快速开始

完成下面三个步骤，即可通过 LLM GATEWAY 调用模型。

API Base URLhttps://agent-team-api.myrimate.cn/v1

1. 创建 API Key

登录控制台并进入 API Key 页面，选择“创建 API Key”。

创建时至少需要填写：

• 名称：建议包含用途和设备，例如 codex-macbook 或 research-script。
• 使用方案：决定适用客户端、可用模型、是否按量兜底以及对应额度。
• 有效期：长期使用的个人客户端可以设置较长有效期；临时脚本应设置明确的到期时间。

不确定如何选择时，参考选择使用方案。

Key 只展示给需要它的程序

不要把 Key 发到聊天群、截图、工单正文、公开仓库或客户端日志中。每个客户端使用独立 Key，泄露时只需撤销受影响的 Key。

2. 设置环境变量

复制完整 Key，并在终端中设置环境变量：

macOS / Linux

export AGENT_TEAM_API_KEY="sk-your-key"

Windows PowerShell

$env:AGENT_TEAM_API_KEY = "sk-your-key"

环境变量只对当前终端会话生效。需要长期保存时，请使用操作系统的密钥管理工具或客户端自带的凭据存储，不要直接写入项目代码。

3. 发送第一个请求

下面的请求使用 qwen3.7-max 和 OpenAI Chat Completions 协议：

curl https://agent-team-api.myrimate.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AGENT_TEAM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen3.7-max",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "用一句话说明你能做什么"}
    ]
  }'

成功时会返回类似结构：

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "我可以帮助你分析、编写和处理各种信息。"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 17,
    "completion_tokens": 20,
    "total_tokens": 37
  }
}

使用 OpenAI SDK

npm install openai

import OpenAI from 'openai'

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.AGENT_TEAM_API_KEY,
  baseURL: 'https://agent-team-api.myrimate.cn/v1',
})

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'qwen3.7-max',
  messages: [{ role: 'user', content: '你好' }],
})

console.log(response.choices[0].message.content)

接下来

• 使用 Codex：参阅 Codex 配置。
• 使用 Claude Code：参阅 Claude Code 配置。
• 需要 Responses 流式调用：参阅 OpenAI Responses。
• 查看模型名称和协议支持：打开 模型广场。
• 请求失败：先记录响应中的 request id，再按 错误码与排查 处理。