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在 WorkBuddy 中接入 WanAPIs

WorkBuddy 是腾讯云 CodeBuddy 团队推出的桌面 AI 智能体,能听懂自然语言指令、自己拆解任务并直接操作本地文件 —— 批量整理文件、生成文档表格 PPT、跑数据分析都能交给它。除了内置模型,它还支持接入自定义模型,只要对方是 OpenAI 兼容协议就行。把接口地址指向 WanAPIs,你就能在同一个 Key 下切换多家厂商的模型,按 token 实付,不必为每家单独开订阅。下面从「要不要接」讲到「接不通怎么查」。

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接入步骤

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    先想清楚:用自带模型,还是接自己的 API

    WorkBuddy 自带模型开箱即用,不用配置,适合轻度使用;额度按它自己的规则消耗,用完要另外购买,可选的模型也是固定的那几个。接自己的 API 则是另一条路:一个 Key 下 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Qwen 随便换,按实际 token 计费、不绑订阅,还能按任务难度挑模型 —— 简单的批量活用便宜模型,难的再上旗舰。跑重复性批处理时,这个差价会被放大很多倍。如果你已经在别处买了 API,或者每天要让 WorkBuddy 处理几十上百个文件,接自己的 API 更划算。

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    注册拿 API Key

    在 WanAPIs 控制台注册,创建一个 sk- 开头的 API Key。建议给 WorkBuddy 单独建一个令牌 —— 控制台的日志和用量都按令牌分开统计,之后你能一眼看出这台机器上的智能体到底花了多少钱。

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    在界面里添加自定义模型(推荐)

    点主界面底部的模型选择器,在弹出的模型列表底部找到「配置自定义模型」进去,或者走 设置 → 模型 → 添加模型,提供方选「自定义」,按下面四项填。接口地址要填【完整路径】,以 /chat/completions 结尾;地址里别出现多余的斜杠。填完记得看一眼 API Key 末尾有没有粘进空格,这是最常见的低级错误。

    WorkBuddy → 模型 → 添加模型
    提供方: 自定义(Custom)
接口地址: https://api.wanapis.com/v1/chat/completions
API Key: sk-xxx
模型名称: gpt-5.6-sol
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    手动勾选能力标志(这步最容易漏)

    走标准供应商时能力标记是自动写入的,但选「自定义」时不会 —— 必须自己勾。WorkBuddy 是智能体,得靠工具调用(Function Calling)才能读写你的文件,所以「工具调用」必须勾上,否则它只会跟你聊天、不会真的动手。要让它看图再勾「图片输入」。反过来,勾了模型其实不支持的能力会直接导致请求失败,拿不准就先只勾工具调用,跑通了再逐项加。

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    文件配置法(可选,注意版本差异)

    也可以直接写配置文件:用户级 ~/.codebuddy/models.json(Windows 在 C:\Users\<用户名>\.codebuddy\models.json),项目级放工作区下的同名文件、优先级更高;较新的版本改用了 workbuddy 目录。⚠️ 这里有个坑:网上不少教程还把改文件当成唯一办法,但腾讯官方已经说明,通过 ~/.codebuddy/models.json 配好的模型在界面升级后仍然可用,而且可以直接在 UI 里查看、编辑、删除,不必再手动改文件。所以优先用上一步的界面法;只有批量配置或版本较老时才需要动文件。改文件前先备份,存成 UTF-8 无 BOM,并用编辑器校验一遍 JSON 语法 —— 你的编辑器报错,WorkBuddy 大概率也读不出来。

    ~/.codebuddy/models.json
    {
  "id": "gpt-5.6-sol",
  "name": "GPT-5.6 Sol (WanAPIs)",
  "vendor": "WanAPIs",
  "url": "https://api.wanapis.com/v1/chat/completions",
  "apiKey": "sk-xxx",
  "supportsToolCall": true,
  "supportsImages": false
}
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    按任务类型选模型(附实际单价)

    WorkBuddy 干的活大多是「读一批文件 → 想 → 写回去」,输入长、输出短。按 WanAPIs 上非流式调用的真实分布,这类请求输入中位数约 4390 token、输出中位数不到 198 token —— 所以【输入单价】才是主要成本,别盯着输出价挑。据此算下来,处理一次这样的任务,glm-5.3-flash 约 ¥0.004、gpt-5.6-sol 约 ¥0.028,也就是 1 元钱大约够跑 246 次或 36 次。日常批量整理用便宜档就够,复杂拆解再上旗舰。模型名直接填模型市场里的名字。

    默认分组实际单价(元 / 百万 token,输入 / 输出)
    glm-5.3-flash      0.80 /  2.80   批量改写、格式整理
qwen3.8-flash      0.80 /  2.70   同上,还能读图
deepseek-v4-pro    3.00 / 20.00   中文推理,性价比
claude-opus-5      5.00 / 25.00   长链条任务最稳
gpt-5.6-sol        5.00 / 30.00   综合主力
gpt-6-astra       10.00 / 50.00   最新旗舰
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    先跑个小任务验证,再上批量

    配好别急着丢一堆活进去。先让它做件小事,比如「把这个文件夹里的 csv 各读前 5 行,汇总成一张表」。这一步同时验证三件事:接口通不通、工具调用有没有真的生效、扣费正不正常。跑完去 WanAPIs 控制台日志页,能看到这次用了多少 token、走的哪条线路、花了多少钱。

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    配不通?按这个顺序查

    ① 接口地址是不是完整路径、以 /chat/completions 结尾,中间有没有多余斜杠;如果你用的地址确实不是这个结尾,要打开「自定义协议」让它跳过路径校验和自动补全。② API Key 有没有复制全,末尾有没有多余空格。③ 模型名称是否和模型市场里完全一致 —— 大小写敏感。④ 任务能聊天但不动文件,就是「工具调用」没勾。⑤ 改了 models.json 没反应,先确认客户端版本够新(旧版本可能根本不读本地配置),再查文件路径、BOM 和 JSON 语法。⑥ 以上都对还不行,去 WanAPIs 控制台日志看有没有这条请求:有记录说明请求已经到网关,看报错原因即可;完全没有记录,那问题还在客户端这一侧。

常见问题

WorkBuddy 可以接入自己的 API 吗?

可以。WorkBuddy 支持接入任意 OpenAI 兼容协议的第三方模型,走对话和 Agent 流程都行。在模型选择器底部的「配置自定义模型」或 设置 → 模型 → 添加模型 里,提供方选「自定义」即可;也可以直接写 models.json 配置文件。

WorkBuddy 怎么配置第三方大模型?

三步:① 在服务商那里拿一个 sk- 开头的 API Key;② 在 WorkBuddy 里添加自定义模型,填接口地址(完整路径,以 /chat/completions 结尾)、Key 和模型名;③ 手动勾上「工具调用」。接 WanAPIs 的接口地址是 https://api.wanapis.com/v1/chat/completions。

接口地址要填到 /chat/completions 吗?

要。默认就是按 /chat/completions 路径走的,只填域名会失败。正确写法是 https://api.wanapis.com/v1/chat/completions,末尾别省、中间别出现多余斜杠。如果你的服务商地址确实不是这个结尾,打开「自定义协议」开关,它会跳过路径校验和自动补全。

WorkBuddy 自定义模型不生效 / 没有输出怎么办?

按这个顺序查:接口地址是否完整且无多余斜杠 → API Key 末尾是否粘了空格 → 模型名称是否与服务商文档完全一致(大小写敏感)→ 「工具调用」是否勾上。都对的话,去服务商控制台的日志看有没有这条请求:有记录就看报错原因,完全没记录说明请求还没发出去,问题在客户端配置。

models.json 在哪个目录?

用户级是 ~/.codebuddy/models.json,Windows 在 C:\Users\<用户名>\.codebuddy\models.json;项目级是工作区目录下的同名文件,优先级高于用户级。较新版本改用了 workbuddy 目录。不过腾讯官方已说明,老路径配好的模型升级后仍可用,并且能直接在界面里查看和编辑,一般不必手动改文件。

models.json 改了没反应?

四件事挨个查:① 客户端版本太旧可能根本不读本地配置,先升级;② 路径对不对(用户级 / 项目级);③ 文件必须是 UTF-8 无 BOM,带 BOM 会读不出来;④ JSON 语法先用编辑器格式化验一遍,你的编辑器报错它也读不了。改之前记得备份。

WorkBuddy 支持 Claude 原生协议吗?

自定义模型只支持 OpenAI 兼容协议,不吃 Anthropic 原生协议。但 WanAPIs 已经把 Claude 系列转成了 OpenAI 兼容格式,模型名直接填 claude-opus-5 就能用 —— 这也正是接中转的好处之一:协议差异由网关这边抹平。

任务跑到一半停了 / 它不会操作我的文件?

九成是「工具调用」能力标志没勾。选「自定义」提供方时 WorkBuddy 不会自动探测模型能力,必须手动勾选。它靠工具调用读写本地文件,没勾就只会跟你聊天、不会真的执行。另外要确认你选的模型本身支持 Function Calling。

勾了图片输入却报错怎么办?

取消掉。勾选模型实际不支持的能力会导致请求失败。不确定就只勾「工具调用」,先把流程跑通,再逐项试其它能力。

WorkBuddy 自带模型和接第三方 API,哪个划算?

轻度用自带的就够,不用折腾。但自带额度用完要另外买、可选模型固定;接自己的 API 是按 token 实付、不绑订阅,而且能按任务难度挑模型 —— 简单的批量活用便宜模型、难的再上旗舰。每天要处理几十上百个文件的话,这个差价会被放大很多倍。

办公任务用哪个模型最划算?

这类任务输入长、输出短(WanAPIs 上的真实分布:输入中位数约 4390 token,输出不到 198 token),所以看输入单价。默认分组下 glm-5.3-flash 和 qwen3.8-flash 输入都是 ¥0.8/百万 token,gpt-5.6-sol 是 ¥5、gpt-6-astra 是 ¥10。折算成单次任务,便宜档约 ¥0.004、主力档约 ¥0.028,1 元大约够跑 246 次或 36 次。批量整理文件用便宜档完全够用。

国内能直连吗?需要梯子吗?

不需要。WanAPIs 的接口国内可以直接访问,WorkBuddy 里填上就能用,不用额外配代理。

一个 Key 能同时给 WorkBuddy 和别的工具用吗?

可以,但建议分开建令牌。控制台的日志和用量按令牌区分,分开之后你能清楚看到 WorkBuddy 花了多少、其它工具花了多少,排查问题时也不会互相干扰。

支持哪些模型?

GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、Qwen、GLM、Grok 等主流文本模型都能填,完整清单见模型市场。注意 WorkBuddy 是智能体,要选支持工具调用的模型,不支持 Function Calling 的模型接进来也没法操作文件。

现在就把 WorkBuddy 接到 WanAPIs

一个 API Key 调用 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、Kimi、GLM 等模型,国内直连、按 token 实付。

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