Node.js 环境安装教程
在 Windows、macOS、Linux 安装 Node.js LTS，并验证 node/npm 命令可用。
💡 提示：后续的 Claude Code、Gemini CLI、Codex 都依赖 Node.js 运行环境。先完成本教程，再继续各自工具配置。
Windows
方法一：官方下载（推荐）
前往 Node.js 官网 下载 LTS 版本，双击安装包按提示安装即可。
方法二：使用 Chocolatey
CMD / PowerShell
1choco install nodejs-lts方法三：使用 Scoop
CMD / PowerShell
1scoop install nodejs-ltsLinux
Ubuntu / Debian：
BASH
1curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x | sudo -E bash -2sudo apt-get install -y nodejsCentOS / RHEL：
BASH
1curl -fsSL https://rpm.nodesource.com/setup_lts.x | sudo bash -2sudo yum install -y nodejs验证安装
安装完成后，在终端执行：
TERMINAL
1node --version2npm --version如果能输出版本号，说明 Node.js 与 npm 已可用。
下一步
Codex (OpenAI) 配置教程
安装并配置 Codex，通过 ~/.codex 连接 OneKeyAPI 平台。
安装 Codex
⚠️ 注意：手动安装前请先完成 。
第一步：安装 Codex
BASH
1sudo npm install -g @openai/codex@latestBASH
1sudo npm install -g @openai/codex@latestCMD / PowerShell
1npm install -g @openai/codex@latest以上命令会从 npm 官方仓库下载并安装最新版本的 Codex 工具。
验证安装
TERMINAL
1codex --version如果显示版本号，恭喜你！Codex 已经成功安装了。
第二步：创建配置文件
Codex 使用配置文件进行连接设置，需要创建 config.toml 和 auth.json 两个文件。
BASH
1# 删除旧目录并创建新目录2rm -rf ~/.codex && mkdir -p ~/.codex3 4# 创建 config.toml5cat > ~/.codex/config.toml << 'EOF'6model_provider = "codex"7model = "gpt-5.5"8review_model = "gpt-5.5"9model_reasoning_effort = "high"10disable_response_storage = true11network_access = "enabled"12windows_wsl_setup_acknowledged = true13model_context_window = 27000014model_auto_compact_token_limit = 27000015effective_context_window_percent = 9516 17[model_providers.codex]18name = "codex"19base_url = "https://api.onekeyapi.ai/v1"20wire_api = "responses"21requires_openai_auth = true22EOF23 24# 创建 auth.json25cat > ~/.codex/auth.json << 'EOF'26{27 "OPENAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY"28}29EOFBASH
1# 删除旧目录并创建新目录2rm -rf ~/.codex && mkdir -p ~/.codex3 4# 创建 config.toml5cat > ~/.codex/config.toml << 'EOF'6model_provider = "codex"7model = "gpt-5.5"8review_model = "gpt-5.5"9model_reasoning_effort = "high"10disable_response_storage = true11network_access = "enabled"12windows_wsl_setup_acknowledged = true13model_context_window = 27000014model_auto_compact_token_limit = 27000015effective_context_window_percent = 9516 17[model_providers.codex]18name = "codex"19base_url = "https://api.onekeyapi.ai/v1"20wire_api = "responses"21requires_openai_auth = true22EOF23 24# 创建 auth.json25cat > ~/.codex/auth.json << 'EOF'26{27 "OPENAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY"28}29EOFPOWERSHELL
1# 删除旧目录并创建新目录2if (Test-Path "$env:USERPROFILE\.codex") { Remove-Item -Recurse -Force "$env:USERPROFILE\.codex" }3mkdir "$env:USERPROFILE\.codex"4 5# 创建 config.toml6@"7model_provider = "codex"8model = "gpt-5.5"9review_model = "gpt-5.5"10model_reasoning_effort = "high"11disable_response_storage = true12network_access = "enabled"13windows_wsl_setup_acknowledged = true14model_context_window = 27000015model_auto_compact_token_limit = 27000016effective_context_window_percent = 9517 18[model_providers.codex]19name = "codex"20base_url = "https://api.onekeyapi.ai/v1"21wire_api = "responses"22requires_openai_auth = true23"@ | Out-File -FilePath "$env:USERPROFILE\.codex\config.toml" -Encoding utf824 25# 创建 auth.json26@"27{28 "OPENAI_API_KEY": "YOUR_API_KEY"29}30"@ | Out-File -FilePath "$env:USERPROFILE\.codex\auth.json" -Encoding utf8 💡 提示：请将命令中的
YOUR_API_KEY 替换为在 控制台 页面中复制的任意 API Key。 Claude Code 配置教程
安装 Claude Code
⚠️ 注意：手动安装前请先完成 。
第一步：安装 Claude Code
CMD / PowerShell
1npm install -g @anthropic-ai/claude-codeBASH
1sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-codeBASH
1sudo npm install -g @anthropic-ai/claude-codemacOS / Linux / WSL:
BASH
1curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | sudo bashWindows PowerShell:
POWERSHELL
1irm https://claude.ai/install.ps1 | iex 其他方式会自动在后台更新，保持最新版本。Windows 需要先安装 Git for Windows。
验证安装:
BASH
1claude --version第二步：配置环境变量
把下面的值写入当前终端或系统环境变量。
| ANTHROPIC_BASE_URL | https://api.onekeyapi.ai |
| ANTHROPIC_AUTH_TOKEN | 在个人中心获取 |
| CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC | 1 |
⚠️ 请保留 CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1，用于关闭 Claude Code 的非必要遥测流量。
临时设置（当前会话）
CMD
1set ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.onekeyapi.ai2set ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-key3set CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=14cd your-project5claude永久设置
POWERSHELL
1[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://api.onekeyapi.ai", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)2[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "your-key", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)3[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC", "1", [System.EnvironmentVariableTarget]::User) 💡 提示：请将命令中的
your-key 替换为在 控制台 页面中复制的任意 API Key。 第三步：开始使用
进入项目目录后运行：
BASH
1claude启动后，Claude Code 会分析当前目录的代码，并提供智能编程辅助。
更多使用说明请参考 Anthropic 官方文档 open_in_new。
Gemini CLI 配置教程
安装并配置 Gemini CLI 工具，连接 OneKeyAPI 平台使用 Gemini 模型。
Gemini CLI 是 Google 官方提供的终端 AI 助手工具。本教程将引导你完成安装和配置。
⚠️ 注意：开始前请先完成 。
第一步：安装 Gemini CLI
CMD / PowerShell
1npm install -g @google/gemini-cliBASH
1sudo npm install -g @google/gemini-cli方式一：macOS (npm)
BASH
1sudo npm install -g @google/gemini-cli方式二：macOS (Homebrew)
BASH
1brew install gemini-cli验证安装
TERMINAL
1gemini --version如果显示版本号，说明安装成功了！
第二步：配置环境变量
设置环境变量让 Gemini CLI 连接到 OneKeyAPI 平台。需要设置三个变量：
GOOGLE_GEMINI_BASE_URL-- 服务地址GEMINI_API_KEY-- 你的 API KeyGEMINI_MODEL-- 使用的模型
临时设置（当前会话）
POWERSHELL
1$env:GOOGLE_GEMINI_BASE_URL = "https://api.onekeyapi.ai"2$env:GEMINI_API_KEY = "YOUR_API_KEY"3$env:GEMINI_MODEL = "gemini-3-pro-preview"BASH
1export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.onekeyapi.ai"2export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"3export GEMINI_MODEL="gemini-3-pro-preview"BASH
1export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.onekeyapi.ai"2export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"3export GEMINI_MODEL="gemini-3-pro-preview"永久设置
POWERSHELL
1[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("GOOGLE_GEMINI_BASE_URL", "https://api.onekeyapi.ai", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)2[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("GEMINI_API_KEY", "YOUR_API_KEY", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)3[System.Environment]::SetEnvironmentVariable("GEMINI_MODEL", "gemini-3-pro-preview", [System.EnvironmentVariableTarget]::User)ZSH
1echo 'export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.onekeyapi.ai"' >> ~/.zshrc2echo 'export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"' >> ~/.zshrc3echo 'export GEMINI_MODEL="gemini-3-pro-preview"' >> ~/.zshrc4source ~/.zshrcBASH
1echo 'export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.onekeyapi.ai"' >> ~/.bashrc2echo 'export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"' >> ~/.bashrc3echo 'export GEMINI_MODEL="gemini-3-pro-preview"' >> ~/.bashrc4source ~/.bashrc 💡 提示：请将命令中的
YOUR_API_KEY 替换为在 控制台 页面中复制的任意 API Key。如需更换模型，只需修改 GEMINI_MODEL 即可。 第三步：开始使用
配置完成后，在项目目录中运行：
TERMINAL
1geminiGemini CLI 会分析当前目录的代码，并提供智能建议。
测试命令
非交互式查询：
TERMINAL
1gemini -p "你好"更多使用说明请参考 Google AI 官方文档 open_in_new。
TRAE SOLO 配置教程
在 TRAE SOLO 中添加自定义模型，分别接入 Codex 和 Claude 通道。
第一步：进入自定义模型配置
01
打开设置
02
模型
03
添加模型
04
自定义配置
第二步：按模型类型填写配置
Codex 模型配置
OpenAI / Codex 地址使用 https://api.onekeyapi.ai/v1。
Claude 模型配置
Claude / Anthropic 地址使用 https://api.onekeyapi.ai。
OpenClaw 配置教程
通过 OneKeyAPI 接入 OpenClaw。按下方步骤完成安装与配置，可选择 Anthropic（Claude）或 OpenAI（Codex）通道。
Anthropic（Claude）
https://api.onekeyapi.ai
Claude / Anthropic 接口不要带 /v1，示例模型：claude-opus-4-6。
OpenAI（Codex）
https://api.onekeyapi.ai/v1
OpenAI / Codex 接口必须带 /v1，示例模型：gpt-5.5。
安装与配置 OpenClaw
第一步：安装 OpenClaw
BASH
1npm install -g @openclaw/cli第二步：选择接入通道
BASH
1export ANTHROPIC_API_KEY="YOUR_API_KEY"2openclaw onboard --auth-choice custom-api-key \3 --custom-base-url https://api.onekeyapi.ai \4 --custom-api-key-env ANTHROPIC_API_KEY \5 --custom-compatibility anthropic \6 --custom-model claude-opus-4-6Anthropic（Claude）通道使用根地址，不要加 /v1。
💡 请先在 密钥管理 获取对应分组的 API Key，并替换命令中的
YOUR_API_KEY。 第三步：开始使用
TERMINAL
1openclawHermes 配置教程
通过 OneKeyAPI 接入 Hermes。按下方步骤完成安装与配置，选择通道并写入配置文件。
安装与配置 Hermes
Claude / Anthropic 接口不要带 /v1；OpenAI / Codex 接口必须带 /v1。
第一步：安装 Hermes
BASH
1pipx install hermes-agent第二步：选择接入通道
YAML
1mkdir -p ~/.hermes2cat > ~/.hermes/config.yaml << 'EOF'3model:4 default: claude-opus-4-75 provider: onekeyapi-claude6providers:7 onekeyapi-claude:8 api_mode: anthropic_messages9 base_url: https://api.onekeyapi.ai10 api_key: YOUR_API_KEY11 default_model: claude-opus-4-712 models:13 - claude-opus-4-714EOF 💡 请先在 密钥管理 获取对应分组的 API Key，并替换命令中的
YOUR_API_KEY。 第三步：开始使用
TERMINAL
1hermesAPI脚本 接入教程
下面示例覆盖文本、视觉和图片接口。复制后把 YOUR_API_KEY 替换为你的密钥即可运行。
OpenAI Responses 文本+视觉
新一代 OpenAI 接口，适合文本对话、图片理解和流式输出。
POST /v1/responses1import json
2import urllib.request
3
4API_URL = "https://api.onekeyapi.ai/v1/responses"
5API_KEY = "YOUR_API_KEY"
6
7body = {
8 "model": "gpt-5.4-mini",
9 "stream": True,
10 "input": "用中文简单介绍一下 OneKeyAPI。",
11}
12
13def iter_sse(response):
14 buffer = ""
15 while chunk := response.read(4096):
16 buffer += chunk.decode("utf-8", errors="replace")
17 frames = buffer.split("\n\n")
18 buffer = frames.pop()
19 for frame in frames:
20 data = "\n".join(line[5:].strip() for line in frame.splitlines() if line.startswith("data:")).strip()
21 if data and data != "[DONE]":
22 yield data
23
24request = urllib.request.Request(
25 API_URL,
26 data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
27 method="POST",
28 headers={"Authorization": "Bearer " + API_KEY, "Content-Type": "application/json", "Accept": "text/event-stream"},
29)
30
31with urllib.request.urlopen(request, timeout=900) as response:
32 for data in iter_sse(response):
33 event = json.loads(data)
34 if event.get("type") == "response.output_text.delta":
35 print(event.get("delta", ""), end="", flush=True)
36 if event.get("type") in ("response.completed", "response.done"):
37 break
38print()
OpenAI Chat Completions 文本+视觉
兼容传统 OpenAI Chat 格式，适合已有客户端平滑迁移。
POST /v1/chat/completions1import json
2import urllib.request
3
4API_URL = "https://api.onekeyapi.ai/v1/chat/completions"
5API_KEY = "YOUR_API_KEY"
6
7body = {
8 "model": "gpt-5.4-mini",
9 "stream": True,
10 "messages": [{"role": "user", "content": "用中文简单介绍一下 OneKeyAPI。"}],
11}
12
13def iter_sse(response):
14 buffer = ""
15 while chunk := response.read(4096):
16 buffer += chunk.decode("utf-8", errors="replace")
17 frames = buffer.split("\n\n")
18 buffer = frames.pop()
19 for frame in frames:
20 data = "\n".join(line[5:].strip() for line in frame.splitlines() if line.startswith("data:")).strip()
21 if data and data != "[DONE]":
22 yield data
23
24request = urllib.request.Request(
25 API_URL,
26 data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
27 method="POST",
28 headers={"Authorization": "Bearer " + API_KEY, "Content-Type": "application/json", "Accept": "text/event-stream"},
29)
30
31with urllib.request.urlopen(request, timeout=900) as response:
32 for data in iter_sse(response):
33 chunk = json.loads(data)
34 for choice in chunk.get("choices") or []:
35 print((choice.get("delta") or {}).get("content", ""), end="", flush=True)
36print()
Anthropic Messages 文本+视觉
Claude / Anthropic Messages 格式；图片模式会先转 base64 再提交。
POST /v1/messages1import json
2import urllib.request
3
4API_URL = "https://api.onekeyapi.ai/v1/messages"
5API_KEY = "YOUR_API_KEY"
6
7body = {
8 "model": "claude-sonnet-4-6",
9 "max_tokens": 64000,
10 "stream": True,
11 "messages": [{"role": "user", "content": "用中文简单介绍一下 OneKeyAPI。"}],
12}
13
14def iter_sse(response):
15 buffer = ""
16 while chunk := response.read(4096):
17 buffer += chunk.decode("utf-8", errors="replace")
18 frames = buffer.split("\n\n")
19 buffer = frames.pop()
20 for frame in frames:
21 data = "\n".join(line[5:].strip() for line in frame.splitlines() if line.startswith("data:")).strip()
22 if data and data != "[DONE]":
23 yield data
24
25request = urllib.request.Request(
26 API_URL,
27 data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
28 method="POST",
29 headers={"Authorization": "Bearer " + API_KEY, "Content-Type": "application/json", "Accept": "text/event-stream"},
30)
31
32with urllib.request.urlopen(request, timeout=900) as response:
33 for data in iter_sse(response):
34 event = json.loads(data)
35 if event.get("type") == "content_block_delta":
36 print((event.get("delta") or {}).get("text", ""), end="", flush=True)
37 if event.get("type") == "message_stop":
38 break
39print()
gpt-image-2 图片生成
支持文生图，也可以通过 Responses 图片工具接入参考图生成。
POST /v1/images/generations1import base64
2import json
3import urllib.request
4from pathlib import Path
5
6API_URL = "https://api.onekeyapi.ai/v1/images/generations"
7API_KEY = "YOUR_API_KEY"
8
9def iter_sse(response):
10 buffer = ""
11 while chunk := response.read(4096):
12 buffer += chunk.decode("utf-8", errors="replace")
13 frames = buffer.split("\n\n")
14 buffer = frames.pop()
15 for frame in frames:
16 data = "\n".join(line[5:].strip() for line in frame.splitlines() if line.startswith("data:")).strip()
17 if data and data != "[DONE]":
18 yield data
19
20body = {"model": "gpt-image-2", "prompt": "生成一只太空猫", "n": 1, "size": "1024x1024", "stream": True, "response_format": "b64_json"}
21request = urllib.request.Request(
22 API_URL,
23 data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
24 method="POST",
25 headers={"Authorization": "Bearer " + API_KEY, "Content-Type": "application/json", "Accept": "text/event-stream"},
26)
27
28with urllib.request.urlopen(request, timeout=900) as response:
29 for data in iter_sse(response):
30 event = json.loads(data)
31 if event.get("type") == "image_generation.partial_image":
32 print(".", end="", flush=True)
33 if event.get("type") == "image_generation.completed":
34 image = event.get("b64_json") or (event.get("data") or [{}])[0].get("b64_json")
35 Path("generated-image.png").write_bytes(base64.b64decode(image))
36 print("\n图片已保存：generated-image.png")
37 break
gpt-image-2 图片编辑
上传图片并按提示修改，通过流式事件保存编辑结果。
POST /v1/images/edits1import base64
2import json
3import mimetypes
4import urllib.request
5import uuid
6from pathlib import Path
7
8API_URL = "https://api.onekeyapi.ai/v1/images/edits"
9API_KEY = "YOUR_API_KEY"
10IMAGE_HEADERS = {"User-Agent": "Mozilla/5.0", "Accept": "image/*,*/*;q=0.8"}
11
12def iter_sse(response):
13 buffer = ""
14 while chunk := response.read(4096):
15 buffer += chunk.decode("utf-8", errors="replace")
16 frames = buffer.split("\n\n")
17 buffer = frames.pop()
18 for frame in frames:
19 data = "\n".join(line[5:].strip() for line in frame.splitlines() if line.startswith("data:")).strip()
20 if data and data != "[DONE]":
21 yield data
22
23def multipart(fields, file_data, file_type):
24 boundary = "----onekeyapi-" + uuid.uuid4().hex
25 body = bytearray()
26 for name, value in fields.items():
27 body.extend(f"--{boundary}\r\nContent-Disposition: form-data; name=\"{name}\"\r\n\r\n{value}\r\n".encode())
28 body.extend(f"--{boundary}\r\nContent-Disposition: form-data; name=\"image\"; filename=\"source.png\"\r\nContent-Type: {file_type}\r\n\r\n".encode())
29 body.extend(file_data)
30 body.extend(f"\r\n--{boundary}--\r\n".encode())
31 return bytes(body), "multipart/form-data; boundary=" + boundary
32
33image_request = urllib.request.Request("https://api.onekeyapi.ai/logo.png", headers=IMAGE_HEADERS)
34with urllib.request.urlopen(image_request, timeout=60) as image_response:
35 image_type = image_response.headers.get("content-type", "").split(";")[0] or mimetypes.guess_type("source.png")[0] or "image/png"
36 image_data = image_response.read()
37
38body, content_type = multipart(
39 {"prompt": "把图片整体颜色更改为蓝色。", "model": "gpt-image-2", "n": "1", "quality": "auto", "size": "1024x1024", "stream": "true", "response_format": "b64_json"},
40 image_data,
41 image_type,
42)
43request = urllib.request.Request(API_URL, data=body, method="POST", headers={"Authorization": "Bearer " + API_KEY, "Content-Type": content_type, "Accept": "text/event-stream"})
44
45with urllib.request.urlopen(request, timeout=900) as response:
46 for data in iter_sse(response):
47 event = json.loads(data)
48 image = event.get("b64_json") or ((event.get("data") or [{}])[0]).get("b64_json") or (event.get("item") or {}).get("result")
49 if event.get("type") == "image_generation.partial_image":
50 print(".", end="", flush=True)
51 if image:
52 Path("edited-image.png").write_bytes(base64.b64decode(image))
53 print("\n图片已保存：edited-image.png")
54 break