AIRAI

AirAi 生态合作计划：拿出 10,000 美元额度，赞助还在做东西的人

Wed, 23 Sep 2026 16:27:57 +0800

400+ 模型走同一个入口，常见用法下比官方直连便宜约 70%。现在，我们把这份成本空间开放出去——做产品的、做渠道的、做内容的、做开源的，都能用上。

先把钱说清楚，免得误会：本次开放的额度池总额 10,000 美元等值，按项目评估逐个发放，不是一个项目给 10,000。先说清楚，比事后解释强。

01先说一件很多人都在经历的事

我自己做几个 side project，早期只有两条路：要么咬牙订官方的月付订阅，要么自己一家家厂商去接。

月底算账时发现两件事：

大概 80% 的请求是摘要、分类、格式化这类轻活，拿最贵的模型去跑，纯属浪费；
订阅是固定成本——调用少的时候亏，调用多的时候又不够用。

后来把流量切到按量计费的网关，账单降了大概 70%。这个过程我们完整写在站上那篇《我把 LLM API 账单砍了 70%》里。

省下来的不只是一笔钱，而是一个能让你多试几个想法的空间。在这个阶段，试错密度是最贵的资源。

02AirAi 是什么

一句话：一个统一 API 网关。一个 key、一套 OpenAI 兼容协议，400+ 模型走同一个入口——Claude、GPT、Gemini、o 系列推理模型等主流海外模型都在里面。换模型不用换 endpoint，不用为每个厂商重写一套接入。

对开发者来说，实际体感是「改一行 base_url」就完事，不用为每个厂商重写一套接入：

协议兼容：现有 OpenAI 生态的 SDK、框架、客户端基本可以直接指过来；
通道冗余：同一个模型背后挂多个供应商通道，某个通道抖动时自动重试与切换，不用你写重试逻辑；
成本约官方直连的 30%（常见用法），配合提示缓存还能更低；
面向谁：做 AI 产品的小团队、独立开发者，以及跑自动化 / Agent 工作流的人。

不是所有的活都适合搬过来——对稳定性、合规有硬性要求的场景，依然建议走官方直连。这一点我们不会含糊。

03为什么现在做「合作计划」

我们的判断很简单：接下来决定一个人跑多快的，不是他能干多少活，而是他能驱动多少 Agent 干活。

过去要一个部门、一套系统才能完成的事，现在可能一个人加几个调度得当的智能体就够了。少数人撑起一家公司，正在从口号变成账本上能看到的事。

与其自己花钱撒广告，不如把省下来的成本分给真正在做东西的人。这就是这份计划的全部动机——不复杂。

04四类合作方式

A · 产品与开发者额度赞助

适合：正在做 AI 产品、机器人、自动化流程的个人或小团队。

直接在 AirAi 上拿到免费调用额度，用来验证场景、打磨体验、或把调用规模再推大一档。我们按产品阶段、真实使用场景、调用量评估具体额度，不需要你已经有流水——把这个想法本身说清楚更重要。用起来之后如果要做内容或案例，我们也乐意帮忙。

你需要付出的只有一件事：在你的项目 README（或官网、文档的致谢区）里放一行 AirAi 的链接。就是开源项目挂赞助商的常规做法——不需要大段文案，不设转化指标，也不用你写评测。

项目不公开、没有 git 仓库也没关系：在文档或关于页提一句就行，或者你来说一个你觉得合适的回报方式。

B · 渠道与代理合作

适合：手里有开发者流量的人——社群、教程站、工具生态、地区渠道。

两条路：

邀请返佣：你带来的用户持续调用，你持续拿分成，不只是一次性奖励；
批量与批发价：调用量上来之后，走一对一的供货价，比公开价更低。

地区不限——俄语区、土耳其、东南亚、南美、中东的渠道我们都聊。白牌与代理后台在规划中，可以一并谈；具体比例和结算方式，聊的时候一次性讲清。

C · 内容与生态伙伴

适合：写教程、做评测、维护文档站或工具生态的项目。

专属折扣链接（已上线）：推广中心里一键复制你自己的链接，读者从这条链接注册就进入你的邀请链，之后持续充值、持续分成——你的老内容会一直产生收益；
我们也能为你的站写客座教程、做 partner 页互相露出，把两条用户池打通。

D · 开源项目与赛事赞助

适合：开源作者、黑客松主办方、开发者社区。

开源项目需要模型额度跑 CI、跑评测、跑示例——我们直接给额度；
黑客松与开发者活动，我们可以提供 API 额度作为奖品或参赛资源。

05怎么加入

不用填表，也不用来回发邮件。直接在 Telegram 上找我们，把项目信息附上就行——你做什么、现在什么阶段、大概什么量级、想拿哪一类合作，一并发过来，比填一份表格有用得多。

Telegram：@mmrcle123
A 额度赞助 / B 渠道代理 / C 内容合作 / D 开源与赛事赞助，都走这一个入口；
现阶段在线自助充值还没开放；有付费或大量采购需求，也直接找我们谈。

额度赞助我们会尽快评估并答复；渠道与批发这类需要一对一沟通，把情况说明白就行。

AirAi —— 一个 key，用遍主流海外模型。
成本降下来，想法才敢多做几个。

合作与申请：Telegram @mmrcle123

AirAi一键配置claude/codex/chatgpt/Antigravity/等工具

Thu, 17 Sep 2026 07:23:36 +0800

AirAi一键配置claude/codex/chatgpt/Antigravity/等工具

只要填写key就行，在https://api.airai.cc/生成一个key,填入这里

下载地址

win

https://drive.google.com/file/d/1ofOX1-DOBHskEGAsNhcRGTzcbyOboXb8/view?usp=sharing

mac

https://drive.google.com/file/d/1D99s26HCWvA424fFQmXtBulOjTvvscFJ/view?usp=sharing

OpenRouter Alternative in 2026: Top Options Compared

Wed, 16 Sep 2026 23:55:07 +0800

为什么 2026 年还在找 OpenRouter 替代方案

OpenRouter 把多家模型提供商的 API 聚合到一个接口，省去了分别注册、分别计费的麻烦。但用久了，一些问题也会浮现：加价后的单价、偶尔的排队延迟、对部分模型的路由限制，以及企业合规层面对数据路径的顾虑。于是越来越多开发者和团队开始主动寻找 OpenRouter alternative，希望在不牺牲模型多样性的前提下，拿回成本、延迟和隐私的控制权。

需要先说明的是：没有哪一个替代品能在所有维度上全面胜出。选型的关键是搞清楚自己最在意什么——是极致低价、是模型覆盖广度、是低延迟，还是数据不出境。下面按使用场景拆解几类可行方案。

直连模型提供商：最直接的 OpenRouter 替代思路

如果你只稳定使用两三家模型，直连官方 API 往往是最省心的 OpenRouter alternative。OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 等厂商都提供标准 HTTP 接口，文档完善，SDK 生态成熟。直连的好处是价格透明、没有中间层加价，延迟通常也更低。

代价是你要自己管理多套密钥、处理不同厂商的计费方式，并且失去“一个接口切换所有模型”的便利。对于模型需求集中在少数几家的团队，这个代价完全可以接受。

适合直连的场景

模型选择已经稳定，不需要频繁横向对比
对延迟敏感，希望减少中间跳转
有明确的合规要求，需要数据只经过特定厂商

其他 LLM API 聚合平台

除了 OpenRouter，市场上还存在若干聚合型服务，思路类似：用一个 API Key 调用多家模型。它们之间的差异主要体现在模型清单、计费方式、免费额度、区域可用性和 SLA 上。选择这类 OpenRouter alternative 时，建议重点看三点：

模型更新速度：新模型上线后多久能通过平台调用
计费透明度：是按官方价透传，还是按 token 加价
故障转移能力：某家提供商宕机时能否自动切换

聚合平台的价值在于“省事”，但省事本身也有成本。如果你的调用量很大，加价比例会被放大，这时候直连或自建网关可能更划算。

自建轻量网关：技术团队的高性价比选择

对于有一定工程能力的团队，自建一个轻量 LLM 网关是很有吸引力的 OpenRouter alternative。核心思路是：统一请求格式，在网关层做鉴权、限流、日志和路由，后端对接各家官方 API。这样既保留了多模型切换的灵活性，又避免了第三方聚合的加价和数据路径问题。

常见做法是用开源网关项目或自己写一层薄封装，配合环境变量管理密钥。维护成本主要在模型适配和错误处理上，但对于长期高频使用的团队，这笔投入通常很快回本。

选 OpenRouter 替代方案时容易被忽略的点

1. 数据留存与训练政策

不同提供商对输入输出的留存策略差异很大。有些默认用于改进服务，有些提供零留存选项。如果你的业务涉及敏感数据，这一条应该放在价格之前考虑。

2. 速率限制与并发

聚合平台和直连的速率限制模型不同。聚合平台可能给你一个总配额，但底层提供商的限制仍会影响实际吞吐。选型前最好用真实负载做一次压测。

3. 定价单位与隐藏成本

有的平台按官方价透传，有的在 token 单价上加成，还有的按请求次数收费。把月调用量代入算一遍，比只看单价更有意义。

2026 年的实际建议

如果你追求开箱即用、模型覆盖广，聚合平台仍然是合理的起点；如果你对成本和数据路径有更高要求，直连加自建网关的组合会更稳。一个务实的做法是：先用聚合平台快速验证产品，等调用量和模型选择稳定后，再把核心流量迁移到直连或自建网关。这样既享受了早期的灵活性，又在中后期拿回了成本和合规主动权。

无论选哪条路，建议保留一层抽象接口，不要把业务代码绑死在某个具体 SDK 上。这样未来再换 OpenRouter alternative 时，迁移成本会低得多。

vscode使用airai教程

Sat, 22 Aug 2026 12:39:34 +0800

1，应用商店搜索

2，打开设置选择

3，填写信息，api key 填写你刚才获取的key sk-xxxxxxxxx

4，下滑添加模型，并保存

4，选择模型开始编程

1,AirAi创建令牌教程

Sat, 22 Aug 2026 12:28:24 +0800

1,注册登录网址 https://api.airai.cc

2,点击1，打开令牌管理页面，点击2，创建令牌，3是令牌分组，4是令牌秘钥

3，创建过程

我把 LLM API 账单砍了 70%：路由 + 缓存的 AirAi 实战笔记

Thu, 30 Jul 2026 17:08:56 +0800

0. 背景：账单是怎么爆的

我做几个 side project，早期要么咬牙买官方 $20/mo 订阅，要么硬扛国际信用卡被拒。月底算账发现两件扎心的事：

80% 的请求是摘要、分类、格式化这类轻活，用最贵的模型跑纯属浪费；

订阅是固定成本——调用少的时候亏，调用多的时候又不够用。

于是我转向 AirAi：自己拿 API key，按量计费，并把客户端指向它的 OpenAI 兼容接口。

这里还有段小插曲。我手上一直没张像样的国际信用卡，官方直连每次走到支付那一步就被拒；有阵子借家人的卡顶着，结果触发风控，账号直接被冻，申诉了快两周才解。那之后我就铁了心只找「不依赖国际卡」的渠道。最后落地的这家网关只收 USDT——对我这种没国际卡的人来说，反而是门槛最低的那一档：充币即用，没有月费绑定，也不用走 KYC 那套。更关键的是价格：我体感算下来，单价只有官方直连的 1 折左右，这才是它真正让我留下的理由。

1. 一行切换：指向任意兼容网关

几乎所有支持自定义 endpoint 的客户端（Claude Code、Cursor、Open WebUI、LibreChat、Cline…）都能用一行环境变量切换，无需改代码。把下面两个变量指向你自己的网关即可：

export OPENAI_BASE_URL="https://api.airai.cc/v1"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.airai.cc/v1"

挑哪家网关是另一回事，本文只讲落地方法。

2. 代码实战：路由 + 缓存

光切换还不够，真正省钱的是"让对的模型干对的活 + 缓存重复请求"。下面是我在生产里用的骨架（兼容 OpenAI SDK），base_url 和 api_key 都从环境变量读，不写死在代码里：

import openai, hashlib, os

client = openai.OpenAI(
    base_url=os.getenv("OPENAI_BASE_URL"),
    api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),
)

# Routing: small model for light tasks, flagship only for complex reasoning
CHEAP  = "gpt-5.6-luna"   # classification / summarization / formatting
STRONG = "gpt-5.6-sol"    # only called for complex reasoning

_cache: dict[str, str] = {}   # swap for Redis in production

def ask(prompt: str) -> str:
    model = STRONG if len(prompt) > 400 else CHEAP
    key = hashlib.md5(prompt.encode()).hexdigest()
    if key in _cache:                      # cache hit, 0 cost
        return _cache[key]
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    answer = resp.choices[0].message.content
    _cache[key] = answer
    return answer

CHEAP / STRONG 按你的预算和效果调。模型名以你所用网关的文档为准。离线任务记得走 Batch 接口，通常能再省一半。

3. 成本对比（示意）

改造前后的示意数据（真实数字请以你的账单为准）：

项目	官方订阅 / 直连	AirAi + 路由缓存
计费方式	固定月费 / 官方价	按量计费
轻活模型	旗舰（浪费）	小模型（更便宜）
重复请求	全价重算	缓存命中 0 成本
体感成本	基准 100%	约 10–30%（视调用量）

4. 诚实边界（说点真话）

不是所有人都更省：月调用量很低时，固定订阅可能更划算；按量计费在调用量大时才显优势。先算自己的量。

延迟与稳定性：多一层网关会多一点延迟，关键路径加超时和降级。

密钥安全：key 放环境变量，别写死在前端或公开仓库。

5. 小结

省 LLM 成本的本质就一句话：让便宜的模型干大多数活，贵的只在必要时出场，再砍掉浪费的 token；把"对接 N 家"变成"改一行 base_url"。路由和缓存是免费的两块砖，先搬起来再说。

Codex 安装与配置教程

Wed, 22 Jul 2026 17:02:13 +0800

Windows 版本教程

系统要求

Windows 10 或 Windows 11

Node.js 22+

npm 10+

网络连接

安装步骤

前置步骤！！！
安装 Git Bash，请访问 Git - Downloads 下载对应您电脑系统的版本，之后一直点击“下一步”即可完成安装。

1. 安装 Node.js
访问 Node.js 官网下载并安装最新 LTS 版本。

2. 安装 codex
打开命令提示符 (CMD) 或 PowerShell，运行：

npm install -g @openai/codex

3. 验证安装
打开命令提示符 (CMD) 或 PowerShell，运行：

codex --version

配置 API

1. 获取 Auth Token
访问 api.airai.cc 站点页面进行以下操作：

点击控制台 → API令牌页面

点击添加令牌

令牌分组请选择：codex专属（务必选择此分组，否则无法使用）

令牌名称随意

额度建议：设置为无限额度

其他选项保持默认

2. 配置文件

重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！
重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！
重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！

进入当前用户的用户目录下的 .codex 文件夹中，例如：C:\Users\testuser\.codex。
（注意：如果看不到该目录，说明您没有打开 Windows 的“显示隐藏的项目”，请先在文件资源管理器中开启。）

如果没有 .codex 文件夹，请手动创建该文件夹，然后在其中创建 config.toml 以及 auth.json 两个文件。

3. 填写配置 (需要将 sk-xxx 替换成您自己创建的真实 SK)。

a. auth.json 中的配置：

{"OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"}

b. config.toml 中的配置（直接粘贴下面的内容即可）：
model_reasoning_effort 可选值为 high, medium, low，分别代表模型思考的努力程度（高、中、低）。

model_provider = "api111"
model = "gpt-5-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.api111]
name = "api111"
base_url = "https://api.airai.cc/v1"
wire_api = "responses"

启动 codex

重启终端！重启终端！重启终端！
然后进入到您的工程目录：

cd your-project-folder

运行以下命令启动：

codex

VSCode 插件 codex

以上配置完成后，在 VSCode 扩展商店中搜索并安装 codex 即可。

安装完成后会出现在侧边栏。

Mac 版本教程

系统要求

macOS 12 或更高版本

Node.js 22+

npm 10+

网络连接

安装步骤

1. 安装 Node.js

方式一：直接访问 Node.js 官网下载并安装最新 LTS 版本。

方式二：使用 Homebrew（推荐）

# 如果尚未安装 Homebrew，请先运行此命令/bin/bash -c "$(curl -fsSL [https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh](https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh))"# 安装 Node.jsbrew install node

2. 安装 codex
打开终端 (Terminal)，运行（可能需要加 sudo）：

npm install -g @openai/codex

3. 验证安装
打开终端 (Terminal)，运行：

codex --version

配置 API

1. 获取 Auth Token
访问 api.airai.cc 站点页面进行以下操作：

点击控制台 → API令牌页面

点击添加令牌

令牌分组请选择：codex特供（务必选择此分组，否则无法使用）

令牌名称随意

额度建议：设置为无限额度

其他选项保持默认

2. 配置文件

重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！
重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！
重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！

创建目录和文件：

mkdir -p ~/.codextouch ~/.codex/auth.jsontouch ~/.codex/config.toml

编辑 auth.json 文件：

vi ~/.codex/auth.json

按 i 进入插入模式，粘贴以下内容（将 sk-xxx 替换为您的密钥），然后按 ESC 键，输入 :wq 并回车保存退出。

{"OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"}

编辑 config.toml 文件：

vi ~/.codex/config.toml

按 i 进入插入模式，粘贴以下内容，然后按 ESC 键，输入 :wq 并回车保存退出。

model_provider = "api111"
model = "gpt-5-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.api111]
name = "api111"
base_url = "https://api.airai.cc/v1"
wire_api = "responses"

启动 codex

重启终端！重启终端！重启终端！
然后进入到您的工程目录：

cd your-project-folder

运行以下命令启动：

codex

[图片]

VSCode 插件 codex

以上配置完成后，在 VSCode 扩展商店中搜索并安装 codex 即可。
[图片]

安装完成后会出现在侧边栏。
[图片]

Linux 版本教程

系统要求

主流 Linux 发行版 (Ubuntu 20.04+, Debian 10+, CentOS 7+, etc.)

Node.js 22+

npm 10+

网络连接

安装步骤

1. 安装 Node.js

Ubuntu/Debian

sudo apt update
curl -fsSL https://deb.nodesource.com/setup_lts.x  | 
sudo -E bash -sudo apt-get install -y nodejs

CentOS/RHEL/Fedora

# 使用 dnf (Fedora) 或 yum (CentOS/RHEL)sudo dnf install nodejs npm# 或sudo yum install nodejs npm

Arch Linux

sudo pacman -S nodejs npm

2. 安装 codex
打开终端 (Terminal)，运行：

sudo npm install -g @openai/codex

3. 验证安装
打开终端 (Terminal)，运行：

codex --version

配置 API

1. 获取 Auth Token
访问 api.airai.cc 站点页面进行以下操作：

点击控制台 → API令牌页面

点击添加令牌

令牌分组请选择：codex渠道-gpt（务必选择此分组，否则无法使用）

令牌名称随意

额度建议：设置为无限额度

其他选项保持默认
[图片]

2. 配置文件

重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！
重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！
重要提示：请将下方的 sk-xxx 替换为您在 api.airai.cc 生成的实际 API 密钥！

创建目录和文件：

mkdir -p ~/.codextouch ~/.codex/auth.jsontouch ~/.codex/config.toml

编辑 auth.json 文件：

vi ~/.codex/auth.json

按 i 进入插入模式，粘贴以下内容（将 sk-xxx 替换为您的密钥），然后按 ESC 键，输入 :wq 并回车保存退出。

{"OPENAI_API_KEY": "sk-xxx"}

编辑 config.toml 文件：

vi ~/.codex/config.toml

按 i 进入插入模式，粘贴以下内容，然后按 ESC 键，输入 :wq 并回车保存退出。

model_provider = "api111"
model = "gpt-5-codex"
model_reasoning_effort = "high"
disable_response_storage = true
preferred_auth_method = "apikey"

[model_providers.api111]
name = "api111"
base_url = "https://api.airai.cc/v1"
wire_api = "responses"

启动 codex

重启终端！重启终端！重启终端！
然后进入到您的工程目录：

cd your-project-folder

运行以下命令启动：

codex

VSCode 插件 codex

以上配置完成后，在 VSCode 扩展商店中搜索并安装 codex 即可。

安装完成后会出现在侧边栏。

常见问题

出现错误请按照如下步骤排查：

确认 API Key 创建是否正确：额度选择无限额度，不要限制模型，分组选择 codex渠道-gpt。

更多 codex 配置及使用详情请参考 codex 官方教程。

引言

Fri, 10 Jul 2026 11:17:54 +0800

AI接口聚合管理服务介绍

🌟新手必看 🌟

🌟前面这么多说明，新手可以不用看，直接看🌟最下面🌟的各种插件/软件使用教程🌟

核心优势 🌟

便捷访问

✅ 无需科学上网，全球直连

✅ 无封号风险

✅ 连接速度是官方的1200倍

✅ 覆盖全球七大地区（美国、日本、韩国、英国、香港、菲律宾、俄罗斯）

功能特点

✅ 完善的模型权限

✅ 支持最新模型直接使用

✅ 一个API key全模型通用

✅ API key可设定使用时间和额度

✅ 100％保值换绑使用

商业优势

🎁 新用户注册送0.2刀消费额度

💰 价格低于官方

🔒 支持多模型，各种渠道

💼 服务10万＋满意客户

🏢 190位中转代理合作伙伴

功能对比表

功能	OneAi.cc	官方API
支持GPT-4等模型	✅ 支持各类型	❌ 需要账号有4.0权限
最高调用速度	✅	❌ 需要绑卡付费48小时后
多账号高并发开发	✅ 数百个账号	❌ 单个账号API有限制
OpenAI账号要求	✅ 无需注册	❌ 需要科学和绑定国外手机
额度有效期	✅ 永不过期	❌ 三个月到期
风控问题	✅ 0封号	❌ 随时无故封号
使用记录查看	✅ 实时查看，保留30天	❌ 只能看到延迟总消耗
代理访问要求	✅ 无需代理	❌ 需要在可支持的地区使用
计费规则	折扣价	原价
接口地址	`https://api.airai.cc`	`https://api.openai.com`
资源整合	✅ 完全兼容各平台接口协议	❌

技术优势

💯 采用企业高速链

🔒 无需路由二次保留数据

🌐 稳定纯净API源头

🔄 支持OpenAI接口协议

🛠️ 0开发基础可直接对接各种应用

我们用Claude 3 Opus处理跨境报关单识别，省了60%人工复核成本，但踩了3个坑

Fri, 03 Jul 2026 15:11:55 +0800

我们用Claude 3 Opus处理跨境报关单识别，省了60%人工复核成本，但踩了3个坑

要生成的最大 token 数量。确保输入 token 与 max_tokens 之和不超过模型的上下文窗口。由于部分服务仍在更新中，建议不要将 max_tokens 设置为窗口上限；为输入和系统开销预

Fri, 03 Jul 2026 15:06:00 +0800

要生成的最大 token 数量。确保输入 token 与 max_tokens 之和不超过模型的上下文窗口。由于部分服务仍在更新中，建议不要将 max_tokens 设置为窗口上限；为输入和系统开销预留约 10k token 的缓冲空间。详情请参见 Models。