API 接入文档

未安装 OpenCode 时，先按官方文档完成安装。使用 CLI 的用户可通过 npm 安装。

npm install -g opencode-ai

OpenCode 会读取用户级配置文件和项目级配置文件。配置文件支持 JSON / JSONC。

自定义 OpenAI-compatible 服务需要在 provider 中指定 npm: @ai-sdk/openai-compatible，并通过 options.baseURL 配置接口地址。将下面示例中的 sk-xxxx 替换为你在 XylemNode 后台创建的 API Key。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "xylemnode": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "XylemNode",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.xylemnode.com/v1",
        "apiKey": "sk-xxxx"
      },
      "models": {
        "gpt-5.5": {
          "name": "GPT-5.5"
        }
      }
    }
  },
  "model": "xylemnode/gpt-5.5"
}

保存配置文件后重新启动 OpenCode。可以通过 /models 查看和选择模型；如果配置已生效，应能看到 XylemNode provider 下配置的 gpt-5.5。

Aider 可以通过 Python 安装。安装完成后运行 aider --version 确认命令可用。

python -m pip install aider-install
aider-install

# Windows 当前终端立即使用
$env:PATH = "$env:USERPROFILE\.local\bin;$env:PATH"

# 验证安装
aider --version

将 XylemNode 的 API Key 和 Base URL 写入 OpenAI 兼容环境变量。

# macOS / Linux
export OPENAI_API_KEY="你的 API Key"
export OPENAI_API_BASE="https://api.xylemnode.com/v1"

# Windows PowerShell
setx OPENAI_API_KEY "你的 API Key"
setx OPENAI_API_BASE "https://api.xylemnode.com/v1"

setx 写入的是新终端会读取的用户级环境变量。如果你想在当前 PowerShell 里立刻测试，需要先给当前会话赋值。

$env:OPENAI_API_KEY = "你的 API Key"
$env:OPENAI_API_BASE = "https://api.xylemnode.com/v1"

进入项目目录后运行 Aider，并指定模型为 openai/gpt-5.5。

aider --model openai/gpt-5.5

# 非交互验证
aider --model openai/gpt-5.5 --message "只回复 OK，不要解释。"

OpenClaw 可以通过官方安装脚本或 npm 安装。安装完成后运行 openclaw --version 确认命令可用。

# macOS / Linux / WSL
curl -fsSL https://openclaw.ai/install.sh | bash

# Windows PowerShell
iwr -useb https://openclaw.ai/install.ps1 | iex

# npm
npm install -g openclaw@latest

# 验证安装
openclaw --version

进入 XylemNode 后台的 API 密钥页面，复制已经绑定可用模型分组的 API Key。下面配置示例中只需要替换 apiKey 字段。

OpenClaw 的主配置文件是 openclaw.json。运行 openclaw config file 查看当前实际读取的配置文件路径，再打开该文件进行修改。

# macOS
open ~/.openclaw

# Linux / WSL
xdg-open ~/.openclaw

# Windows PowerShell
explorer $env:USERPROFILE\.openclaw

# 查看 OpenClaw 当前读取的配置文件
openclaw config file

复制下面内容到 openclaw.json。将 apiKey 的值替换为你在 XylemNode 后台创建的 API Key，默认模型保持 gpt-5.5。input 字段声明模型输入能力，支持文本和图片时填写 ["text", "image"]。

{
  "gateway": {
    "mode": "local"
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": {
        "primary": "xylemnode/gpt-5.5"
      },
      "models": {
        "xylemnode/gpt-5.5": {
          "alias": "GPT-5.5"
        }
      }
    }
  },
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "xylemnode": {
        "baseUrl": "https://api.xylemnode.com/v1",
        "apiKey": "sk-你的密钥",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          {
            "id": "gpt-5.5",
            "name": "GPT-5.5",
            "input": ["text", "image"],
            "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
            "contextWindow": 1000000,
            "contextTokens": 272000,
            "maxTokens": 32000
          }
        ]
      }
    }
  }
}

保存 openclaw.json 后，运行校验命令并启动 OpenClaw Gateway。模型列表中应能看到 xylemnode/gpt-5.5。

openclaw config validate
openclaw models list
openclaw gateway

# 打开可视化界面
openclaw dashboard

Codex CLI 可以通过 npm 全局安装；macOS 也可以使用 Homebrew。安装完成后运行 codex --version 验证安装，再运行 codex 启动。也可以前往 GitHub Releases 下载对应平台的二进制文件。

npm install -g @openai/codex

# macOS 可选
brew install --cask codex

# 验证安装
codex --version

Codex 默认读取用户级 ~/.codex/config.toml。也可以在项目内添加 .codex/config.toml 做项目级覆盖；项目级配置只有在该项目被 Codex 标记为 trusted 后才会加载。Codex CLI、Codex IDE 扩展，以及 Codex App 的 Local 本地模式都会读取同一套配置。Codex App 只有在选择项目后使用 Local 模式时，才会继承本机的模型、Provider、审批与沙箱配置；如果使用 chatgpt.com/codex 或 App 里的云端/远程线程，通常不会读取本机 config.toml。如果你在 Windows 中让扩展运行在 WSL，请把配置写到 WSL 的 ~/.codex/config.toml。

推荐让 config.toml 通过 env_key 从环境变量读取密钥，不要把真实 API Key 明文写进配置文件。请先把你在 XylemNode 后台创建的 API Key 写入环境变量，变量名需要和配置里的 env_key 保持一致。

# macOS / Linux
export XYLEMNODE_API_KEY="你的 API Key"

# Windows PowerShell
setx XYLEMNODE_API_KEY "你的 API Key"

# Windows CMD
setx XYLEMNODE_API_KEY "你的 API Key"

在 config.toml 中新增 XylemNode provider，并把默认模型设置为你要使用的模型。Codex 的 model_providers 需要指定 base_url、wire_api 和 env_key；XylemNode 使用 OpenAI-compatible / Responses API 格式。第三方 Provider 推荐使用 env_key 从环境变量读取密钥，不要再写 requires_openai_auth = true；如果 requires_openai_auth 为 true，Codex 会走 OpenAI 登录缓存，并忽略 env_key。

model = "gpt-5.5"
model_provider = "xylemnode"

# 可选：按需调整推理强度
model_reasoning_effort = "high"

[model_providers.xylemnode]
name = "XylemNode"
base_url = "https://api.xylemnode.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "XYLEMNODE_API_KEY"

Codex 支持通过 config.toml 控制审批策略、沙箱级别、Web Search 和 Windows 原生沙箱。日常开发建议先保持 on-request 与 workspace-write，确认稳定后再按需求调整。

approval_policy = "on-request"
sandbox_mode = "workspace-write"
web_search = "cached"

# Windows 原生环境可选
[windows]
sandbox = "elevated"

保存配置后重新打开终端，再运行 codex。进入 Codex 后发起一次简单请求，确认模型、接口地址和 API Key 都已正确生效。如果刚设置了 setx，需要重新打开终端让环境变量生效。Codex App 用户请打开 App，选择项目文件夹，并确认线程运行在 Local 本地模式后再测试；如果选择云端/远程线程，本机 XylemNode 配置不会自动生效。App 底部如果显示 XylemNode、5.5 和本地模式，就说明配置已被读取。

codex

# 非交互验证
codex exec --skip-git-repo-check --sandbox read-only "只回复 OK，不要解释。"

# 也可以临时覆盖模型测试
codex --model gpt-5.5

Windows 版 Codex App 使用的 Codex 主目录与 Windows 原生 CLI 相同，默认是 %USERPROFILE%\.codex。若你把 App 智能体或 IDE 扩展切到 WSL，它会读取 WSL 自己的 ~/.codex；如果希望 WSL 也复用 Windows 配置，可以在 WSL 中设置 CODEX_HOME=/mnt/c/Users/<windows-user>/.codex。

如果同一个键在多个位置都配置了，Codex 会优先使用 CLI flags 与 --config 覆盖，其次是 --profile 选中的配置档案，再到项目级 .codex/config.toml，最后才是用户级 ~/.codex/config.toml。排查配置不生效时，优先检查是否被更高优先级覆盖。

如果本机还没有安装 Claude Code，请先按官方方式完成安装。Windows 原生环境建议优先使用 WinGet；安装完成后重新打开终端，再运行 claude --version 确认命令可用。

# Windows
winget install --id Anthropic.ClaudeCode

# macOS / Linux / WSL
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 验证安装
claude --version

Claude Code 可以通过用户级 settings.json 写入环境变量。建议把 XylemNode 的 Claude Code 配置放在用户级配置中，这样不同项目都可以复用。

在 settings.json 中通过 env 写入 ANTHROPIC_API_KEY、ANTHROPIC_BASE_URL 和 ANTHROPIC_MODEL。

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_API_KEY": "你的 API Key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.xylemnode.com",
    "ANTHROPIC_MODEL": "gpt-5.5"
  }
}

如果你不想把密钥写进 settings.json，也可以把变量写入系统环境变量。写入后需要重新打开终端，再启动 Claude Code。

# macOS / Linux
export ANTHROPIC_API_KEY="你的 API Key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.xylemnode.com"
export ANTHROPIC_MODEL="gpt-5.5"

# Windows PowerShell
setx ANTHROPIC_API_KEY "你的 API Key"
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://api.xylemnode.com"
setx ANTHROPIC_MODEL "gpt-5.5"

保存配置后关闭当前 Claude Code 和终端窗口，重新打开终端运行 Claude Code。

claude --bare --model gpt-5.5

# 非交互验证
claude --bare -p --model gpt-5.5 "只回复 OK，不要解释。"

Gemini CLI 可以通过 npm 全局安装。Windows 上官方还提供 Chocolatey、Scoop，以及源码安装方式。安装完成后运行 gemini --version 确认命令可用；能看到版本号才说明 gemini 命令已经进入 PATH。

# npm
npm install -g @google/gemini-cli

# Chocolatey
choco install gemini-cli

# Scoop
scoop install gemini-cli

# 验证安装
gemini --version

Gemini CLI 默认读取 GEMINI_API_KEY。接入 XylemNode 时，需要同时设置 GOOGLE_GEMINI_BASE_URL 和 GEMINI_MODEL。

# macOS / Linux
export GEMINI_API_KEY="你的 API Key"
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.xylemnode.com"
export GEMINI_MODEL="gpt-5.5"

# Windows PowerShell
setx GEMINI_API_KEY "你的 API Key"
setx GOOGLE_GEMINI_BASE_URL "https://api.xylemnode.com"
setx GEMINI_MODEL "gpt-5.5"

setx 写入的是新终端会读取的用户级环境变量。如果你想在当前 PowerShell 里立刻测试，需要先给当前会话赋值。

$env:GEMINI_API_KEY = "你的 API Key"
$env:GOOGLE_GEMINI_BASE_URL = "https://api.xylemnode.com"
$env:GEMINI_MODEL = "gpt-5.5"

重新打开终端后运行 gemini。先发送一条最简单的测试消息，确认 API Key、Base URL 和模型名称已经生效。

gemini -m gpt-5.5

# 非交互验证
gemini -m gpt-5.5 -p "只回复 OK，不要解释。" --output-format json --skip-trust

进入 cursor-byok Releases，按系统下载对应安装包。Windows 用户通常下载 cursor-byok-*-windows-amd64.zip。下载后解压并按工具提示完成安装或启动。

进入 XylemNode 后台的 API 密钥页面，创建或复制一个已绑定可用模型分组的 API Key。建议为 Cursor 单独创建一个密钥，后续更容易排查调用来源、控制权限和统计消耗。

打开 cursor-byok 后，新增一个模型或供应商配置。把接口地址填为 https://api.xylemnode.com/v1，把 API Key 填为你在 XylemNode 后台创建的密钥，把模型标识填为你实际要使用的模型，例如 gpt-5.5。

Base URL: https://api.xylemnode.com/v1
API Key: sk-你的密钥
Model ID: gpt-5.5

保存 cursor-byok 配置后，完全退出并重新打开 Cursor，确保新的配置已经生效。

回到 Cursor 聊天或 Agent 界面，打开模型下拉列表，选择刚才在 cursor-byok 中创建的模型，例如 GPT-5.5。选中后发送一条简单请求，例如“只回复 OK”。如果能正常返回，就说明配置已生效。若报 401/403，优先检查 API Key、套餐额度和模型分组；若报 model not found，优先检查 cursor-byok 中填写的模型名称是否正确。

只回复 OK，不要解释。

Continue 支持 VS Code 和 JetBrains。按自己的编辑器安装对应扩展，安装完成后打开编辑器侧边栏中的 Continue 面板。

首次打开 Continue 可能会停留在 Credits 页面。配置 XylemNode 时，点击面板下方的 Local 标签，确认右上角显示 Local Config。

在 Local Config 旁边的下拉菜单或配置按钮中打开本地配置文件，也可以直接打开下面的路径编辑 config.yaml。

在 models 列表中加入 XylemNode 配置。provider 使用 openai，apiBase 使用 OpenAI 兼容地址，model 默认使用 gpt-5.5。

name: XylemNode
version: 0.0.1
schema: v1

models:
  - name: GPT-5.5
    provider: openai
    model: gpt-5.5
    apiBase: https://api.xylemnode.com/v1
    apiKey: sk-你的密钥
    useResponsesApi: false

保存 config.yaml 后回到 Continue，在输入框下方的 Select model 中选择 GPT-5.5，然后发送一条简单消息确认可以正常调用模型。

只回复 OK，不要解释。

在 VS Code 扩展市场中搜索并安装 Cline。安装完成后打开侧边栏中的 Cline 面板。

首次打开 Cline 时，在 How will you use Cline 页面选择 Bring my own API key，然后点击 Continue。

进入 Configure your provider 页面后，将 API Provider 选择为 OpenAI Compatible。

填写 Base URL、OpenAI Compatible API Key 和 Model ID。Model ID 使用 gpt-5.5。

点击右上角 Done 保存配置。保存后新建一个任务，发送一条简单消息确认 Cline 可以正常调用模型。

只回复 OK，不要解释。

先安装 Node.js LTS 和 Git，然后使用 Git 下载 SillyTavern release 分支。

git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern -b release
cd SillyTavern

进入 SillyTavern 目录后启动服务。Windows 双击 Start.bat；macOS / Linux 在终端运行 start.sh。首次启动会自动安装依赖，完成后浏览器会打开 SillyTavern 页面。

# Windows
双击 Start.bat

# macOS / Linux
./start.sh
# 或
bash start.sh

进入 SillyTavern 页面后，打开顶部 API Connections / API 连接面板，进入聊天补全相关配置。

将 API 类型选择为 Chat Completion，在 Source / 来源中选择 Custom (OpenAI-compatible)。

Endpoint 填写基础接口地址，API Key 填写你在 XylemNode 后台创建的密钥，模型名称默认使用 gpt-5.5。这里不需要追加 /chat/completions。

填写完成后必须点击下方的连接按钮。状态变成绿色有效后，可用模型列表才会加载出来；在列表中选择 gpt-5.5，或在模型字段中直接填写 gpt-5.5。

确认连接状态为有效后，回到聊天页面发送一条简单测试消息，确认 SillyTavern 可以正常调用模型。

只回复 OK，不要解释。

以桌面版为主，打开 open-webui/desktop，按自己的系统下载对应安装包。Windows 通常下载 x64 .exe，macOS 下载 .dmg，Linux 可选择 AppImage、deb、snap 或 flatpak。安装后启动 Open WebUI Desktop，点击开始使用。

首次进入 Open WebUI Desktop 需要先注册一个账号。按页面提示填写账号信息完成注册后，进入主界面，点击左下角头像或用户名打开用户菜单，选择管理员面板。

进入管理员面板后，点击顶部的设置，再在左侧选择外部连接。在 OpenAI 接口区域点击添加或编辑按钮，新增或编辑一个外部连接。

新增或编辑外部连接，URL 填写 OpenAI 兼容地址，认证方式选择密钥（Bearer），接口类型选择 Chat Completions。模型 ID 前缀可填写 XylemNode，便于在模型列表中区分来源。模型 ID 可以留空，让 Open WebUI 自动从 /models 读取可用模型。

先点击编辑连接弹窗里的保存，再点击设置页面右下角的保存。回到聊天页面，在模型列表中选择 gpt-5.5 或带有 XylemNode 前缀的 gpt-5.5，发送一条简单消息确认 Open WebUI 可以正常调用模型。

只回复 OK，不要解释。

CC Switch 是用于统一管理多个 AI 编辑器和 CLI 工具配置的桌面工具，适合在不同 API 服务、模型和开发工具之间切换。下面以 Codex 供应商配置为例说明。按你的系统选择对应版本安装，安装完成后启动 CC Switch。

进入添加新供应商页面后，顶部选择 Codex 供应商，在预设供应商区域选择自定义配置。其他 AI 编辑器或 CLI 的配置入口可能不同，但核心都是填写供应商名称、API Key、请求地址和模型名称。

供应商名称填写 XylemNode；备注和官网链接可以按需填写，也可以留空。API Key 填写你在 XylemNode 后台创建的密钥。

API 请求地址填写兼容 OpenAI Response 格式的服务端点地址。这里使用 XylemNode 的统一接入地址。

模型名称默认填写 gpt-5.5。保存后 CC Switch 会自动把模型配置更新到 Codex 的 config.toml 中。

确认 auth.json 和请求地址相关内容无误后，点击右下角添加。添加完成后重新打开 Codex 或终端会话，再发送一个最简单的测试请求确认配置已生效。

只回复 OK，不要解释。