AI 工具接入与配置指南

本文汇总tokenn.site平台的额度兑换、令牌创建，以及常见 AI 工具的接入配置方法。

通过兑换码获取额度

控制台链接:https://tokenn.site

控制台-钱包-输入兑换码-点击兑换额度即可

创建令牌获取key

令牌管理-添加令牌-输入名称-选择默认分组-点击提交-复制key

注意 请务必选择分组 ,不同分组之间倍率不同,价格不同,选择自己想用的分组

通过CCSwitch配置密钥(Claude Code Cli、Claude code桌面端、ChatGPT等等)

配置方法:

随着 Claude Code、OpenAI Codex、Gemini CLI 等 AI 编程工具的流行，开发者往往需要在多个 API 提供商之间频繁切换——官方 API、国内镜像、第三方代理……每次手动修改配置文件既繁琐又容易出错。

CC Switch 就是解决这个痛点的桌面工具，它提供一个统一的图形界面，让你可以： 一键切换 API

支持管理的应用

• 🤖 Claude Code（Anthropic）

• ⚡ Codex（OpenAI）

• ✨ Gemini CLI（Google）

• 🧩 OpenCode（开源）

• 🦅 OpenClaw（第五款应用，v3.11.0 新增）

安装

前往 GitHub Releases: https://github.com/farion1231/cc-switch/releases/latest 下载对应平台的安装包。

拉到网页最底部，资源包部分，下载对应平台的安装包：

系统要求

Windows

双击 MSI 文件，按向导完成安装后，在开始菜单搜索"CC Switch"启动即可。

⚠️ Windows 版本已禁用"一键安装"功能，以避免协议处理器的副作用。如需安装 Claude Code 等工具，请手动安装后再通过 CC Switch 管理。

macOS

方式一：直接下载（推荐）

1. 下载 CC-Switch-vX.X.X-macOS.zip

2. 解压后将 CC Switch.app 拖入「应用程序」文件夹

3. 首次启动时右键点击 → 打开，或前往「系统设置 → 隐私与安全性 → 仍要打开」

⚠️ 由于作者没有 Apple 开发者账号，macOS 可能提示"未知开发者"。关闭提示后，前往「系统设置 → 隐私与安全性」点击「仍要打开」，之后每次均可正常启动。

方式二：Homebrew

# 添加 tap 并安装
brew tap farion1231/ccswitch
brew install --cask cc-switch
# 更新
brew upgrade --cask cc-switch

Linux

根据发行版选择对应格式：

AppImage 使用方式：

chmod +x CC-Switch-*.AppImage
./CC-Switch-*.AppImage

配置

安装完成后，按以下步骤完成首次配置：

第一步：启动 CC Switch

首次启动时，CC Switch 会自动检测已安装的 CLI 工具并尝试导入现有配置，系统托盘中会出现 CC Switch 图标。

第二步：选择要管理的应用

主界面顶部是应用切换栏，点击对应图标（Claude Code cli / claude code desktop / Codex / Gemini CLI 等）即可切换当前管理的应用，你可以在设置中隐藏不需要的应用。

第三步：添加第一个 Provider

点击右上角的 + ，从内置预设中选择（如官方 Anthropic API、DeepSeek、阿里百炼等），或手动填写以下信息：

• 名称：便于区分的备注名

• API Key：服务商提供的密钥

• 请求地址(Base URL)：https://tokenn.site

• 模型：指定默认使用的模型名称

• API 格式：

使用claude code cli和Claude code桌面端并且使用Claude模型的话选择Anthropic Messages 原生格式

使用chatgpt模型使用Responses(原生)格式

其余选择OpenAI Chat Completions 兼容格式(国产或其他非GPT模型)

可选项:codex继承之前官方的对话历史

第四步：切换 Provider

在列表中点击目标 Provider，再点击「启用」，CC Switch 会自动将配置写入对应 CLI 工具的配置文件:

在终端直接运行 claude 命令时，即会使用新配置。

如果是codex,需要重启codex才行

安装claude code

Windows 配置

如过你是小白什么都没有弄过就一步一步来

3.1 安装 Node.js

点击网址https://nodejs.org

下载好之后安装就行 全部选默认的参数就行

3.2 安装 git

点击网址https://git-scm.com/install/windows

点击对应的安装包下载完成 安装就行

3.3 安装Claude code

打开 PowerShell 或 CMD，运行以下命令：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

安装完成后，输入以下命令检查Node.js，git ，Claude code 是否安装成功：

node --version

npm --version

claude --version

如下图所示，如果显示版本号，恭喜你！Claude Code 已经成功安装了。

3.4 配置环境变量

最好下面两个一起配置

3.4.1 配置settings.json文件

创建(如果不存在) 或 编辑 C:\Users\用户名\.claude\settings.json，输入以下值并保存

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "替换为您的API Key",
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://www.tokenn.site"
  },
  "permissions": {
    "allow": [],
    "deny": []
  }
}

3.4.2 配置环境变量

@echo off
echo ========================================
echo   Claude Code Environment Setup
echo ========================================
echo.

set /p API_KEY=Please enter your API Key:

if "%API_KEY%"=="" (
    echo Error: API Key cannot be empty!
    pause
    exit /b 1
)

echo.
echo Setting environment variables...

setx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN "%API_KEY%"
setx ANTHROPIC_BASE_URL "https://www.tokenn.site"

echo.
echo ========================================
echo   Setup Complete!
echo ========================================
echo.
echo Environment variables set:
echo   ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = %API_KEY%
echo   ANTHROPIC_BASE_URL = https://www.tokenn.site
echo.
echo Please restart your terminal for changes to take effect.
echo.
pause

将其保存为bat文件,点击运行,输入apikey 回车 即设置完成

3.5 打开Claude code终端

打开终端 输入 Claude 回车 即可正常使用Claude

**Mac 配置 **

前置条件

确保已安装 Node.js（版本 >= 18）和 Claude Code CLI

安装 Node.js：

node -v

如果显示 command not found，需要先安装：

• 访问 https://nodejs.org 下载 macOS 安装包

• 双击下载的 .pkg 文件，按提示完成安装

安装 Claude Code CLI：

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

下载好了之后验证一下

claude --version

显示版本号 说明下载成功

配置环境

配置其中一个不行 就两个办法一起配置

方法1：环境变量设置

1. 编辑 shell 配置文件（根据使用的 shell 选择）：

   # 如果是 bash（默认）
   echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://tokenn.site"' >> ~/.bash_profile
   echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="替换为您的API Key"' >> ~/.bash_profile
   
   ### 如果是 zsh
   echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://tokenn.site"' >> ~/.zshrc
   echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="替换为您的API Key"' >> ~/.zshrc

方法2：配置settings.json

• 执行以下代码

  mkdir -p ~/.claude
  cat > ~/.claude/settings.json << 'EOF'
  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "替换为您的API Key",
      "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://tokenn.site"
    },
    "permissions": {
      "allow": [],
      "deny": []
    }
  }
  EOF

Linux 配置

方法1：临时设置（仅当前终端有效）

• 在 终端 中执行：

  export ANTHROPIC_BASE_URL="https://tokenn.site"
  export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="替换为您的API Key"

方法2：永久设置

1. 编辑 shell 配置文件（根据使用的 shell 选择）：

   # 如果是 bash
   echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://tokenn.site"' >> ~/.bashrc
   echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="替换为您的API Key"' >> ~/.bashrc
   
   # 如果是 zsh
   echo 'export ANTHROPIC_BASE_URL="https://tokenn.site"' >> ~/.zshrc
   echo 'export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="替换为您的API Key"' >> ~/.zshrc

2. 立即生效：

   source ~/.bashrc  # 或 source ~/.zshrc

方法3：配置settings.json

• 创建 ~/.claude/settings.json 文件，内容如下：

  {
    "env": {
      "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "替换为您的API Key",
      "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://tokenn.site"
    },
    "permissions": {
      "allow": [],
      "deny": []
    }
  }

通用验证方法

在所有系统中，可以通过以下命令验证是否设置成功：

## macOS/Linux
echo $ANTHROPIC_BASE_URL
echo $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN

## Windows PowerShell
echo $env:ANTHROPIC_BASE_URL
echo $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN

## Windows CMD
echo %ANTHROPIC_BASE_URL%
echo %ANTHROPIC_AUTH_TOKEN%

安装ChatGPT(即Codex)

本站claudecode 和 codex 额度通用

windows

1、安装Codex

使用 npm 进行安装

npm install -g @openai/codex

2、配置文件

创建(如果不存在)或编辑文件 C:\Users\用户名\.codex\config.toml

model_provider = "tokenn.site"
model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true


[model_providers.tokenn.site]
name = "tokenn.site"
base_url = "https://tokenn.site/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

创建(如果不存在)或编辑文件 ~\.codex\auth.json

在网站添加一个GPT分组的令牌 复制API key 填入下方即可

{
  "OPENAI_API_KEY": "替换为您的API Key"
}

MAC

下面是MAC 安装方法

1.安装codex 终端输入：

sudo npm install -g @openai/codex

2.将下方代码中的 你的APIkey 替换成你自己的 API Key，然后把整段代码复制到终端运行：

mkdir -p ~/.codex

cat > ~/.codex/config.toml <<'EOF'
model_provider = "tokenn.site"
model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true

[model_providers.tokenn.site]
name = "tokenn.site"
base_url = "https://tokenn.site/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true
EOF

cat > ~/.codex/auth.json <<'EOF'
{
  "OPENAI_API_KEY": "你的APIkey"
}
EOF

VSCode搭配claude code或者chatgpt模型

1.vscode搭配claude code 模型

先配置好ccswitch中的claude code cli,并启用我们的tokenn.site

在vscode中的插件中找到对应插件安装后即可使用

2.codex同理,将插件换成以下安装使用即可

GPT-Image-2 绘图教程

[前置准备]

找到支持gpt-image-2 模型的分组，并创建令牌。

使用cherry studio通过GPT image 2绘图

1. 创建令牌分组包含gpt-image 2的令牌。创建好令牌后，点击复制按钮，将 API Key 复制到剪切板。
2. 访问 Cherry Studio 官网下载并安装软件。
3. 打开 Cherry Studio，点击左下角设置按钮，进入 模型服务 页面，点击底部的 添加 按钮新增提供商。
4. 在添加提供商窗口中填写提供商名称，例如 tokenn.site-gpt-image-2，提供商类型 选择 New API，然后点击 确定。

1. 在左侧列表中找到刚添加的提供商，将第 1 步复制的分组 API Key 填入 API 密钥，API 地址 填写 https://tokenn.site。

1. 点击模型区域右侧的 获取模型列表，刷新后添加 gpt-image-2 模型。添加完成后，可以在提供商配置页中看到模型列表里已经出现 gpt-image-2。
2. 点击 gpt-image-2 右侧的编辑按钮，进入编辑模型窗口，将 端点类型 设置为 图像生成（OpenAI），然后点击 保存。

回到首页，点击顶部的 + 按钮，在应用列表中选择 绘画。

1. 进入绘画页面后，左侧 提供商 选择刚才添加的供应商，模型 选择 gpt-image-2。首次使用建议先将 图片尺寸、质量、敏感度 等选项保持为 自动，生成数量 保持为 1。

1. 如果只需要根据提示词生成图片，顶部选择 绘图 模式，输入提示词后点击发送按钮即可开始生成。
2. 如果需要上传参考图进行图生图或局部修改，顶部切换到 编辑 模式，在左侧 输入图片 中上传参考图，再输入修改要求后点击发送按钮。

使用建议

• API 地址 直接填写 https://tokenn.site 即可，Cherry Studio 会自动拼接兼容端点，无需手动补 /v1。
• 如果模型列表中没有 gpt-image-2，请先在 管理 中刷新模型；如果仍无法正常绘图，请检查 端点类型 是否为 图像生成（OpenAI）。
• 使用 绘图 模式可以进行文生图；使用 编辑 模式可以上传参考图进行图生图或局部修改。
• 如果你在普通对话页中直接调用 gpt-image-2，建议关闭 流式输出，避免返回内容解析异常。使用 绘画 应用时通常不需要额外处理。

通过skill的方式使用

原理：codex调用gpt-image-2模型必须配合skill完成，skill中包含了gpt-image-2的文生图和图生图能力

支持文生图、图生图

1.安装skill

跟codex对话

安装skill: https://gitee.com/li-lin-fei/tokenn-site-image-skill.git

等待安装完成

2. 使用方法

在新项目中首次使用会让你上传包含gpt-image2模型的分组密钥

提示词的话最好先/Tokenn.site image找到这个skill,然后在后面继续补上提示词,不明确指定这个skill的话也可能被加载使用

2.1 文生图

2.2 图生图

其他软件是同样的方法例如workbuddy

[通过接口调用方式]

OpenAI 官方文档把图片相关能力分成 Responses API、Images API、Chat Completions API 三类。

[方式一：Images API（推荐）]

Images API 是 gpt-image-2 的推荐出图方式，分为文生图和图片编辑两个接口：

• 文生图：POST https://tokenn.online/v1/images/generations

• 图片编辑 / 图生图：POST https://tokenn.online/v1/images/edits 每个接口下面都按“接口实例 → 参数介绍”的格式说明。对新手来说，只要先照着示例传 model、prompt，并把 n 设为 1；需要上传图片时再使用 image 字段即可。 推荐用法:文生图使用 /v1/images/generations，上传参考图进行图片编辑使用 /v1/images/edits。

  [文生图：/v1/images/generations]

  [接口实例]

  curl --location 'https://tokenn.online/v1/images/generations' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'Authorization: Bearer 你的Sora分组令牌' \
  --header 'Accept: */*' \
  --header 'Host: tokenn.online' \
  --header 'Connection: keep-alive' \
  --data '{
      "model": "gpt-image-2",
      "prompt": "一只橘猫戴着橙色围巾抱着水獭，温暖插画风格",
      "size": "3840x2160",
      "quality": "high",
      "output_format": "png",
      "response_format": "url",
      "n": 1
  }'

  参数	类型	支持情况	说明
  model	string	支持	固定填写 gpt-image-2。
  prompt	string	支持	图片描述提示词，建议写清楚主体、场景、风格、比例和文字内容。
  n	integer	仅支持 1	只支持一次返回 1 张图。n: 2、n: 4 这类多图数量不支持。
  size	string	支持	支持 auto 和符合限制的尺寸，如 1024x1024、1536x1024、1024x1536、1536x864、3840x2160。
  quality	string	支持	可选 low、medium、high、auto。草稿图可以用 low，正式出图可以用 high。
  response_format	string	支持	可选 url、b64_json。默认建议用 url；b64_json 适合程序自行保存图片。
  output_format	string	部分支持	推荐 png 或 jpeg。webp 不建议使用。
  output_compression	integer	支持	只建议在 output_format 为 jpeg 时使用，取值 0 到 100。
  background	string	部分支持	建议使用默认值或 opaque。transparent 不支持。
  moderation	string	支持	可选 auto、low。这是安全审核参数，不会直接改变画面风格；不确定时保持默认即可。
  user	string	支持	可选，用于标记你自己的终端用户或业务来源，普通调用可以不传。
  stream	boolean	不支持	请不要开启。
  partial_images	integer	不支持	依赖 stream 的中间图返回能力，不支持。
  style	string	不建议使用	这是旧模型常见参数，gpt-image-2 不需要传。

[图片编辑 / 图生图：/v1/images/edits]

/v1/images/edits 使用 multipart/form-data 上传图片。image 是二进制图片文件，prompt 写清楚希望怎么修改图片。 接口示例

curl --location 'https://tokenn.site/v1/images/edits' \
--header 'Authorization: Bearer 你的分组令牌' \
--header 'Accept: */*' \
--form 'model="gpt-image-2"' \
--form 'prompt="把图片里的主体保留，在右上角加一枚红色小印章，印章上写 DEMO"' \
--form 'image=@"/path/to/your-image.jpg"' \
--form 'size="1024x1024"' \
--form 'quality="high"' \
--form 'output_format="png"' \
--form 'response_format="url"'

暂时无法在飞书文档外展示此内容 如果需要局部修改，可以额外传 mask。mask 建议使用 PNG 图片，透明区域表示允许模型重点修改的位置；不传 mask 时，模型会根据提示词对整张图进行编辑。

• 常用尺寸（Popular sizes）
  • 1024 × 1024：正方形
  • 1536 × 1024：横向
  • 1024 × 1536：纵向
  • 2048 × 2048：2K 正方形
  • 2048 × 1152：2K 横向
  • 3840 × 2160：4K 横向
  • 2160 × 3840：4K 纵向
  • auto：自动（默认）
• 尺寸限制（Size constraints）
  • 最大边长必须 小于或等于 3840 像素
  • 宽和高都必须是 16 的倍数
  • 长边与短边的比例 不能超过 3:1
  • 总像素数必须 不少于 655,360，且 不超过 8,294,400
• 质量选项（Quality options）
  • low：低质量
  • medium：中等质量
  • high：高质量
  • auto：自动（默认） 参数怎么选
• 最简单文生图：只传 model、prompt，并把 n 设为 1。
• 想要更高清晰度：可以加 quality: “high”。
• 想控制尺寸：加 size，比如 1024x1024 或 1536x1024。
• 想拿图片链接：使用默认 response_format: “url”。
• 想让程序自己保存图片：使用 response_format: “b64_json”。
• 不要把 n 设置成大于 1，多张图片需要自己循环请求。

[可能出现的问题]

如果 Cherry Studio 弹出 Failed to fetch，通常是请求连接被中断，可能与本机代理或网络环境有关。可以先检查代理设置，确认 Cherry Studio 能正常访问 https://tokenn.site 后再重试。

如果 Cherry Studio 弹出 Unexpected token '<', "<html><h"... is not valid JSON，通常是请求过程中收到了 Cloudflare 等页面内容，客户端按 JSON 解析时显示异常。遇到这种情况可以直接重试，或稍后再重新生成。

Openclaw配置ChatGPT教程

5.终端输入 openclaw config 命令，选择 Local (this machine)

（Windows：win+r 输入cmd打开终端 / MAC：搜索框输入终端打开）

6.选择 Model

7.选择 vllm

8.vllm base url 填入：https://tokenn.site

9.vllm api key填入：刚才网站中复制的key

vllm model 填入：gpt-5.5

10.后面直接回车就可以了

Hermes配置ChatGPT教程

1.终端输入 hermes model，选择Custom endpoint

2.提示输入API地址:

3.输入 https://tokenn.site/v1

4.输入令牌

WorkBuddy配置教程

准备好密钥后：

1.进入WorkBuddy打开设置

接口地址填写：https://tokenn.site/v1 注意模型名字要严格一致

保存之后回到WorkBuddy主页

把自动改成配置的模型

Trae配置gpt或claude

第一步：进入trae选择自定义配置

第二步：配置gpt

API格式选择OpenAI Chat Completions 格式

模型id安装模型广场填写，如：gpt-5.6-sol

自定义请求地址：https://tokenn.site/v1

如果是claude模型

API格式选择Anthropic Messages 格式

模型id安装模型广场填写，如：claude-opus-4-8

常见问题排查手册

1. 高峰期可能遇到某个模型响应超时问题，大部分原因是由于使用人太多导致，这个时候可以临时切换到其他模型或者分组过度下

2. 如果某个分组都慢，可以登陆后台临时切换下令牌挂的分组过度下，不需要重新配置，因为给大家准备了多个分组都可以尝试下

3. 尽量使用官方或大厂的agent软件，因为第三方agent软件有些模型的调用细节不一定优化的很好，也不一定能很快支持最新模型新特性

4. 一般为27w token，最高为100w,超过了模型可能触发计费升级(官方的规则)，可能遇到模型调用不稳定，正常官方agent是支持自动压缩和配置压缩的，实时上下文大小可以在后台日志中看到

5. 不需要开梯子，因为已经接入全球网络加速与代理，开梯子反而会增加耗时以及网络不稳定

6. 模型推理强度越高，响应的耗时也会越高，可以根据自身情况选择合适推理强度，如果耗时响应还可以，可以忽略

7. 网页端 500报错是由于浏览器开启了的网页自动翻译导致，把自动翻译去掉就可以，这个是已知的bug已经提交给开源社区。

8. 与全球网络加速。凌晨左右国际跨境网络易拥堵，新浏览器首次加载页面可能偏慢，访问一次后缓存在本地生效，后续浏览流畅不会受此次影响；注意：API调用不受此影响，可以放心使用。

9. 如果显示重新连接,可能是高峰期模型调用成本压力大,可以稍等或者重试哦