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# tools-pve 统一模型代理
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## OpenAI 官方 API 与订阅回退（2026-10-29）
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官方 API key 由用户生成，经过明确授权，仅加入本 tools-pve 项目的 Arcane 私有
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`OPENAI_API_KEY`。不写入 Git、不复制到 HK、不替换客户端 virtual key 或 OAuth。
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官方上游固定为 `https://api.openai.com/v1`，不能因 LiteLLM provider 同为 openai
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就误归入 ZenMux。未配置 key 时不生成这些路由和 fallback。
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| 首选订阅路由 | 官方 API 备用路由 | 当前实际模型 |
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| --- | --- | --- |
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| `codex/gpt-luna-latest` | `openai/gpt-luna-latest` | `gpt-6-luna` |
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| `codex/gpt-sol-latest` | `openai/gpt-sol-latest` | `gpt-6.1-sol` |
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| `codex/gpt-astra-latest` | `openai/gpt-astra-latest` | `gpt-6-astra` |
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| `codex/gpt-6-sol` | `openai/gpt-6-sol` | `gpt-6-sol` |
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| `codex/gpt-5.5` | `openai/gpt-5.5` | `gpt-5.5` |
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原不带provider的GPT兼容别名也保留同型号fallback。renderer从chatgpt表生成
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对应的API别名，因此既有latest维护更新后，两侧不会各自残留不同型号。
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`openai/...`显式路由只走官方API，不回到订阅，不改变Grok/Claude/Google/开放模型的主备。
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订阅429、认证或暂时故障可以回退；不自动跨型号降级，失败冷却仍为60秒。
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跨后端不共享prompt cache，也不承诺中途流断线或previous_response_id跨后端续接。
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需要保留完整上下文以便调用方重试，不自动重放已经执行的工具。
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API专有补充：`openai/gpt-terra-latest`（目前6.1 Terra）；
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`openai/gpt-transcribe`、`openai/gpt-4o-transcribe`、
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`openai/gpt-4o-mini-transcribe`、`openai/gpt-4o-transcribe-diarize`；
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`openai/text-embedding-3-small`、`openai/text-embedding-3-large`；
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`openai/gpt-4o-mini-tts`；`openai/gpt-image-2.5-flare`、
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`openai/gpt-image-2.5-sunburst`。图像路线可配置不代表做过昂贵出图验收，
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各接口按实际测试结果记录。没有修改现有ASR热词、Hindsight embedding或客户端默认模型。
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Terra与其他API专有模型暂按models.yaml显式维护，不擅自扩张既有Hermes自动维护授权。
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现有lan-agents应用key增补这些API路线；Hindsight等受限key只增补其原先已允许的
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GPT路线对应备用模型，不开放图像、语音等无关能力。Claude专用key不变。
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赠金需绑定到此key所属API组织，并在该订阅账期末到期，不结转。赠金额度先消耗，
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余额不足后若有已购额度可继续消费；没有任何额度则返回429 credit_balance_exhausted。
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代理不能凭普通project key保证“只花赠金”，不替用户开启充值。这里提供的是
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标准API请求的主备，不把官方赠金解释为可给Codex CLI的API-key模式增加额度。
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依据：[OpenAI赠金说明](https://developers.openai.com/api/docs/guides/chatgpt-api-credits)、
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[LiteLLM回退](https://docs.litellm.ai/docs/proxy/reliability)。
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本轮验收：18项配置测试通过；官方Luna/Sol/Terra的Responses、Luna Chat、
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Codex Luna Responses完整SSE通过（正常请求fallbacks=0）；embedding small、
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TTS与合成语音的gpt-transcribe/mini-transcribe通过。图像未实际生成，
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diarize与embedding large只配置且模型目录可见，不能据此声称完成任务验收。
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`verify_openai_fallback.py`在独立容器exec进程中对Chat与Responses各注入
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429/401/503，六例均收到真实官方API的短回复；不是人为耗尽订阅，也不修改
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生产worker的函数或真实OAuth token。复测命令（会有少量API用量）：
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```bash
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ssh tools@192.168.50.49 'sudo -n docker exec -i tools-litellm python -' < verify_openai_fallback.py
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```
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Arcane Sync及Up终态success；PostgreSQL启动时间仍是
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`2026-10-12T05:46:12.472887407Z`，数据库及OAuth卷未重建。
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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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开放模型已改为 ZenMux 订阅优先、OpenRouter 回退；`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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## 开源模型主备路由（2026-10-12）
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| 客户端稳定别名 | 两侧具体模型 |
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| `deepseek-flash-latest` | `deepseek/deepseek-v4.1-flash` |
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| `deepseek-pro-latest` | `deepseek/deepseek-v4-pro` |
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| `glm-latest` | `z-ai/glm-5.3-prime` |
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| `kimi-latest` | `moonshotai/kimi-k3` |
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| `mimo-flash-latest` | `xiaomi/mimo-v2.6-flash` |
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这些原有别名先调用 ZenMux `/api/v1`，失败后由 Router 转向同名末尾加
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`-openrouter` 的备用组；不是随机分流，不切到 PAYG，也不改变 Claude/OAuth。
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DeepSeek Pro 原 OpenRouter 日期版 `v4-pro-0813` 改为双方共有的 `v4-pro`，
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两侧返回模型 ID 已核验一致，但不能仅据 ID 保证供应商权重实现完全相同。
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只配置现有五组，不把整个供应商目录自动开放。
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缺 ZenMux key 时原别名仍直接走 OpenRouter；缺 OpenRouter key 时不生成悬空
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fallback。普通 virtual key 需同时允许主组与备用组，现有 lan-agents key
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通过 `/key/update` 增补五个备用别名，无需更换 key。
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部署所用 SDK 的回环 mock 已验证 402、403、429、500 自动回退。
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显式部署级异常策略让 429/500 在第一次失败后冷却 60 秒；402/403 仍会在
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下一请求尝试主组，不宣称已按订阅窗口熔断。Router 默认最多一次重试，
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不是耗尽后无限等待。两家共享订阅额度的跨模型熔断尚未实现。
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请求开始前的失败已覆盖；流式输出中途断开不承诺无缝拼接或恰好一次执行工具。
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ZenMux 恢复后重新优先使用它。OpenRouter 会产生其账户费用；缓存不跨
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供应商共享。上游工具/推理参数兼容性仍按调用者实际用法验收，不能只凭
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短文本成功宣称所有 Agent 工作流均兼容。
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参考：[LiteLLM Fallbacks](https://docs.litellm.ai/docs/proxy/reliability)。
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## Hermes 两个 profile 的集中接入
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Hermes 使用三种协议入口：Claude 经 Anthropic Messages，Gemini/Grok/开源模型
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经 Chat Completions，Codex 订阅经 Responses。不要为了单一 URL 把所有模型强行
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桥接成同一种协议；`/v1/responses` 和 `/v1/messages` 均由同一代理提供。
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补充路线 `gemini-flash-zenmux` 保留 Hermes 原 ZenMux Gemini 3.8 Flash 数据去向，
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不自动换到 Google ADC。`gpt-work-sol`、`gpt-review-5.5`、`gpt-astra-latest` 分别
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保留原 gpt-6-sol、gpt-5.5、gpt-6-astra；三者均在独立 Codex OAuth 实时目录中。
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它们是兼容现有分工，不以过期型号或“最新总更好”为由静默更换。
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`glm-flash-latest` 补齐原选择器中的 GLM 5.3 Flash，并使用同一 ZenMux/OpenRouter 主备模式。
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用户同日确认的最终策略：default 用 `grok-latest`，work 用 `gpt-sol-latest`；
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辅助全部用 `gpt-luna-latest`（一般 low、任务拆解 medium），审阅及后台审阅用
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`gpt-sol-latest` high。当前分别映射 Grok 4.7、GPT-6 Luna、GPT-6.1 Sol。
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原 Haiku/Flash/GPT-5.5 分工为迁移阶段，不再作为 Hermes 的当前策略。
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旧兼容路线留给历史客户端，Hermes GPT 选择器只列 Luna/Sol/Astra latest。
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MoA 仅按需启动，参考模型为 Sonnet 5.5/Grok/Luna，Astra 聚合。
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work 的旧 Sonnet 5 参考槽统一到已有 Sonnet 5.5 路线。旧直连 provider 只保留
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回滚兼容，新默认与任务槽不再引用；已打开 session 的 provider/model 覆盖不自动改写。
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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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| --- | --- | --- |
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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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# 个人语音输入热词路由（2026-10-25）
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独立别名 `gemini-transcribe-personal` 使用 `gemini/gemini-3.5-transcribe`，经 Google AI Studio 凭据转发。客户端调用现有 `/v1/audio/transcriptions`，无需自行传词表。该别名附带 `personal_vocabulary: true`；启动适配器仅对明确标记的 Gemini 转写请求注入原生 `generation_config.transcription_config.custom_vocabulary` 和 `mode: smart`，普通路由不变。SMART 与 HK 保持相同的功能意图，但 AI Studio 使用小写字符串 `smart`，不是 Vertex 的大写 `SMART` 和 camelCase 字段。
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当前个人词表仅包含 10 个人名、10 个公司名。按用户要求，从 Obsidian People/Companies 已确认卡片取规范名，以正式工作笔记的独立文档频次和 Hindsight 实体 mention_count 交叉排序；不加入产品、项目、文档标题、职务说明或错误别名。旧的 SQLite 100 词自动抽取已被替代，因为它把文档式长名称作为热词，出现了过度引导。
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导出与私有频次审计使用 server-management 的 `scripts/export-entity-dictation-vocabulary.py`；具体名单与卡片证据不提交本配置仓库。私有文件仍为 tools-pve `/opt/litellm/personal-vocabulary.json`（0600）。每次请求读取文件；若通过原子替换文件更新，单文件 bind mount 需重启 LiteLLM 重新挂载。没有自动扩词任务，后续按实际误识别逐条复测。
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语音输入使用 `response_format=json`，与 HK 的 Spokenly 设置一致；当前 text 请求虽 HTTP 200 仍返回 JSON 包装，不选用。不支持词级时间戳、字幕及说话人分离。Google 目前不允许 SMART/原生热词与说话人分离或词级时间戳组合。不要把这条路由用于需要 diarization 的会议流程。
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LiteLLM 1.104.2 原生适配未映射热词/SMART，因此 `personal_transcription.py` 使用受路由开关约束的启动适配。升级 LiteLLM 后必须重跑 `scripts/test-personal-transcription-wire.py`，确认私有开关不泄漏上游、普通请求不变、Google 请求体中存在原生词表和 `mode: smart`。不要将 mock 验证等同于识别质量提升。
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首次上线通过两次合成词 HTTP mock 验证，以及一秒合成静音的真实 Google HTTP 200 测试；未使用私人录音，未改会议配置。LAN 客户端 key 已单独增加本别名权限，其他受限 key 需按需授权。
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同日启用 SMART 后，再次通过 mock 确认 native mode/词库和普通请求隔离；既有客户端 key 的静音及 Google 公开语音样本 JSON 转写均返回 200。只重启 tools-litellm，会议 worker/web 与 Postgres 启动时间未变。中文效果仍需真实使用评估。
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