集成与最佳实践

本章节列出主流 Agent 框架、IDE 和编程助手如何接入 Smartoken。几乎所有支持”自定义 OpenAI 端点”的工具都能直接用，关键就两件事：

Base URL: https://smartoken.top/v1
API Key: stk-live-...（控制台 → API Keys 创建）

模型名（slug）从模型市场复制 —— 每个模型详情页右上角有复制按钮。

协议互通性：Smartoken 同时支持三种主流协议——/v1/chat/completions（OpenAI Chat）、/v1/responses（OpenAI Responses）、/v1/messages（Anthropic Messages）。任意 LLM 模型都同时支持这三种调用方式，平台内部自动翻译，客户端不需要关心后端模型实际走哪种协议。工具调用（tool_calls / tool_use）也都映射好了。文生图 / 文生视频只支持 OpenAI 协议（Anthropic Messages 协议本身不涵盖图片 / 视频生成）。

4.1 通用模式

绝大多数支持 OpenAI 的库都是这个套路：


from openai import OpenAI
 
client = OpenAI(
    base_url="https://smartoken.top/v1",
    api_key="stk-live-...",
)
 
resp = client.chat.completions.create(
    model="<你的模型 slug>",
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

JavaScript / TypeScript 同理：


import OpenAI from "openai";
 
const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://smartoken.top/v1",
  apiKey: "stk-live-...",
});
 
const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "<你的模型 slug>",
  messages: [{ role: "user", content: "你好" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

如果你的工具不在下面的清单里，先试这个套路，大概率能直接跑。

4.2 Agent 框架

LangChain (Python)


from langchain_openai import ChatOpenAI
 
llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://smartoken.top/v1",
    api_key="stk-live-...",
    model="<你的模型 slug>",
)
print(llm.invoke("你好").content)

工具调用、流式输出都按 LangChain 原生方式用即可。

LangChain.js


import { ChatOpenAI } from "@langchain/openai";
 
const llm = new ChatOpenAI({
  configuration: { baseURL: "https://smartoken.top/v1" },
  apiKey: "stk-live-...",
  model: "<你的模型 slug>",
});
const result = await llm.invoke("你好");
console.log(result.content);

OpenAI Agents SDK

openai-agents 默认走 Responses 协议，我们的 /v1/responses 兼容它。


from agents import Agent, Runner
from openai import AsyncOpenAI
from agents.models.openai_responses import OpenAIResponsesModel
 
client = AsyncOpenAI(
    base_url="https://smartoken.top/v1",
    api_key="stk-live-...",
)
agent = Agent(
    name="Helper",
    instructions="你是一个友好的助手。",
    model=OpenAIResponsesModel(model="<你的模型 slug>", openai_client=client),
)
result = await Runner.run(agent, "你好")
print(result.final_output)

即使你选的模型实际接的是经典 Chat 渠道（不是真的 Responses 上游），Agents SDK 也能用 —— 平台会把 Responses 请求自动翻译成 Chat 发给上游。

AutoGen (Microsoft)


from autogen_ext.models.openai import OpenAIChatCompletionClient
 
client = OpenAIChatCompletionClient(
    model="<你的模型 slug>",
    base_url="https://smartoken.top/v1",
    api_key="stk-live-...",
    # 非 OpenAI 模型需要明确告知模型能力，否则 AutoGen 默认按 GPT-4 假设
    model_info={
        "vision": False,         # 模型是否支持图片输入
        "function_calling": True,
        "json_output": True,
        "family": "unknown",
    },
)

CrewAI

CrewAI 底层用 LiteLLM，因此用 openai/ 前缀（告诉 LiteLLM 走 OpenAI 协议）：


import os
from crewai import Agent, Crew, Task, LLM
 
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "stk-live-..."
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://smartoken.top/v1"
 
llm = LLM(model="openai/<你的模型 slug>")
 
researcher = Agent(
    role="研究员",
    goal="...",
    backstory="...",
    llm=llm,
)

Google ADK

Google ADK 通过 LiteLLM 接入第三方 OpenAI 兼容服务：


import os
from google.adk.agents import LlmAgent
from google.adk.models.lite_llm import LiteLlm
 
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = "stk-live-..."
os.environ["OPENAI_API_BASE"] = "https://smartoken.top/v1"
 
agent = LlmAgent(
    name="helper",
    model=LiteLlm(model="openai/<你的模型 slug>"),
    instruction="你是一个友好的助手。",
)

Anthropic SDK / Claude Agent SDK

Anthropic 的 Claude Agent SDK 和 anthropic Python SDK 都使用 Anthropic Messages 协议——Smartoken 已原生兼容，无需任何中间件桥接。


from anthropic import Anthropic
 
client = Anthropic(
    base_url="https://smartoken.top",   # SDK 会自动拼 /v1/messages
    api_key="stk-live-...",
)
 
message = client.messages.create(
    model="<你的模型 slug>",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
)
print(message.content[0].text)

工具调用（tools / tool_use / tool_result）、流式输出、system prompt 都按 Anthropic SDK 原生方式用即可。其它基于 anthropic 包的 Agent 框架（Claude Agent SDK 等）只要能改 base_url 或读 ANTHROPIC_BASE_URL 环境变量，配置方式相同。

任何 LLM 模型都能用这种方式调用——Smartoken 内部把 Anthropic 请求翻译为 OpenAI Chat 走标准路由。所以你完全可以用 Anthropic SDK 去调一个 GPT 或 Qwen 模型。

4.3 IDE 和编程助手

Cursor

设置 → Models → 在 OpenAI API Key 一栏填 stk-live-...，勾选 Override OpenAI Base URL，填 https://smartoken.top/v1。

然后在 Model Names 里添加你要用的模型 slug（如 gpt-5.4-mini）。Cursor 会用这个 slug 调用 /v1/chat/completions。

Cline (VS Code)

打开 Cline 的 Settings：

API Provider: 选 OpenAI Compatible
Base URL: https://smartoken.top/v1
API Key: stk-live-...
Model ID: 你的模型 slug

Continue (VS Code / JetBrains)

编辑 ~/.continue/config.json（或在 Continue 面板里直接编辑配置）：


{
  "models": [
    {
      "title": "Smartoken",
      "provider": "openai",
      "model": "<你的模型 slug>",
      "apiBase": "https://smartoken.top/v1",
      "apiKey": "stk-live-..."
    }
  ]
}

Aider

命令行参数或环境变量都行：


export OPENAI_API_BASE=https://smartoken.top/v1
export OPENAI_API_KEY=stk-live-...
 
aider --model openai/<你的模型 slug>

Open Code

在配置文件(一般在～/.config/opencode/opencode.json中)，新增一个名为smartoken的provider, 配置你需要的模型即可，参考下面的配置文件


{
  "provider": {
    "smartoken": {
      "options": {
        "baseURL": "https://smartoken.top/v1",
        "apiKey": "stk-live-..."
      },
      "models": {
        "claude-sonnet-4-6": {
          "name": "claude-sonnet-4-6",
          "limit": {
            "context": 400000,
            "output": 128000
          },
          "options": {
            "store": false
          },
          "variants": {
            "low": {},
            "medium": {},
            "high": {},
            "xhigh": {}
          }
        }
      }
    }
  },
  "agent": {
    "build": {
      "options": {
        "store": false
      }
    },
    "plan": {
      "options": {
        "store": false
      }
    }
  },
  "model": "smartoken/claude-sonnet-4-6",
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json"
}

Codex CLI

OpenAI 官方 Codex CLI 通过自定义 model_provider 接入第三方网关。编辑 ~/.codex/config.toml：


model = "<你的模型 slug>"
model_provider = "smartoken"
 
[model_providers.smartoken]
name = "Smartoken"
base_url = "https://smartoken.top/v1"
wire_api = "responses"           # 也可以填 "chat"，平台两边都接
env_key = "OPENAI_API_KEY"

然后：


export OPENAI_API_KEY=stk-live-...
codex

⚠️

不要在 [model_providers.smartoken] 下加 requires_openai_auth = true。那会让 Codex 拿 ChatGPT 登录的 OAuth token 当 API Key 发给 Smartoken，会被拒为 invalid key。

Claude Code

Claude Code 走 Anthropic Messages 协议，Smartoken 原生兼容，两个环境变量就能跑：


export ANTHROPIC_BASE_URL=https://smartoken.top
export ANTHROPIC_API_KEY=stk-live-...
 
claude

之后在 Claude Code 里用 /model 命令切换到你的 Smartoken 模型 slug 即可（默认会先用你的 Anthropic 账号配置；用上面环境变量覆盖后所有请求都发到 Smartoken）。流式输出、工具调用都直接支持，不需要任何中间代理。

4.4 其他工具

任何支持”自定义 OpenAI base URL”的工具都能用 Smartoken，套路一致：把 base 改成 https://smartoken.top/v1，把 key 改成你的 stk-live-...。

如果你接入了某个工具且写到这里的配置不灵，欢迎反馈给我们，我们会补到文档里。

详细的请求 / 响应字段、流式格式、错误码请看 API 参考。