Coding Agent 自定义 API 速查表：复制粘贴这些配置，大幅削减你的 Token 账单

市面上每款主流的编程 Agent 都允许你更换底层的模型，但每个工具将配置项隐藏在不同的文件、不同的键名和不同的 URL 格式中。因此，人们往往因为配置麻烦而放弃，继续支付高昂的前沿模型费用，尽管重度 Agent 用户在默认模型下的成本已高达每位活跃开发者每天约 13 美元（CloudZero, 2026）。本文旨在解决这一问题。这是一份包含 Claude Code、OpenClaw、Codex、OpenCode 和 Cursor 精确自定义 API 配置的参考指南，并详细解释了它们之间唯一的差异点。 收藏此页面，因为这里的价值在于开箱即用的复制粘贴代码块和避坑指南，而非废话。读完本文，你只需几分钟就能将任何 Agent 指向更经济的模型，并理解为什么 URL 在不同工具间会有所变化。

核心要点

• 编程 Agent 分为两大协议族。Claude Code 使用 Anthropic API；OpenClaw、Codex、OpenCode 和 Cursor 使用兼容 OpenAI 的 API。
• 实操中的区分点在于 URL：兼容 OpenAI 的工具需要 /v1 后缀，而 Claude Code 不需要。
• 每个配置都需要三个相同要素：基础 URL (Base URL)、API Key 和模型 ID。只有字段名称会变。
• 开放权重模型 (Open-weight models) 是节省成本的关键：DeepSeek V4 Flash 的输入 Token 成本约为每百万 0.14 美元，而前沿模型则需数美元（Codersera, 2026）。

为什么这一份编程 Agent 自定义 API 速查表物超所值

进行这项操作的原因是成本，而根源在于技术结构。Agent 在每一步推理中都会重新发送积累的上下文，因此完成相同任务时，其消耗的 Token 数量是聊天窗口的 10 到 100 倍（LeanOps, 2026）。这种乘数效应是 Agent 账单膨胀的原因，也是为什么直接调整 Token 定价策略比减少 Agent 使用频率更有效的原因。 通过自定义 API，你可以在不改变工作方式的前提下，将 Agent 指向更便宜的后端。将日常编程任务交给开放权重模型，每 Token 成本通常能大幅下降 70% 以上，而日常任务的质量差距却微乎其微。这份编程 Agent 自定义 API 速查表的意义在于：节省成本是实打实的，而阻碍大多数人的是设置门槛——即“哪个文件、哪个字段、哪个 URL”。

编程 Agent 自定义 API 速查表的工作原理

在开始配置前，先掌握一个核心理念，它能让你触类旁通。编程 Agent 分为两个协议族，所属协议族决定了其配置形式。 Claude Code 使用 Anthropic Messages API，因此它从 ANTHROPIC_BASE_URL 读取后端并使用 Anthropic 风格的 Token 进行验证。本速查表中的其他工具（OpenClaw、Codex、OpenCode 和 Cursor）使用兼容 OpenAI 的 Chat Completions API，因此它们需要 baseURL、OpenAI 风格的 Key，并且在端点末尾要求加上 /v1 路径。这 /v1 的细节是配置失效最常见的原因。 一旦理解了这个区分，以下每一个条目其实都是三个相同值的变体：基础 URL、Key 和模型 ID。以下示例以 Atlas Cloud 作为提供商，因为它支持通过一个账号连接两个协议族，因此你在不同工具间只需改变语法，而无需更换粘贴的 Key。任何兼容的提供商工作方式相同，只需替换相应的 URL 和 Key 即可。

编程 Agent 自定义 API 速查表：工具详解

以下是速查表，随后是每个工具的完整配置块。请在开始前准备好你的 API Key。在 Atlas Cloud 上，选择 Coding Plan 作为 Key 类型即可创建，这会将它与基于信用的编码额度绑定。

Claude Code

Claude Code 是 Anthropic 协议族的特例，请注意其基础 URL 没有 /v1。在 macOS 或 Linux 上编辑 ~/.claude/settings.json，或在 Windows 上编辑 %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}

将 Haiku 和 Sonnet 的默认值设置为同一个模型，可以确保 Claude Code 的小型后台调用也路由到你的模型，而不是因找不到默认模型而失败。

OpenClaw

OpenClaw 最简单，因为它带有配置向导。在终端运行 openclaw onboard，选择 Yes、QuickStart 以及 Custom Provider。输入基础 URL https:​//api.atlascloud.ai/v1，粘贴 Key 和模型 ID，并选择 OpenAI-compatible 协议。当显示 Verification successful 时，命名端点即完成。 如果手动编辑 ~/.openclaw/openclaw.json，需要注意 OpenClaw 是两步配置：首先在 models.providers 下定义提供商，然后必须在 agents.defaults.models 下使用 provider-name/model-name 格式将模型加入白名单，否则 Agent 会拒绝使用（OpenClaw docs, 2026）。未加入白名单是“model not allowed”错误的最主要原因。向导会自动完成这两步，因此推荐使用向导。

Codex

Codex 使用两个文件。将提供商信息写入 ~/.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

然后将 Key 写入 ~/.codex/auth.json：

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

在终端运行 codex，跳过更新提示即可连接。

OpenCode 和 Cursor

OpenCode 读取 ~/.config/opencode/opencode.json (Windows 下为 \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 没有对应的配置文件。请打开设置 (Settings)，前往 Models，通过名称添加你的模型 ID，然后将自定义 OpenAI 基础 URL 设置为 https:​//api.atlascloud.ai/v1 并粘贴 Key。由于 Cursor 遵循兼容 OpenAI 的模式，其他工具的相同配置可直接通用。

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模型选择：编程 Agent 自定义 API 速查表的另一半

连接端点只是完成了一半工作，选择什么样的模型决定了你能节省多少钱。有效的模式是：日常编程默认使用强大且廉价的开放模型，将前沿模型留作处理最困难的推理任务备用。能力差距远小于价格差距：在 SWE-Bench Pro 评测中，领先的开放模型得分处于 70 分以上，而顶级前沿模型约为 91 分（Codersera, 2026），在常规功能开发和重构中几乎感觉不到差异。 在基于信用的提供商平台上，每个模型都有一个映射 Token 用量的信用消耗倍数，因此相对成本一目了然：

来源：Atlas Cloud Coding Plan 信用计算规则。信用消耗 = 输入 Token × 输入乘数 + 输出 Token × 输出乘数。 一个实用的建议：互动编码使用 GLM-5.1 或 Kimi K2.6，高频或后台任务使用 DeepSeek V4 Flash，只有在开放模型无法解决的罕见任务中才使用前沿模型。只需修改配置文件中的模型 ID，即可实现一键切换。

使用一个 API Key 贯穿所有编程 Agent

注意速查表中暗含的一个事实：所有配置中使用的是同一个 Key 和同一个模型 ID。这就是使用统一提供商的真正价值。如果你为每个工具连接不同的供应商，你会面临多个 Key、多个仪表板、多张账单，且无法在一个视图内监控消费情况。将它们指向同一个提供商，可以将所有开销整合进一个信用池，并统一管理模型切换。 这也简化了预算控制，而 Token 计费模式让预算变得异常困难。一种在午夜刷新固定每日信用额度的方案，可以避免 Agent 失控造成的意外亏损，而即用即付套餐则能覆盖偶尔的高峰。Atlas Cloud 的方案每月 10 美元起，其即用即付套餐拥有 41% 的折扣，且周期内升级按比例计算，升级费用仅为差额，而非重新付费。

编程 Agent 自定义 API 速查表：常见错误

几乎所有的设置失败都归结于以下几点，且都能快速修复。 /v1 后缀搞混。 这是整个速查表中最常见的错误。兼容 OpenAI 的工具需要 /v1 后缀，而 Claude Code 不需要。连接错误通常意味着该工具所属协议族的路径不对。 Key 类型错误。 提供商的 Key 不是你的 Anthropic Key，反之亦然。粘贴错误的 Key 会导致认证失败，其报错信息通常比看起来的更令人困惑。 忘记配置 OpenClaw 白名单。 定义提供商仅是 OpenClaw 设置的一半。如果看到“model not allowed”，说明模型未加入白名单或 provider-name/model-name 键名拼写错误。 Claude Code 后台模型未设置。 如果只设置了主模型但让 Haiku 和 Sonnet 的默认值指向不可用的模型，小型后台调用会失败。请务必三个都设置。

FAQ：编程 Agent 自定义 API 速查表

使用这个速查表需要更换工具吗？

不需要。核心在于你保留现有的 Agent（无论它是 Claude Code、OpenClaw、Codex、OpenCode 还是 Cursor）。自定义 API 只是配置修改，而非迁移，你的工作流程保持不变，而后端和账单会发生变化。

为什么速查表中的基础 URL 随工具而变？

因为协议族不同。Claude Code 使用 Anthropic API 且使用裸域名，而兼容 OpenAI 的工具需要 /v1 路径。同一个提供商，同一个 Key，不同的路径。这唯一的差异解释了大多数配置失败的原因。

这个速查表能为你节省多少？

取决于所选模型，节省巨大。DeepSeek V4 Flash 的输入 Token 成本约为每百万 0.14 美元，而前沿模型则需数美元（Codersera, 2026），因此将日常工作交给开放模型通常可以在不改变编码方式的情况下，将 Token 账单削减 70% 以上。

我应该从哪个模型开始？

对于交互式编码，GLM-5.1 或 Kimi K2.6 是强大且经济的选择。对于高频或后台任务，DeepSeek V4 Flash 更便宜。请仅在开放模型无法胜任的任务中备用前沿模型。

这个配置是可逆的吗？

是的。每个配置都是可逆的。恢复原始的基础 URL 或删除配置块，Agent 就会回到默认设置。许多开发者会保留两套配置，根据任务需要随时切换。

结论

这份编程 Agent 自定义 API 速查表值得收藏，因为难点从来不是概念本身，而是记住每个工具对应的文件和 URL。一旦你看懂了两大协议族，每个配置本质上都是同样的 URL、Key 和模型 ID 的不同组合。选择一个开放权重模型，粘贴正确的代码块，留意 /v1 规则，你就能在保留现有 Agent 习惯的同时，只支付前沿模型一小部分的费用。如果你希望所有 Agent 使用同一个 Key 和预算，你可以通过 Atlas Cloud Coding Plan 控制台进行设置，并在任务变化时随时切换模型。