Coding Agent 自訂 API 備忘錄：複製貼上這些配置，大幅降低 Token 費用

每一款熱門的程式編寫代理（Coding Agent）都允許你更換背後的模型，但每一款代理都將設定隱藏在不同的檔案、不同的鍵值名稱以及不同的 URL 格式中。因此，人們往往選擇放棄，繼續支付昂貴的前沿模型費用，即便重度代理使用者在使用預設模型時，平均每天的成本高達 13 美元（CloudZero, 2026）。本頁面正是為了徹底解決這個問題。這是一份單一參考指南，包含 Claude Code、OpenClaw、Codex、OpenCode 和 Cursor 的精確自訂 API 設定，並點出了區分它們之間所有差異的唯一關鍵。 請將其加入書籤，因為這裡的價值在於直接可用的複製貼上程式碼區塊與常見陷阱，而非廢話。看完後，你將能在幾分鐘內將任何這些代理指向更便宜的模型，並理解為什麼 URL 會隨著工具的不同而改變。

重點摘要

• 程式編寫代理分為兩個協議族群。Claude Code 使用 Anthropic API；OpenClaw、Codex、OpenCode 和 Cursor 使用 OpenAI 相容 API。
• 實際判斷方式在於 URL：OpenAI 相容工具需要 /v1 後綴，而 Claude Code 則不需要。
• 每個設定檔都需要相同的三個項目：基本 URL（base URL）、API 金鑰與模型 ID。差異僅在於欄位名稱。
• 開放權重模型（Open-weight models）是獲利關鍵：DeepSeek V4 Flash 的每百萬輸入 Token 成本約為 USD0.14，而前沿模型則需要數美元（Codersera, 2026）。

為什麼一份程式編寫代理自訂 API 速查表能回本？

你需要這麼做的原因是成本，而根源在於架構。代理會在每一個推理步驟中重新發送累積的上下文，因此它們在處理相同任務時消耗的 Token 量是聊天視窗的 10 到 100 倍（LeanOps, 2026）。這種倍數效應正是代理帳單膨脹的原因，也是為什麼調整 Token 計費方式比減少代理使用頻率更能奏效的原因。 自訂 API 可以在不改變工作習慣的情況下，將你的代理指向更便宜的後端。將日常程式編寫任務路由到開放權重模型，每 Token 成本通常可大幅下降 70% 以上，而日常任務的品質差距卻微乎其微。程式編寫代理自訂 API 速查表之所以重要，是因為省下的費用是實打實的，而阻礙大多數人的正是設定過程中的阻力，而這些阻力幾乎全部在於「哪個檔案、哪個欄位、哪個 URL」。

程式編寫代理自訂 API 速查表的工作原理

在進入設定之前，有一個核心概念能讓所有設定豁然開朗。程式編寫代理分為兩大協議族群，工具所屬的族群決定了其設定檔的樣貌。 Claude Code 使用 Anthropic Messages API，因此它從 ANTHROPIC_BASE_URL 讀取後端，並以 Anthropic 風格的 Token 進行驗證。本速查表中的其他工具（OpenClaw、Codex、OpenCode 和 Cursor）則使用 OpenAI 相容的 Chat Completions API，因此它們需要 baseURL、OpenAI 風格的金鑰，並預期端點路徑後帶有 /v1。那個 /v1 的細節正是設定默默失敗的最常見原因。 一旦看清了這種分歧，下面每一項設定其實都是同一組三要素的不同包裝：基本 URL、金鑰與模型 ID。這些範例使用 Atlas Cloud 作為提供商，因為它從同一個帳戶就能支援這兩個協議族群，所以不同工具間變更的只有語法，而非你貼上的金鑰。任何相容的提供商運作方式皆相同；只需替換基本 URL 與金鑰即可。

程式編寫代理自訂 API 速查表（各工具清單）

以下是快速參考表，隨後是每個工具的完整設定區塊。開始前請先準備好你的 API 金鑰。在 Atlas Cloud 上，你可以透過選擇 Coding Plan 作為金鑰類型來建立，這會將其與基於點數的程式編寫額度掛鉤。

Claude Code

Claude Code 是 Anthropic 家族的特例，請注意基本 URL 沒有 /v1。在 macOS 或 Linux 上編輯 ~/.claude/settings.json，或在 Windows 上編輯 %USERPROFILE%.claude\settings.json：

JSONCopy
1{
2  "env": {
3    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-atlas-api-key",
4    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.atlascloud.ai",
5    "ANTHROPIC_MODEL": "zai-org/glm-5.1",
6    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "zai-org/glm-5.1",
7    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "zai-org/glm-5.1",
8    "CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS": "1"
9  }
10}

將 Haiku 和 Sonnet 的預設值設為同一個模型，可以將 Claude Code 的小型背景調用也路由到你的模型，避免因預設模型不可用而失敗。

OpenClaw

OpenClaw 是最簡單的，因為它有設定精靈。在終端機執行 openclaw onboard，選擇 Yes、QuickStart 以及 Custom Provider。輸入基本 URL https:​//api.atlascloud.ai/v1，貼上你的金鑰，貼上模型 ID，並選擇 OpenAI-compatible 協議。當它顯示 Verification successful 時，命名該端點即完成。 若要手動編輯 ~/.openclaw/openclaw.json，請注意：OpenClaw 是兩步驟設定。你需在 models.providers 下定義提供商，然後必須使用 provider-name/model-name 鍵值在 agents.defaults.models 下將模型加入白名單，否則代理會拒絕它（OpenClaw docs, 2026）。未加入白名單是導致「model not allowed」錯誤的主因。設定精靈會自動完成這兩個步驟，因此建議採取此路徑。

Codex

Codex 使用兩個檔案。將提供商資訊放入 ~/.codex/config.toml：

TOMLCopy
1model_provider = "atlas_coding_plan"
2model = "zai-org/glm-5.1"
3
4[model_providers.atlas_coding_plan]
5name = "atlascloud"
6base_url = "https://api.atlascloud.ai/v1"
7wire_api = "chat"
8requires_openai_auth = true

然後將金鑰放入 ~/.codex/auth.json：

JSONCopy
1{ "OPENAI_API_KEY": "your-atlas-api-key" }

在終端機執行 codex，跳過更新提示，即可連線。

OpenCode 與 Cursor

OpenCode 讀取 ~/.config/opencode/opencode.json（Windows 為 \Users\your-name.config\opencode\opencode.json）：

JSONCopy
1{
2  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
3  "provider": {
4    "atlascloud": {
5      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
6      "name": "atlascloud",
7      "options": {
8        "baseURL": "https://api.atlascloud.ai/v1",
9        "apiKey": "your-atlas-api-key"
10      },
11      "models": {
12        "zai-org/glm-5.1": { "name": "glm-5.1" }
13      }
14    }
15  }
16}

Cursor 沒有專門的設定檔。打開設定，進入「Models」，透過名稱新增你的模型 ID，然後將自訂 OpenAI 基本 URL 設為 https:​//api.atlascloud.ai/v1 並貼上金鑰。由於 Cursor 遵循 OpenAI 相容模式，相同的基本 URL 與金鑰在其他工具中也可直接使用，無需修改。

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選擇模型：程式編寫代理自訂 API 速查表的另一半

設定端點只是完成了一半的工作。選擇的模型決定了能省下多少錢。有效的策略是：預設使用強大且便宜的開放模型進行日常編寫，並保留一個前沿模型以應對最困難的推理任務。能力差距比價格差距要小：在 SWE-Bench Pro 測試中，領先的開放模型得分可達 70 多分，而最頂尖的前沿模型約為 91 分（Codersera, 2026），在日常功能開發與重構中幾乎感覺不到差異。 在基於點數的提供商處，每個模型都有一個將 Token 用量映射為點數的倍率，因此相對成本很容易判讀：

來源：Atlas Cloud Coding Plan 點數規則。點數成本 = 輸入 Token × 輸入倍率 + 輸出 Token × 輸出倍率。 實用的預設策略：使用 GLM-5.1 或 Kimi K2.6 進行互動式編寫，使用 DeepSeek V4 Flash 處理大量或背景工作，僅在開放模型無法勝任的罕見任務中使用前沿模型。更換模型只需將上述設定檔中的模型 ID 改為一行即可。

一組 API 金鑰用於所有程式編寫代理

請注意速查表靜靜展示出的資訊：相同的金鑰與相同的模型 ID 出現在每一個設定檔中。這就是整合型提供商的真正優勢。如果你將每個工具指向不同的供應商，你最終會得到分散的金鑰、分散的儀表板與分散的帳單，並失去對支出總覽的控制。將所有工具指向同一個提供商，能將這些簡化為一個點數池和一個切換模型的地方。 這也能修正預算控管的問題，Token 計費模式讓預算變得難以控制。一份在午夜更新每日固定點數額度的方案，可以遏制失控代理迴圈帶來的損失，而隨用隨付的包裝則能吸收偶發的流量高峰。Atlas Cloud 的方案每月 10 美元起，其隨用隨付包裝享有 41% 折扣，且週期中途升級採按比例計算，升級費用僅為差價，而非重新購買整份方案。

程式編寫代理自訂 API 速查表：常見錯誤

幾乎所有的安裝失敗都歸咎於以下幾點，且都能快速修正。 /v1 搞混了。 這是整份速查表中最常出現的錯誤。OpenAI 相容工具需要 /v1 後綴；Claude Code 則不需要。連線錯誤通常代表該工具族群的路徑設定錯誤。 使用了錯誤的金鑰類型。 你的提供商金鑰並非你的 Anthropic 金鑰，反之亦然。貼錯金鑰會導致身份驗證錯誤，狀況看起來會比實際更令人困惑。 跳過 OpenClaw 白名單。 定義提供商只是 OpenClaw 設定的一半。如果你看到「model not allowed」，表示該模型遺漏在白名單中，或者 provider-name/model-name 鍵值有拼字錯誤。 在 Claude Code 中未設定背景模型。 如果你只設定了主要模型，卻讓 Haiku 和 Sonnet 的預設值指向不可用的模型，小型背景調用就會失敗。請將三者全部設定好。

常見問題：程式編寫代理自訂 API 速查表

使用這份速查表需要更換工具嗎？

不需要。重點在於讓你保留既有的代理工具，無論是 Claude Code、OpenClaw、Codex、OpenCode 還是 Cursor。自訂 API 是設定變更，而非遷移，因此你的工作流程保持不變，同時後端與帳單卻已優化。

為什麼速查表中各工具的基本 URL 不同？

因為協議族群不同。Claude Code 使用 Anthropic API，只需輸入網域；而 OpenAI 相容工具需要 /v1 路徑。相同的提供商、相同的金鑰，但路徑不同。這一點細微差異解釋了大多數安裝失敗的原因。

使用這份速查表能節省多少成本？

省很多，具體取決於模型。DeepSeek V4 Flash 的每百萬輸入 Token 成本約為 USD0.14，而前沿模型則需數美元（Codersera, 2026），因此將日常工作轉向開放模型，通常可以在不改變程式編寫習慣的情況下，將每 Token 成本降低 70% 以上。

我應該從哪一個模型開始試用？

對於互動式編寫，GLM-5.1 或 Kimi K2.6 是強大且實惠的預設選擇。對於高流量或背景工作，DeepSeek V4 Flash 更便宜。僅在開放模型確實無法處理的情況下，才保留前沿模型作為備用。

這種設定是可以還原的嗎？

是的。每個設定皆可還原。恢復原始的基本 URL 或移除提供商區塊，代理就會指向其原本的預設值。許多開發者會同時保留兩種設定，並根據任務性質進行切換。

結論

這份速查表值得收藏的原因在於，難點從來不在於概念，而在於記住每個工具需要哪個檔案與哪個 URL。一旦你認清了兩大協議族群，每個設定其實就是相同的基本 URL、金鑰與模型 ID 換成不同的語法而已。選擇一個開放權重模型，貼上正確的設定區塊，留意 /v1 規則，你就能在保留喜愛代理的同時，只需支付前沿模型價格的一小部分。如果你希望所有代理共用同一組金鑰與預算，可以透過 Atlas Cloud Coding Plan 主控台 設定，並在任務需求變更時隨時切換模型。