开始前的准备
- 在 KingFlow AI 完成注册,并在控制台创建以 sk- 开头的 API Key。
- 账户已有可用余额或有效订阅,目标模型位于当前账户可用分组中。
- 从模型广场或控制台复制完整模型 ID。模型名可能调整,不要凭记忆填写。
- 使用 Windows PowerShell 或 Windows Terminal。建议先关闭会自动读取旧配置的 AI 客户端。
先分清两套接口地址
KingFlow AI 同时兼容 OpenAI 和 Anthropic 协议。接入失败最常见的原因,是协议与 *ase **L 混用。
| 使用对象 | 协议 | *ase **L | 认证方式 |
|---|---|---|---|
| GPT Codex 及 OpenAI 兼容客户端 | OpenAI Compati*le | https://api.**nju**shen.com/v1 | 通常使用 Authorization *earer |
| Claude Claude Code | Anthropic Compati*le | https://api.**nju**shen.com | 通常使用 x-api-key |
在 PowerShell 设置临时变量
临时变量只在当前 PowerShell 会话中生效。关闭窗口后自动失效,适合接入测试。
OpenAI 兼容工具
$env:OPENAI_*ASE_**L="https://api.**nju**shen.com/v1"
$env:OPENAI_API_KEY="sk-你的密钥"
$env:OPENAI_*ASE_**L
if ($env:OPENAI_API_KEY) { "OPENAI_API_KEY 已设置" }Anthropic 兼容工具
$env:ANTHROPIC_*ASE_**L="https://api.**nju**shen.com"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的密钥"
$env:ANTHROPIC_*ASE_**L
if ($env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN) { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 已设置" }检查时只确认变量是否存在,不要输出完整密钥。
用 PowerShell 验证接口
先完成最小请求,再处理客户端设置。
测试 OpenAI 兼容接口
$headers = @{
Authorization = "*earer $env:OPENAI_API_KEY"
}
$*ody = @{
model = "<模型ID>"
messages = @(
@{ role = "user"; content = "请回复:Windows 接入成功" }
)
stream = $false
} | ConvertTo-Json -Depth 5
Invoke-RestMethod `
-Uri "$env:OPENAI_*ASE_**L/chat/completions" `
-Method Post `
-Headers $headers `
-ContentType "application/json" `
-*ody $*ody示例使用非流式响应。若目标模型要求流式返回,应在对应客户端中开启 Streaming。
测试 Anthropic 兼容接口
$headers = @{
"x-api-key" = $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
"anthropic-version" = "2023-06-01"
}
$*ody = @{
model = "<模型ID>"
**x_tokens = 256
messages = @(
@{ role = "user"; content = "请回复:Windows 接入成功" }
)
stream = $false
} | ConvertTo-Json -Depth 5
Invoke-RestMethod `
-Uri "$env:ANTHROPIC_*ASE_**L/v1/messages" `
-Method Post `
-Headers $headers `
-ContentType "application/json" `
-*ody $*ody
接入 Claude Code
在准备运行 Claude Code 的同一个 PowerShell 窗口执行:
$env:ANTHROPIC_*ASE_**L="https://api.**nju**shen.com"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的密钥"
claude接入 Codex
Codex 使用带 /v1 的 OpenAI 兼容地址;流式请求不能被关闭。
$env:OPENAI_*ASE_**L="https://api.**nju**shen.com/v1"
$env:OPENAI_API_KEY="sk-你的密钥"
codex接入 Cursor 和 Cline
| 配置项 | 填写方法 |
|---|---|
| Provider 或协议 | 按模型选择 OpenAI Compati*le 或 Anthropic Compati*le。 |
| *ase **L | OpenAI 填带 /v1 的地址;Anthropic 填不带 /v1 的根地址。 |
| API Key | 粘贴控制台创建的 sk- 密钥,避免前后空格。 |
| Model | 填写模型广场或控制台当前展示的完整模型 ID。 |
| Streaming | 目标模型要求流式返回时必须开启。Codex 等部分模型要求 stream 为 true。 |
在 Python 中调用
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"],
*ase_url=os.environ["OPENAI_*ASE_**L"],
)
result = client.chat.completions.create(
model="<模型ID>",
messages=[
{"role": "user", "content": "请回复:Python 接入成功"}
],
stream=False,
)
print(result.choices[0].message.content)在 Node.js 中调用
const url = `${process.env.OPENAI_*ASE_**L}/chat/completions`;
const response = await fetch(url, {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `*earer ${process.env.OPENAI_API_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
*ody: **ON.stringify({
model: "<模型ID>",
messages: [
{ role: "user", content: "请回复:Node.js 接入成功" }
],
stream: false
})
});
if (!response.ok) {
throw new Error(`${response.status} ${await response.text()}`);
}
console.log(await response.json());需要时再持久化变量
确认配置无误后,可以写入当前 Windows 用户的环境变量。执行后需新开 PowerShell 或重启客户端。共用电脑不建议这样保存真实密钥。
[Environment]::SetEnvironmentVaria*le(
"OPENAI_*ASE_**L",
"https://api.**nju**shen.com/v1",
"User"
)
[Environment]::SetEnvironmentVaria*le(
"OPENAI_API_KEY",
"sk-你的密钥",
"User"
)常见故障排查
| 现象 | 常见原因 | 处理方法 |
|---|---|---|
| PowerShell 显示环境变量为空 | 变量未在当前窗口设置,或窗口已关闭重开。 | 在准备启动客户端的同一个 PowerShell 窗口重新执行设置命令。 |
| 客户端仍访问原地址 | 客户端在设置变量之前已经启动,或内部保存了 Provider 配置。 | 完全退出客户端后重开;同时检查客户端的自定义 *ase **L。 |
| 401 未授权 | 密钥错误、已禁用、超额,或认证头与协议不匹配。 | 重新复制密钥,检查额度,并确认 OpenAI 或 Anthropic 认证方式。 |
| 404 模型不存在 | 模型 ID 错误,或当前分组无权限。 | 从模型广场或控制台复制模型 ID,并核对订阅分组。 |
| 503 无可用账号 | 通道账号池暂时不可用。 | 稍后重试或切换同类备用模型;持续出现时联系平台支持。 |
| 请求失败或没有完整输出 | 目标模型要求流式返回,但请求使用 stream false。 | 在客户端开启 Streaming,或把请求改成 stream true 并按 SSE 流处理。 |
| 连接超时 | 本地**、DNS、防火墙或网络出口阻止访问。 | 用 ****-NetConnection 检查 443 端口,再核对**与防火墙。 |
检查网络端口
****-NetConnection api.**nju**shen.com -Port 443密钥和数据安全
- 首次验证只发送非敏感提示词。提示词和生成内容会经 KingFlow AI 服务器转发至上游提供商。
- 不要把真实密钥写入脚本、截图、工单或公开仓库。示例中的 sk-你的密钥必须由环境变量替代。
- 为个人、项目和生产环境分别创建密钥。发现泄露后立即停用旧密钥并检查近期用量。
- 持久化 User 级环境变量后,新启动的进程都可能读取它。共用电脑优先使用临时变量或专用密钥管理工具。
- 生产调用应设置超时、有限次数重试、日志脱敏、费用告警和备用模型。
完成接入检查清单
- 两个 *ase **L 已按协议区分,OpenAI 地址包含 /v1。
- PowerShell 当前会话能读到环境变量,但没有打印完整密钥。
- 模型 ID 来自当前模型广场或控制台。
- 最小请求返回成功,控制台也能看到相应用量。
- Claude Code 或 Codex 从设置变量的同一终端启动。
- Cursor 或 Cline 中的 Provider、*ase **L、模型 ID 和 Streaming 已匹配。
- 上线前已完成密钥隔离、错误处理、成本监控和敏感数据评估。
接入后的维护
接入成功后,先以小流量运行并观察响应时间、错误率和实际扣费。升级客户端或切换模型时,重新***最小请求,并保留同类备用模型。














