大量的编码工作走 Codex 的便宜额度。

    高风险改动流程#

    涉及数据库迁移、认证授权、基础设施变更时,多加一层对抗性审查:
    Claude 规划 → /codex:rescue 执行 → /codex:review → 修复 → /codex:adversarial-review → 再修复 → 提交
    对抗性审查会主动质疑你的设计——比如"为什么选这个缓存策略""回滚方案考虑了吗""这里有没有竞态条件"。高风险改动需要这种压力测试。

    Claude 卡住时#

    如果 Claude 在某个任务上反复尝试都不理想,直接换 Codex 来试:
    /codex:rescue 用最小改动修复这个问题
    换一个模型的思路,经常能突破僵局。

    后台运行(推荐)#

    审查和 rescue 任务都建议加 --background,不阻塞当前对话:
    /codex:rescue --background 实现分页功能# 继续和 Claude 聊别的事.../codex:status          # 随时看进度/codex:result          # 完成后取结果
    /codex:result 会返回一个 session ID,你可以用 codex resume <session-id> 在 Codex 里继续这个任务。

    审查门禁(可选)#

    开启后,Claude Code 在完成任务前会自动触发一次 Codex 审查,发现问题则打断流程先修复:
    /codex:setup --enable-review-gate    # 开启/codex:setup --disable-review-gate   # 关闭
    ⚠️ 注意:审查门禁会显著增加 Token 消耗,可能造成 Claude 和 Codex 之间的长循环。建议仅在关键项目中使用,日常开发手动跑 /codex:review 即可。

    Codex 模型配置#

    想改变 Codex 默认使用的模型或推理强度,可以在配置文件中设置。
    用户级配置:~/.codex/config.toml 项目级配置:项目根目录下 .codex/config.toml
    model = "gpt-5.4-mini"model_reasoning_effort = "high"
    也可以在每次调用时通过 --model 和 --effort 临时指定:
    /codex:rescue --model spark --effort medium 快速修复 lint 错误

    什么时候不该用 Codex#

    以下情况建议全程用 Claude:

    实用技巧#

    简单任务用便宜模型:--model spark 适合修 lint、写样板代码这种不需要深度推理的活
    先 review 再 adversarial-review:不要上来就用对抗性审查,先用普通审查过一遍基础问题
    善用 --resume:/codex:rescue --resume 可以继续上一次的 Codex 任务,不用从头开始
    关注两边用量:虽然整体更省,但记得同时关注 Claude 和 OpenAI 两边的用量,避免某一边意外超支
    Skill 冲突处理:如果你的自定义 Skill 和 Codex 插件有触发词冲突,在冲突 Skill 里加 priority: low

    常见问题#

    Q:安装插件后没看到 /codex 命令? A:执行 /reload-plugins 重新加载插件。
    Q:/codex:review 报认证错误? A:说明 Codex 的认证没配好。请参考 Codex 快速开始指南 重新配置,或运行 !codex login 重新登录。
    Q:/codex:rescue 和直接让 Claude 写代码有什么区别? A:rescue 是把任务交给 Codex 独立执行,消耗的是 OpenAI 额度而不是 Claude Token。适合标准化编码任务。但 Codex 拿不到你和 Claude 的对话上下文,所以任务描述要写清楚。
    Q:审查结果和 Claude 的判断矛盾怎么办? A:这恰恰是双模型协作的价值。两边意见不一致时,你作为开发者来做最终决策。
    Q:到底能省多少? A:取决于你把多少编码工作交给 Codex。如果你的工作流中代码生成占比高(比如大量写测试、写 CRUD),把这些都 rescue 出去,Claude 的消耗可以大幅降低。

    2. 自用 AGENTS.md 全局规则#

    这是我个人沉淀的一套 Claude code和 codex全局规则,放在项目根目录的 AGENTS.md或者 CLAUDE.md 中,对初学者来说是一个非常省事的规则。

    设计思想:渐进式 Spec#

    这套规则的核心是渐进式 Spec(Progressive Specification)——不同复杂度的需求走不同深度的流程,避免对简单任务过度设计,同时对复杂任务建立足够的约束。
    简单来说:偶然复杂度应该尽可能压缩,本质复杂度才值得花精力管理。

    编码流程概览#

    核心铁律:
    No Spec, No Code — 中等及以上复杂度,没有 Spec 不准动代码
    HARD-GATE — Spec 写完必须等用户显式确认才能开始编码
    Reverse Sync — 执行中发现偏差,先修 Spec,再修代码
    每个阶段的自由度是明确的:调研可以自由探索,方案设计可以充分发挥,但执行阶段自由度为零,严格按计划来,有偏差立即停下来问。

    关于各 AI 的执行表现#

    这套规则在 Codex 上执行效果非常好,基本能严格遵循流程,约束清晰时表现稳定。
    Claude 则有一些自己的"想法"——有时会在没有明确指令的情况下主动做额外的事,或者对规则做自己的解读,执行的灵活性比预期的高。整体上不如 Codex 那么"听话",但在创造性任务和方案设计上反而更有发挥。
    两者各有优劣,根据任务类型搭配使用效果更好。

    规则全文(可一键复制)#

    # 语言
    
    - 和我对话的语言默认中文
    
    # 注意
    
    默认情况下,不要创建任何新的说明文档或文档文件。
    不要自动生成 README.md、设计文档、使用说明、架构说明等。
    只有在我明确要求"编写文档 / 生成 README / 写说明文档"时,才允许创建或修改文档。
    
    # 代码规范
    
    - 代码要写清楚中文注释,所有函数和关键逻辑都必须有注释
    
    ---
    
    # Workflow Orchestration
    
    ## 1. 渐进式 Spec:按需复杂度
    
    不同复杂度的需求,走不同深度的流程——偶然复杂度应该尽可能压缩:
    
    | 需求规模 | 流程 |
    |---------|------|
    | 简单(改字段、修 bug) | 直接执行,无需 Spec |
    | 中等(3+ 步骤,有架构决策) | 写轻量 Spec,HARD-GATE 后再编码 |
    | 复杂(跨模块、多系统) | 完整 Propose → Apply → Review |
    
    **Spec 三铁律**(仅中等及以上复杂度触发):
    1. **No Spec, No Code** — 没有 Spec,不准写代码
    2. **Spec is Truth** — Spec 和代码冲突时,错的一定是代码
    3. **Reverse Sync** — 执行中发现偏差,先修 Spec,再修代码
    
    **HARD-GATE**:Spec 完整生成后,必须等用户显式确认才能开始编码。确认前禁止任何代码修改动作。
    
    **Research 必须有出处**:描述代码现状时,每个结论必须标注文件路径 + 函数名,不接受"通常来说"或无依据的推断。
    
    **Spec 分段确认**:不一口气生成完整 Spec。按段输出(现状分析 → 功能点 → 风险与决策),每段等用户确认后再继续。越早发现方向偏差,修正成本越低。
    
    ## 2. Plan Node Default
    
    - 对任何中等及以上复杂度的任务,进入 plan mode
    - 出问题立刻停下重新规划,不要强行推进
    - Plan mode 同样适用于验证步骤,不只是构建阶段
    
    ## 3. Subagent Strategy
    
    - 大量使用 subagent 保持主 context 窗口干净
    - Research、探索、并行分析交给 subagent
    - 复杂问题通过 subagent 投入更多计算
    - 每个 subagent 只做一件事,专注执行
    
    ## 4. 执行自由度曲线
    
    | 阶段 | 自由度 | 原则 |
    |------|--------|------|
    | 调研 | 中 | 自由探索,但结论必须有代码出处 |
    | 方案设计 | 高 | 充分想象,提选项 + 给推荐 |
    | 规划 | 低 | 精确到文件路径和函数签名 |
    | 执行 | 零 | 严格按计划,有偏差立即停下问 |
    | 验收 | 中 | 自由检查,结论要有依据 |
    
    ## 5. Self-Improvement Loop
    
    - 用户每次纠正后:将模式写入 `tasks/lessons.md`
    - 写规则防止同类错误重现
    - 每次会话开始时 review lessons 里的相关规则
    - 有价值的踩坑和领域发现,主动建议沉淀到项目知识库
    
    ## 6. Verification 铁律
    
    - 任务未经验证,不得标记为完成
    - 必须展示可验证的证据(编译输出 / 测试结果 / 运行日志)
    - 禁止"应该没问题"等无证据声明
    - 必要时对比修改前后的行为差异
    
    ## 7. Demand Elegance(适度)
    
    - 非简单修改时,停下来问一句:"有没有更优雅的方式?"
    - 如果方案感觉 hacky:"知道了这些之后,实现优雅方案"
    - 简单显而易见的修复直接做,不要过度设计
    
    ## 8. Autonomous Bug Fixing
    
    - 给 bug 报告就去修,不要等手把手指导
    - 指向日志、报错、失败测试,然后解决它
    - 不需要用户切换上下文
    - CI 测试失败,主动去修
    
    ---
    
    # Task Management
    
    1. **先写计划**:将计划写入 `tasks/todo.md`,使用可勾选的任务项
    2. **确认后执行**:中等及以上复杂度任务,HARD-GATE 后才开始实现
    3. **追踪进度**:完成一项立刻标记
    4. **解释变更**:每步给出高层次说明
    5. **记录结果**:在 `tasks/todo.md` 末尾添加 review 小节
    6. **沉淀教训**:用户纠正后更新 `tasks/lessons.md`
    
    ---
    
    # Core Principles
    
    - **Simplicity First**:每次改动尽量简单。最小化影响范围。
    - **No Laziness**:找根因,不打补丁,用 senior developer 标准。
    - **Minimal Impact**:只改必要的代码,避免引入新问题。
    - **意图分离**:一次只处理一种意图——探索、决策、执行、审查不要混着来。

    3. GPT Image 2 使用指南#

    gpt-image-2 是 OpenAI 的新一代图像生成与编辑模型,支持文本生图、参考图编辑和高质量商业素材生成。通过 AnyRoute,你可以使用统一的 OpenAI 兼容接口调用 gpt-image-2,并在控制台查看用量与扣费记录。

    前置条件#

    开始前请确认:
    1.
    已注册并登录 AnyRoute 控制台。
    2.
    已创建支持 gpt-image-2 的 API Key(GPT/Codex Pro分组均支持)。
    3.
    本地或服务端可以访问 AnyRoute 中转地址:
    https://cc.anyroute.io
    安全提示:API Key 等同于账号凭证,请妥善保管,切勿提交到代码仓库或公开分享。

    文本生成图片#

    文本生图使用 OpenAI 兼容的 Images API:
    POST /v1/images/generations
    最小请求示例:
    curl https://cc.anyroute.io/v1/images/generations \  -H "Content-Type: application/json" \  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \  -d '{    "model": "gpt-image-2",    "prompt": "一张高端护肤品产品摄影图,白色大理石台面,自然光,浅景深,适合电商主图"  }'
    推荐请求示例:
    curl https://cc.anyroute.io/v1/images/generations \  -H "Content-Type: application/json" \  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \  -d '{    "model": "gpt-image-2",    "prompt": "一张高端护肤品产品摄影图,白色大理石台面,自然光,浅景深,适合电商主图",    "size": "1024x1024",    "quality": "high",    "output_format": "png",    "n": 1  }'
    返回结果中通常会包含 b64_json,表示 Base64 编码后的图片内容。业务侧可以将其解码为 PNG、JPEG 或 WebP 文件。

    常用参数#


    尺寸说明#

    size 是最容易出错的参数。建议优先使用固定预设,不要传任意自定义分辨率。
    AnyRoute 提供了一个图片测试页面,页面中会列出一组推荐尺寸。这些尺寸主要用于快速测试、降低出错概率,并不代表 gpt-image-2 只能使用这些尺寸。
    如果你是通过 API 调用,只要尺寸满足 OpenAI 官方接口要求,并且没有超过当前模型的像素预算,也可以传入测试页面没有列出的其他合法尺寸。换句话说:
    测试页面里的尺寸是推荐预设,不是完整尺寸列表。
    AnyRoute 会尽量透传符合上游要求的合法 size。
    不建议随意传任意宽高组合;不符合上游规则的尺寸仍会被 OpenAI 拒绝。
    生产环境建议先用推荐预设验证链路,再根据业务需求扩展到其他官方支持的尺寸。

    官方常规尺寸#

    OpenAI Images API 文档中常见的 GPT image 尺寸包括:
    auto1024x10241536x10241024x1536
    其中:
    1024x1024:方图,适合头像、商品主图、社媒封面。
    1536x1024:横图,适合海报、Banner、场景图。
    1024x1536:竖图,适合手机海报、人物图、竖版封面。

    AnyRoute 推荐档位#

    AnyRoute 当前按 1K、2K、4K 三档归类,推荐使用以下预设:

    最大像素预算#

    gpt-image-2 的高分辨率请求存在像素预算限制。AnyRoute 当前推荐的 4K 尺寸都控制在以下上限内:
    最大像素预算:8,294,400
    例如:
    3840 × 2160 = 8,294,4002880 × 2880 = 8,294,4002160 × 3840 = 8,294,4003264 × 2448 = 7,990,2722448 × 3264 = 7,990,272
    不要使用超过预算的尺寸。例如:
    3328 × 2496 = 8,306,688
    这类尺寸会被上游拒绝,并返回类似:
    Requested resolution exceeds the current pixel budget

    使用参考图编辑#

    参考图编辑使用:
    POST /v1/images/edits
    请求类型为 multipart/form-data,至少需要传入:
    model
    prompt
    image
    示例:
    curl https://cc.anyroute.io/v1/images/edits \  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \  -F "model=gpt-image-2" \  -F "prompt=保留产品主体,将背景替换为高级灰摄影棚,增加柔和侧光" \  -F "image=@input.png" \  -F "size=1024x1024" \  -F "quality=high" \  -F "output_format=png"
    如果需要局部编辑,可以额外传入 mask。需要保留人物、产品或品牌元素时,请在 prompt 中明确写出保留要求。

    Prompt 写法建议#

    图片生成的效果主要取决于 prompt。建议按以下结构描述:
    主体 + 场景 + 构图 + 光线 + 材质/风格 + 用途 + 约束
    示例:
    一张高端护肤品产品摄影图,主体是一瓶磨砂玻璃精华液,放在白色大理石台面上,自然窗光从左侧进入,浅景深,背景干净,画面留出右侧文案空间,适合电商详情页首屏,不要水印,不要文字,不要多余瓶身。
    如果需要稳定产出商业素材,建议把以下信息写清楚:
    主体数量和位置
    画面比例和用途
    光线方向
    背景复杂度
    是否需要留白
    是否允许文字
    是否需要透明背景

    常见问题(FAQ)#

    Q:为什么 4K 生成更慢?
    A:4K 图像像素更多,生成和返回都需要更长时间。普通图片通常需要 1-2 分钟,4K 图片可能需要 3-5 分钟。

    Q:为什么我传了 3328x2496 会失败?
    A:这个尺寸总像素为 8,306,688,超过当前像素预算。请改用 3264x2448 或其他 AnyRoute 推荐预设。

    Q:response_format 可以传 url 吗?
    A:不建议。GPT image models 默认返回 Base64 图片内容,业务侧应优先处理 b64_json。

    Q:透明背景应该怎么传?
    A:同时设置:
    {  "background": "transparent",  "output_format": "png"}
    也可以使用 webp,但不要使用 jpeg,因为 JPEG 不支持透明通道。

    Q:一次生成多张图应该怎么做?
    A:可以设置 n,但建议先使用 n=1。如果需要批量生成,建议业务侧拆分多次请求,便于重试和追踪单张图片状态。

    十、支持模型列表#

    260714:
    IMG2-1K分组新增gpt-image-nano-banana-2(0.22¥/次)/gpt-image-nano-banana-pro(0.24¥/次),为香蕉生图模型
    新增Grok分组,模型:grok-4.5,0.6倍率
    260710:新增gpt-5.6-sol/gpt-5.6-terra/gpt-5.6-luna
    260710:新增claude-sonnet-5/claude-fable-5,仅MAX分组和Copliot分组支持fable5

    CC分组#

    claude-haiku-4-5-20251001
    claude-sonnet-4-6
    claude-opus-4-6
    claude-opus-4-7
    claude-opus-4-8
    claude-sonnet-5
    claude-fable-5

    GPT分组#

    codex-auto-review
    gpt-5.3-codex-spark
    gpt-5.4-mini
    gpt-5.4
    gpt-5.5
    gpt-5.6-sol
    gpt-5.6-terra
    gpt-5.6-luna

    IMG2分组#

    gpt-image-2
    gpt-image-nano-banana-2
    gpt-image-nano-banana-pro

    Gemini分组#

    gemini-2.5-flash
    gemini-2.5-pro
    gemini-3-flash
    gemini-3-flash-preview
    gemini-3-pro-preview
    gemini-3.1-pro
    gemini-3.1-pro-preview
    gemini-3.5-flash

    Grok分组#

    grok-4.5

    国模分组#

    KIMI#

    kimi-k2.6
    kimi-k2.7-code

    GLM#

    glm-5.1
    glm-5.2

    DeepSeek#

    deepseek-v4-flash
    deepseek-v4-pro

    MiniMax#

    MiniMax-M2.7
    MiniMax-M3

    十一、常见问题 FAQ#

    分组卡片上的费率倍数 0.5X 是什么意思?#

    这是该分组的汇率,代表每消耗 1 美元官方额度,需要花费多少平台余额。
    举例说明:
    0.5x 表示:模型官方收费 $1 时,您只需消耗 0.5 平台余额(折合 ¥0.5)。
    按真实汇率约 7 计算,相当于约 0.7 折。
    倍数越低,使用成本越低。不同分组的费率倍数不同,请根据自身需求选择合适的分组。

    实际扣费怎么计算?#

    实际扣费公式为:
    实际扣费 = 模型官方价格(美元) × 分组费率倍数
    示例: 某次调用模型官方计费 $0.50,所在分组费率为 0.5x,则:
    实际扣费 = $0.50 × 0.5 = 0.25 平台余额
    您可以在控制台的「使用记录」中查看每次调用的详细扣费明细。

    不同分组有什么区别?该怎么选?#

    不同分组的主要差异在于:
    费率倍数:费率倍数越低,使用成本越低
    支持的模型不同:部分分组可能仅支持特定模型
    稳定性和速度:不同分组可能有不同的并发限制和响应速度
    一般建议:日常使用选推荐分组,对稳定性有高要求可选专用型分组。

    可以创建多个 Key 吗?#

    可以。您可以在「API Keys」页面创建多个 Key,用于区分不同项目或用途。每个 Key 独立管理, 所有 Key 共享同一个账户余额。

    服务稳定性如何保障?#

    我们通过以下方式保障服务稳定性:
    持续监控:7×24 小时系统监控,及时发现并处理异常
    容量规划:根据使用量动态调整资源,避免过载
    故障恢复:完善的故障转移和自动恢复机制
    性能优化:核心能力面向高频开发场景持续优化

    如何进行购买?#

    目前支持在线购买,操作步骤如下:
    1.
    进入控制控制台:https://cc.anyroute.io/purchase
    2.
    选择对应套餐,完成支付后即可获取余额
    3.
    余额即刻到账
    如购买后遇到任何问题,支持联系客服协商退款,请放心购买。

    售后与客服#

    如在使用过程中遇到任何问题,欢迎扫码添加微信联系我们,我们会尽快为您处理:
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    修改于 2026-07-14 13:31:19
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