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# tools-pve 统一模型代理
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## 部署状态
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2026-10-09：已通过 Arcane 上线，LiteLLM 1.104.2 与 PostgreSQL 均 healthy。
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UI HTTP 200；应用 virtual key 的 OpenRouter MiMo 请求返回 OK。
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ZenMux Sonnet 5.5 原生 Messages 正常；重复请求证实写入与读取
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21,502 prompt-cache tokens。Codex/xAI 已独立授权，SDK 原生请求验证
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Luna、Sol 6.1 和 Grok 4.7 返回 OK。用户更新后的 PAYG key 原生 Claude 请求 HTTP 200。
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Google AI Studio key 模型目录 HTTP 200，使用上游提供的三个 latest 别名。
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17 条路线已加载；原客户端 key 权限已更新，Luna/Sol 的 gateway Responses SSE、
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Luna 非流式 Chat Completions、Grok/Gemini 三条 Chat 路线和 PAYG Messages 均实测 OK。
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本项目对其他模型的自动 latest 维护尚未实现。
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- Environment：`ff859844-8393-4f87-8caf-054df735a65d`。
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- Project：`06052b47-f640-4e23-968d-bfc25a8a6e7a`，名称 `tools-litellm`。
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- Git Sync：`49148e73-65ca-43a6-a859-efc9cc750b93`；Auto Sync 关闭。
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- 宿主机项目目录：`/var/lib/docker/volumes/arcane-agent_agent-data/_data/projects/litellm`。
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- 管理凭据：.145 的 `/home/claw/codex-workspace/server-management/.secrets/tools-litellm.env`。
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- 普通客户端配置：同目录 `tools-litellm-client.env`；两者均为 0600，不提交 Git。
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## 架构与入口
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部署在 `192.168.50.49`，LiteLLM 与独立 PostgreSQL 17。
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- OpenAI 兼容客户端：`http://192.168.50.49:4000/v1`。
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- Anthropic SDK：`http://192.168.50.49:4000`，请求 `/v1/messages`。
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- 管理界面：`http://192.168.50.49:4000/ui`。
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- PostgreSQL 不发布主机端口。
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- named volume：`tools-litellm-database`、`tools-litellm-oauth`。
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只使用单个代理 worker，降低 OAuth refresh token 竞争的风险。
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所有配置从 Git 生成，不允许 UI 中的模型配置成为另一份权威。
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未提供 key 或未完成 OAuth 登录的路线不会进入运行配置。
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OAuth 判定检查 auth.json 中 access_token，不仅检查文件存在性：
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Codex 设备授权期间会先写入冷却占位文件，这不代表已经授权。
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## Provider 与缓存
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ZenMux Claude 使用 Anthropic Messages 上游：
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`https://zenmux.ai/api/anthropic`。
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LiteLLM 的 `anthropic/anthropic/claude-sonnet-5.5` 第一个前缀是
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LiteLLM provider，第二个前缀是 ZenMux 的模型 ID，不是笔误。
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订阅路线为 `claude-sonnet-latest`、`claude-opus-latest`、
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`claude-haiku-latest`；PAYG 路线在同名末尾加 `-payg`。
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不自动由订阅切换到 PAYG，也不设置跨模型 fallback。
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Claude 客户端优先使用原生 `/v1/messages`，保留 `cache_control`、
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稳定的 tools/system 前缀以及原样回传的 thinking/signature。
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不能保证每次 cache hit；首次创建、最小缓存长度、TTL 和上游路由都会影响结果。
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上线验收需重复发送足够长且完全相同的前缀，检查
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`cache_creation_input_tokens` 和 `cache_read_input_tokens`，不能只看 HTTP 200。
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不把 LiteLLM 的响应缓存当作 Anthropic prompt cache。
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实测 ZenMux Sonnet 5.5 会拒绝强制 `tool_choice.type=tool/any`，
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错误由上游返回；使用支持的 `auto` 模式，不在代理中静默改写调用者的要求。
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开放模型优先经 OpenRouter；首版 `models.yaml` 来自实际 provider 目录。
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除 Google 自带 latest 映射由其上游维护外，其他 `latest` 都是本项目手动维护的稳定别名。
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Google AI Studio 使用独立 key 与模型表，已实际查询模型目录，
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不把 Google OAuth/ADC 当成 AI Studio API key。
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Google 三条模型为 gemini-flash-latest、gemini-flash-lite-latest、gemini-pro-latest。
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用户新 provider key 的权威位置是 Arcane tools-litellm Project `.env`；
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不要用 .145 首次生成的 tools-litellm.env 整体覆盖它，那份文件可能还含旧 provider 值。
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该本机文件主要用于 master key 管理与数据库凭据恢复；提供商配置必须先从 Arcane 实查。
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## 密钥
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真实 `.env` 权限 `0600`，不提交 Git；模板见 `.env.example`。
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ZenMux subscription/PAYG 的 key 需要明确确认用途，不能按外观推断。
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数据库密码使用无特殊 URL 字符的随机值，避免 `DATABASE_URL` 编码问题。
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`LITELLM_MASTER_KEY` 以 `sk-` 开头，salt 独立随机生成。
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UI 使用数据库管理员 `kai@litellm.local`（只是登录标识，不发送邮件），
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设置 `disable_env_credential_login: true`，禁用 UI_PASSWORD 以及 master key 的网页登录。
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用户已修改首次临时密码，临时文件已删除。数据库保存密码哈希，
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用户的新密码不写入环境变量，也不由 Agent 保存。
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master key 仍能管理 API，用于恢复权限，不再充当网页登录密码。
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不能直接用这份配置初始化空库后期待默认 admin 登录：必须预先通过
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`/user/new` 建立管理员，再 `/user/update` 设置临时密码，随后启用限制。
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日常客户端应使用管理界面创建的应用专属 virtual key，不共享 master key。
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不要开启输出请求全文的 debug 日志。
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## 独立 OAuth 登录
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不复制 Codex CLI、Grok CLI 或 Hermes 的 refresh token。
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在目标主机项目目录执行：
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```bash
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bash oauth-login.sh codex
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```
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打开终端显示的设备验证网址并输入验证码。
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xAI 需要本机浏览器回调。先在浏览器所在电脑保持 SSH 隧道：
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```bash
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ssh -N -L 56121:127.0.0.1:56121 tools@192.168.50.49
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```
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然后在 tools-pve 的另一个终端运行：
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```bash
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bash oauth-login.sh xai
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```
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打开输出的授权 URL；若 56121 被占用，先关闭占用者再重试，
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不要把临时改用的端口当作已有隧道可达。
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登录 helper 使用 host network 仅供本地 OAuth 回调，生产代理仍使用独立 bridge。
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确认账号实际支持的模型 ID 后，在 `models.yaml` 的 `chatgpt`/`xai` 表添加别名。
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OAuth 映射为 gpt-luna-latest -> gpt-6-luna、gpt-sol-latest -> gpt-6.1-sol、
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grok-latest -> grok-4.7，独立账号目录与 SDK 请求均已验证。
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Codex 路线由 `chatgpt/` 访问，优先 `/v1/responses`；
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原生 Responses 使用消息列表形式的 input 和 stream=true，按 SSE 读取到 response.completed。
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常规 OpenAI SDK 客户端也可用 /v1/chat/completions，Luna 非流式桥接已实测 OK。
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实测直接给字符串 input 会被 Codex backend 拒绝；不要把已授权误写成协议完全兼容。
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xAI 路线使用 `xai/` 与 `use_xai_oauth: true`，不能设置 XAI API key 覆盖它。
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新增 token 后需重启代理，运行时 refresh 会写回同一个持久卷。
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## 部署及验收
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正常走 Arcane Git Sync；Manager 已恢复，本项目已通过控制面部署。
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如用户明确同意临时直接部署，将本目录放到 tools-pve，准备 `.env` 后执行：
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```bash
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docker compose config --quiet
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docker compose up -d
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docker compose ps
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```
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恢复 Arcane 后应纳管这套已有卷和项目，避免生成第二套数据库。
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上线必须验证健康、带 virtual key 的模型列表、实际请求、stream 和工具调用；
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OAuth 与 Claude cache hit 分别验收，未通过不能写成可用。
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回滚只停止新增项目或回退配置/image pin，不删除 named volume。
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定期 `pg_dump` 并保留独立备份，数据库卷不是备份。
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参考：[LiteLLM ChatGPT OAuth](https://docs.litellm.ai/docs/providers/chatgpt)、
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[xAI OAuth 官方源码](https://github.com/BerriAI/litellm/blob/main/litellm/llms/xai/oauth.py)、
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[ZenMux prompt cache](https://zenmux.ai/docs/guide/advanced/prompt-cache.html)。
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## Google Agent Platform 与检索模型
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2026-10-09 用户确认 Pro 赠金已绑定结算账号后，接入项目
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`gen-lang-client-0312436655`，区域 `global`。复用此前已授权的用户 ADC，
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保存在既有 `tools-litellm-oauth` 卷的 `/tokens/google/adc.json`（0600），
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不进 Git；容器通过 `GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS` 读取并刷新凭据。
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Arcane Project `.env` 设置 `VERTEXAI_ENABLED=true`、`VERTEXAI_PROJECT`、
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`VERTEXAI_LOCATION`。默认关闭该路线，避免仅有项目名就自动发起付费调用。
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| 对外路由 | 实际模型 | 验收 |
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| `gemini-flash-vertex` | `gemini-3.8-flash` | 原生及普通客户端 Chat 均成功 |
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| `gemini-flash-lite-vertex` | `gemini-3.5-flash-lite` | 原生及普通客户端 Chat 均成功 |
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| `gemini-pro-vertex` | `gemini-3.1-pro-preview` | 原生及普通客户端 Chat 均成功 |
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| `gemini-embedding-2-studio` | AI Studio `gemini-embedding-2` | `/v1/embeddings` 两条输入返回两条 1024 维向量，index 正确 |
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前三条不冒充 Google 厂商自动 latest 别名；保持与 AI Studio 既有路由分开。
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Google 官方说明 AI Pro 月赠金可用于 Agent Platform，但本次没有从账单
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实证某次请求扣的是赠金；兑换状态由用户确认。赠金耗尽后可能继续产生付费，
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当前没有基于 Google 实时赠金余额的硬停机制，不设置自动跨 provider fallback。
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AI Studio 当前账号目录含 `gemini-embedding-001`、`gemini-embedding-2-preview`、
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`gemini-embedding-2`，没有独立 rerank 模型。优先用已经 GA 的 Embedding 2。
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原生 Agent Platform `gemini-embedding-2:embedContent` 已实测返回 1024 维。
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但 LiteLLM 1.104.2 的 `vertex_ai/gemini-embedding-2` 两条输入只返回一条向量，
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故没有开放该代理路由供批量检索使用；不要把 API HTTP 200 当成批量验收。
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Google rerank 是 Discovery Engine 的独立 Ranking API，不属于 AI Studio
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embedding 接口。候选 `semantic-ranker-default@latest`、`semantic-ranker-fast@latest`；
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005 为较新模型版本，官方页面 latest 指向说明与表格存在矛盾，不能仅凭别名
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断言实际模型版本。当前项目两条路线均返回 403：Discovery Engine API 未启用。
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尚未启用或纳入 LiteLLM，可到 Google Console 启用 `discoveryengine.googleapis.com`
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后复测中文排序、权限、价格及延迟。当前 LiteLLM 已包含原生 Vertex rerank 适配。
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Hindsight 0.10.1 当前生产仍用 unRaid TEI 的 `BAAI/bge-m3` embedding 和
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`Alibaba-NLP/gte-multilingual-reranker-base` rerank，Cohere/rrf 是 fallback。
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该版本原生 Google embedding provider 会把 Vertex Embedding 2 拆成逐条请求，
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并验证输入与输出数量一致，因此后续可优先原生 Google ADC 路线，而非有问题
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的 LiteLLM Vertex embedding 路线。不要直接改生产 provider：即使都选 1024 维，
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BGE 与 Gemini 的向量空间不同，必须重嵌入并重建索引。rerank 切换不要求重建向量。
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embedding 模型禁止使用自动追踪 latest 的别名，否则升级会混用旧向量。
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参考：[Google Pro 赠金](https://developers.google.com/program/plans-and-pricing)、
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[Gemini embedding](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/embeddings)、
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[Google Ranking API](https://docs.cloud.google.com/generative-ai-app-builder/docs/ranking)、
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[Hindsight 配置](https://hindsight.vectorize.io/developer/configuration)。
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