# 在 WorkBuddy 中接入 WanAPIs

> WorkBuddy 支持接入任意 OpenAI 兼容的自定义模型。把接口地址指向 WanAPIs,一个 Key 就能在 GPT、Claude、Gemini、DeepSeek、GLM、Qwen 之间随意切换,国内直连、按 token 实付、不绑订阅。含界面配置、models.json 文件配置与完整排错清单。

网页版:https://wanapis.com/docs/workbuddy

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」。

## 接入步骤

### 1. 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。

### 2. 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。

### 3. 在界面里添加自定义模型(推荐)

点击左下角头像 → 设置 → 模型 → 添加模型。弹出的「编辑模型」对话框顶部就标着「仅支持 OpenAI 兼容协议 API」—— 这正是 WanAPIs 能直接接上的原因。提供商选「自定义 / Custom」,接口地址填【完整路径】、以 /chat/completions 结尾,地址里别出现多余的斜杠;再填 API Key 和模型名称。填完记得看一眼 Key 末尾有没有粘进空格,这是最常见的低级错误。下图是以 gpt-6-astra 为例的完整填法。

**左下角头像 → 设置 → 模型 → 添加模型**

```
提供商:   自定义 / Custom
接口地址: https://api.wanapis.com/v1/chat/completions
API Key:  sk-xxx
模型名称: gpt-6-astra
```

![WorkBuddy 编辑模型对话框:提供商选自定义、接口地址指向 WanAPIs、模型名 gpt-6-astra,以及高级配置与思考强度选项](https://wanapis.com/docs/workbuddy-add-model.png)

*以 gpt-6-astra 为例的完整配置(输入/输出上限按模型实际能力填)*

### 4. 「高级配置」六个开关,选自定义时都不会自动探测

走标准供应商时能力标记是自动写入的,选「自定义」时一个都不会 —— 必须按模型实际能力自己勾。① 工具调用:WorkBuddy 靠它(Function Calling)读写你的文件,不勾就只会聊天、不会真动手,【必勾】。② 图片输入:模型能看图再勾。③ 推理模式:gpt-6-astra、gpt-5.6-sol 这类推理模型勾上,下面的「默认思考强度」和「支持的思考强度」(低 / 中 / 高 / 超高 / 极致)才有意义,按模型支持的档位勾。④ 仅思考模式:一般不勾。⑤ 允许关闭思考:勾上后可以在对话里临时关掉推理省钱。⑥ 自定义协议:只有当你的接口地址【不是】 /chat/completions 结尾时才需要勾,接 WanAPIs 不用勾。最下面的输入/输出上限按模型实际上下文填。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。

### 5. 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
}
```

### 6. 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
```

### 7. 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。下图是配好之后的实际效果 —— 对话正常返回,输入框右下角和每条回复下方都标着当前模型 gpt-6-astra。

![WorkBuddy 对话界面:接入 WanAPIs 后 gpt-6-astra 正常回复,输入框右下角显示当前模型](https://wanapis.com/docs/workbuddy-chat-ok.png)

*接入成功后的实际效果:回复正常,当前模型显示为 gpt-6-astra*

### 8. 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。

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本文由 WanAPIs 官网生成,和网页版内容同步。全部教程的 Markdown 目录:https://wanapis.com/docs/index.md