三剪客 · Chatbox 接入算力集市

把开源客户端 Chatbox 接到 算力集市 api.a7w.cn：一个 Key、一份账单，用上 75 个模型。

这个 Skills 包解决的问题很具体——Chatbox 接入算力集市的失败，绝大多数不是"连不上"，而是 API Host 填错了一层。

🔑 API Key 说明（重要，请先读这一段）

本 Skill 不含任何 API Key，也不会替你使用任何人的 Key。

• 请到 算力集市 · api.a7w.cn 注册， 在「用户中心 → API 密钥」申请 你自己的 Key（需实名认证）
• 请勿使用他人分享的 Key —— 包括朋友给的、群里发的，以及本文档作者的
• 本 Skill 生成的配置与导入链接一律不含 Key；Key 只在你本机填写一次
• Key 等同于账户余额，不要写进代码、不要提交到 Git、不要发到聊天里
• 每个 Key 可单独设置消费上限（quota），建议按项目分配

⚠️ 第一条，也是最重要的一条

Chatbox 里的 API Host 要填：

https://api.a7w.cn/api

不是 https://api.a7w.cn/api/v1。

为什么

Chatbox 的官方文档写明：API path 一般不用填，默认是 /v1/chat/completions（见 Chatbox 模型配置文档）。也就是说，最终请求 URL 是：

apiHost + "/v1/chat/completions"

而算力集市对外公布的 Base URL 是 https://api.a7w.cn/api/v1。很多人（包括照抄文档的人）会直接把它粘进 API Host 字段，于是：

https://api.a7w.cn/api/v1  +  /v1/chat/completions
= https://api.a7w.cn/api/v1/v1/chat/completions   ← 404

实测对照（真发的请求，不是推断）

推荐 A：API Host 填 https://api.a7w.cn/api，API Path 留空不动。

实测结论：Chatbox 能正常使用

用一个真实 Key 对 Chatbox 所依赖的四条契约逐个真发请求：

4/4 通过。 Chatbox 默认开流式，而流式这条是通的——这点很关键，很多网关只做了非流式，接进 Chatbox 后表现为"能连上但不出字"。

随时可复跑：

python -X utf8 scripts/verify_a7w.py

三种接入方式

方式 ①：手动配置（最稳）

1. 打开 Chatbox → 侧栏 设置 → 模型提供方
2. 底部点 添加
3. 名称随意（如 算力集市），API 类型选 OpenAI API 兼容
4. API Key 填你的 <你的KEY>；API Host 填 https://api.a7w.cn/api
5. API 路径留空（默认 /v1/chat/completions 就是对的）
6. 添加至少一个模型，模型 ID 必须与网关一致，例如 DeepSeek-V4-Flash （有视觉能力的勾 vision，推理模型勾 reasoning）
7. 保存后点 检查 / Check，应显示连接成功
8. 回首页新建对话即可

⚠️ 第 7 步的「检查」只验证 /models 可达，不验证 Key 是否有效。看到绿勾仍可能调用失败——别把绿勾当成完全可用。

方式 ②③：一键导入（推荐给要分发给多人用的场景）

# 生成配置（会读网关真实模型清单，只读、不产生对话费用）
python -X utf8 scripts/gen_import_config.py --out a7w-provider.json

# 全量纳入（默认只给 8 个精选模型）
python -X utf8 scripts/gen_import_config.py --all --limit 20

输出里会带一条 chatbox://provider/import?config=<base64> 深链，点开即导入。

🔐 安全约定：生成的配置与深链一律不含 API Key——深链会被转发、 留在浏览器历史里，携带可复用凭证会造成泄露（脚本里对此有硬校验）。 导入后在 Chatbox 的提供方设置里手动填一次 API Key 即可。

生成器做的事：拉 /v1/models 的真实清单 → 把网关的 supports_vision / supports_reasoning 映射成 Chatbox 的 capabilities → 只挑同步文本模型（异步的图片/视频模型不能放进聊天客户端）→ 按官方 导入配置格式 输出。

工作流路由

脚本清单

全部零依赖，只用 Python 标准库。Key 从 ~/.a7w/config.json 或环境变量 A7W_API_KEY 读取，脚本内不内嵌任何密钥。

PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python -X utf8 scripts/selftest.py -v

能力边界

覆盖：

• Chatbox 接入算力集市的完整配置路径（手动 / 导入 / 深链三种）
• 实测出来的 apiHost 正确填法与三种填法对照
• 契约自检脚本（含流式 SSE——这是最容易漏测的一条）
• 一键导入配置生成器，模型能力自动映射

不覆盖：

• 不代替 Chatbox 客户端：本包不含 Chatbox 程序，也不修改它
• 不含 API Key、不代付费用：Key 与点数必须是你自己的账号
• 不覆盖算力集市的异步应用：Chatbox 是聊天客户端，只能吃 /chat/completions。 算力集市的 21 个异步应用（TTS / 数字人 / 视频生成 / 超分 / 换装…）走的是 POST /api/v1/apps/{app}/{code} + task_id 轮询，Chatbox 原生不支持， 要接得自建任务适配层，或直接用 one-key-ai-gateway 那个技能包
• 不保证可用性：模型上下架、限流与计费以站内为准

依赖条件

• Python 3.8+，仅标准库（urllib / json / base64）
• 一个算力集市账号，并在 用户中心 → API 密钥 创建 Key（需实名）
• Chatbox ≥ 1.15.1（只有一键导入 / 深链需要这个版本；手动配置任何版本都行）
• 能访问 https://api.a7w.cn 的网络出口

已知限制

1. apiHost 填法是最容易错的一处，且错了之后的报错（404 / HTML 页面）不会提示"你多写了一层 /v1"。本包已把正确值写死在生成器里（build_provider_config 默认 https://api.a7w.cn/api），并有回归测试守着它不被改成 /api/v1
2. 「检查」按钮不代表 Key 有效：它只探 /models
3. 只能接同步聊天模型：网关 75 个模型里，异步的图片/视频生成模型不能加进 Chatbox 的模型列表（生成器已自动过滤）
4. 无 embedding / rerank：网关不提供这两类模型，所以 Chatbox 的知识库（若有）无法用本网关做向量化
5. 模型清单与价格随时变：实测 75 个，官网口径 87+；以现场 GET /v1/models 为准

自检清单

• API Host 填的是 https://api.a7w.cn/api？不是 /api/v1？
• API Path 留空了（没手填 /v1/chat/completions 造成双拼）？
• 模型 ID 是从 GET /v1/models 拿的真名，不是猜的？
• 跑过 scripts/verify_a7w.py，流式那一项也 PASS？
• Know 了「检查」绿勾 ≠ Key 有效？
• 有没有把异步应用（TTS/视频/数字人）误以为 Chatbox 能用？

参考文件

关于作者

本 Skill 由作者亲自实操验证后发布。 下载后可自用、可商用。 使用中遇到任何问题，欢迎加技术微信 9872659 交流—— 报一下是从哪个 Skill 找来的，直接给你配套的 API Key 和能跑通的示例。

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