香港 CMI LiteLLM 多提供商代理
- 公网 OpenAI-compatible 入口为
https://api.opfo.xyz/v1，由 Caddy 终止 TLS 后通过外部 Docker 网络hk-web反向代理到litellm-api:1049。 - LiteLLM 不使用 host network，也不向宿主机发布端口；容器内监听
0.0.0.0:1049仅供hk-web上的 Caddy 访问。 - 默认监听端口为
1049；需要修改时必须同时更新 Arcane 的LITELLM_PORT和 Caddy 的上游端口。 - 客户端使用
Authorization: Bearer <LITELLM_MASTER_KEY>；认证由 LiteLLM 执行，Caddy 仅负责 TLS 和反向代理并保留该请求头。 - ADC 与
LITELLM_MASTER_KEY仅存放于 Arcane.env，不得写入 Git、文档或日志。 - 对外模型别名包括
gemini-3.6-flash、gemini-3.5-flash-lite、google/gemini-embedding-2和google/gemini-3.8-flash；后两者仍通过 Vertex AI ADC 路由。 - 2026-10-25 同步 tools-pve 已验证的 LiteLLM 1.104.2 固定镜像，以及
models.yaml中的提供商映射。latest是维护的别名，不是自动发现所有厂商的新模型。 provider_routes.py是同日 tools-pve 的路由生成器快照；更新提供商逻辑时应同步比对两端。HK 的render_config.py不接入数据库管理或 OAuth，保留现有主密钥认证，个人语音输入走独立的 Vertex 路线。- Arcane Project 本地变量增加
ZENMUX_SUBSCRIPTION_API_KEY、ZENMUX_PAYG_API_KEY、OPENROUTER_API_KEY。只有相应凭据存在时才生成该组路由；真实值不进入 Git。 - Claude 使用 ZenMux 原生 Anthropic Messages 路径，订阅与
-payg显式分开；开源模型使用 ZenMux 订阅优先、同模型 OpenRouter 后备。不自动回退至 ZenMux PAYG。 - HK 合成请求实测 AI Studio 返回
User location is not supported for the API use，因此 Compose 不传入 AI Studio 凭据，也不发布其路线。tools-pve 上原有 AI Studio 功能不受影响。OAuth 会话和会议处理程序没有复制至 HK。 - Vertex 继续使用 HK 原有 ADC。旧
gemini-3.6-flash别名保留，但指向当前映射的gemini-3.8-flash；其余旧别名保留。 - 当前实际配置由启动脚本生成至
/tmp/litellm.yaml；旧config.yaml仅作为历史参考，不再挂载。 - 升级只重建 LiteLLM，不变更 Caddy、HAProxy、其他项目及 ADC 卷。失败时回退本次 Git 提交并同步，再按需要 Redeploy，禁止删除卷。
Spokenly 个人语音输入
- 基础地址：
https://api.opfo.xyz/v1。 - 转写完整地址：
https://api.opfo.xyz/v1/audio/transcriptions。 - 模型：
gemini-transcribe-personal，真实上游为vertex_ai/gemini-3.5-transcribe，区域global，复用 HK ADC。 - API Key：HK 现有 LiteLLM 主密钥，不是 tools-pve 客户端 key，也不是 ZenMux key。
- 响应使用
json；不请求时间戳、说话人分离或verbose_json。当前 LiteLLM 请求text时实测仍返回 JSON 包装，因此不要选 text。额外 prompt 留空；去口语化由 SMART 负责，不靠提示词。 - 仅显式带
personal_dictation: true的这条路由经vertex_dictation.py添加generationConfig.audioTranscriptionConfig.mode=SMART和customVocabulary。其他转写路线、会议录音以及 tools-pve 配置不改。 - 当前个人词库只有 10 个人名、10 个公司名，与 tools-pve 相同；从 Obsidian People/Companies 卡片取规范名，以正式工作笔记文档频次与 Hindsight 实体 mention_count 交叉筛选。产品、项目、文档标题和错误别名暂不纳入。旧 SQLite 自动抽取的 100 词快照已因过度引导被替代，SMART 保留。
PERSONAL_VOCABULARY_B64只存 Arcane Project 环境（Base64 不是加密）；init 将其解码至现有私有凭据卷/credentials/personal-vocabulary.json，umask 077，LiteLLM 只读挂载，不进入 Git。- 更新词库时使用 server-management 的
scripts/export-entity-dictation-vocabulary.py，先审查纯实体名称与频次，替换 Arcane 中上述变量并重建 init；单改环境变量不会更新已生成文件。保留旧私有词库以便回滚。升级 LiteLLM 前重跑scripts/test-vertex-dictation-wire.py，确认原生 SMART/热词和普通路线隔离。 - 验收：OpenAI multipart 音频端点接受一秒静音及 Google 公开 Brooklyn Bridge 语音示例，json 均返回 200，公开样本正确输出
How old is the Brooklyn Bridge?。测试证明接口和原生参数有效，不代表中文口语及个人名词已进行识别质量对比。
四款 ZenMux ASR 对比入口
同一 Base URL https://api.opfo.xyz/v1、HK 现有密钥，Spokenly 选择自定义 OpenAI-compatible transcription，response_format=json，Prompt 留空，额外 AI Processing 关闭。只切换模型名：
| 客户端模型名 | ZenMux 实际型号 |
|---|---|
asr-gpt |
openai/gpt-transcribe |
asr-qwen |
qwen/qwen-audio-3.1-asr-flash |
asr-doubao |
bytedance/doubao-seed-asr-2.0 |
asr-mimo |
xiaomi/mimo-v2.5-asr |
- 四条路线只使用 ZenMux 订阅 key，不注入个人热词或 SMART、不加额外 LLM 改写，不自动切模型或 PAYG。供应商自身默认的标点和规范化未强制覆盖。
zenmux_transcription.py将 multipart 文件转换成 ZenMux 要求的 JSON/base64，固定上游/api/v1/audio/transcriptions；不新增服务、端口或音频存储。- 适配器只识别四个上游型号，校验固定 ZenMux API 地址，其他 OpenAI／Vertex 路线仍用原适配器。原
gemini-transcribe-personal的 SMART 与个人词库不变，会议管线不动。 - 本轮只验收非流式文件转写和 JSON 输出。不要请求 speaker labels、时间戳或 verbose_json，也不使用提示词来冒充润色能力。
- ZenMux 没有返回细分 audio/text token 计量，适配器只转发其音频秒数，不编造 token 拆分；费用以 ZenMux 的实际用量记录为准。
- 每次升级 LiteLLM，重跑 server-management 的
scripts/test-zenmux-asr-wire.py（同步／异步、原音频字节、JSON 转换、其他 provider 不变）和现有 Vertex dictation 回归测试。