按 Codex IDE、TREA/Trae IDE、Codex CLI、Claude Code 的顺序，把常用编程工具接到同一个中转网关。页面统一使用 OpenAI provider，网关根地址为 https://ai.vexcc.cc。
面向已经有自定义模型 / 中转 API 的用户：从 curl 测试、OpenAI / Anthropic 协议配置、Provider 写法，到验证和排障，整理成一页可复制教程。
适合 AI Vetcc 中转、OpenAI Chat Completions 与 Anthropic Messages 两类自定义模型网关。
curl 测通 /v1/models 或 /v1/chat/completions。OPENAI_BASE_URL / ANTHROPIC_BASE_URL、API Key 和 agents.defaults.model.primary。openclaw models status --probe 做真实验证。面向 Hermes CLI、微信/Telegram Gateway、API Server 等入口：同时覆盖 OpenAI Chat Completions 与 Anthropic Messages 两种协议配置。
配置路径、API Key、Base URL、模型名、Gateway 重启和真实对话验证都整理在一页。
hermes config path 和 hermes config env-path 确认配置位置。gpt-5.6-terra，Anthropic 使用 Claude 模型列表。hermes gateway restart。在 VS Code 集成终端里运行 Claude Code，并接入 AI Vetcc 的 Anthropic 兼容网关，适合直接读项目、改代码和跑测试。
包含安装、环境变量、模型选择、交互模式、print 模式和常见报错处理。
@anthropic-ai/claude-code 并确认 claude doctor 正常。ANTHROPIC_API_KEY、ANTHROPIC_BASE_URL 和 Claude 模型。claude 开始使用。给新用户的入口卡片：兑换额度、创建 API Key、查看模型渠道、导入 CCSwitch，一页走完。
适合刚拿到兑换码或 API Key 的用户，按步骤完成平台配置。
重点覆盖：额度兑换、API 密钥创建、可用渠道 / 支持模型查看、渠道状态判断、OpenAI / Anthropic Base URL，以及 CCSwitch / CCS 导入。
Codex IDE 读取本机 Codex 配置。先创建 config.toml 和 auth.json，再重启 IDE，让扩展按本机配置连接 AI Vetcc。
适合 VS Code / Cursor 等安装 Codex IDE 扩展的环境。
New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex"%USERPROFILE%\.codex\config.toml。model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.6-terra"
review_model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://ai.vexcc.cc"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true%USERPROFILE%\.codex\auth.json。{
"OPENAI_API_KEY": "这里换成你申请的 KEY"
}配置内容与 Windows 一致，只是文件路径不同。
mkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.tomlmodel_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.6-terra"
review_model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://ai.vexcc.cc"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true~/.codex/auth.json。{
"OPENAI_API_KEY": "这里换成你申请的 KEY"
}先用最小请求确认 Codex IDE 已走中转网关。
gpt-5.6-terra。配置正确但 IDE 不生效时，优先检查这几项。
config.toml 和 auth.json 文件名没有多出 .txt 后缀。auth.json 是合法 JSON，Key 前后不要漏双引号。codex 测试同一套配置。按顺序添加自定义 OpenAI 模型。TREA/Trae 的 URL 使用完整 Chat Completions 接口：https://ai.vexcc.cc/v1/chat/completions。
入口路径为：设置 -> 模型 -> 添加自定义模型。
OpenAI。保存后先用文本对话测试，不要先测图片或工具调用。
AI Vetcc / gpt-5.6-terra。遇到报错时按状态码和字段逐项排查。
https://ai.vexcc.cc/v1/chat/completions。适合终端使用。Provider 统一选择 OpenAI，并把 base_url 指向 AI Vetcc 网关。
推荐使用 PowerShell 创建配置文件。
npm i -g @openai/codex
codex --versionNew-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex"%USERPROFILE%\.codex\config.toml。model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.6-terra"
review_model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://ai.vexcc.cc"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true%USERPROFILE%\.codex\auth.json。{
"OPENAI_API_KEY": "这里换成你申请的 KEY"
}推荐用 Homebrew 安装 Node.js。
brew install node
npm i -g @openai/codex
codex --versionmkdir -p ~/.codex
nano ~/.codex/config.tomlmodel_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.6-terra"
review_model = "gpt-5.6-terra"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000
[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://ai.vexcc.cc"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true~/.codex/auth.json。{
"OPENAI_API_KEY": "这里换成你申请的 KEY"
}nano ~/.codex/auth.json
cd your-project-folder
codex/v1/responses，需要在中转站后台开启 Responses 兼容路由或更换支持该协议的模型。Claude Code 走 Anthropic 兼容环境变量。是否需要带 /v1 取决于中转站的 Anthropic 路由实现。
使用 CC Switch/CSS 接入 AI Vetcc，含创建密钥、添加供应商、开启路由和截图说明。
Use CC Switch/CSS to connect Claude Desktop to AI Vetcc, with key creation, provider setup, routing and screenshots.
通过 Claude Desktop Developer Mode 直接填写 Gateway、Static API key、Base URL 和模型发现，不依赖 CSS。
Configure Gateway, Static API key, Base URL and model discovery directly in Claude Desktop Developer Mode, without CSS.
https://ai.vexcc.cc/v1，Auth scheme 选 bearer。使用用户级环境变量，重开终端生效。
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://ai.vexcc.cc", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "sk-你的中转站密钥", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_MODEL", "sonnet", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY", "1", "User")cd your-project-folder
claude写入当前 shell，确认可用后再放进 shell profile。
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://ai.vexcc.cc"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的中转站密钥"
export ANTHROPIC_MODEL="sonnet"
export CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY=1
cd your-project-folder
claudeANTHROPIC_BASE_URL 改成后台给出的完整 Anthropic Base URL。TREA/Trae 的 /v1/chat/completions 不一定等于 Claude Code 的 Anthropic Base URL。遇到连接失败时，优先检查这几个点，通常能很快定位问题。
最常见的问题都在路径、Key 和模型名。
https://ai.vexcc.cc；TREA/Trae 使用 https://ai.vexcc.cc/v1/chat/completions。/v1/models 返回值为准。responses，中转站需要支持 /v1/responses。按状态码判断下一步。