User Guide (中文 (繁體))

💰 價錢一覽

方案	提供者	費用	額度重置	最適合
💳 訂閱制	Claude Code (Pro)	$20/月	5 小時 + 每週	已訂閱使用者
	Codex (Plus/Pro)	$20-200/月	5 小時 + 每週	OpenAI 使用者
	GitHub Copilot	$10-19/月	每月	GitHub 使用者
🔑 API 金鑰	DeepSeek	按用量計費	無	便宜的推理模型
	Groq	按用量計費	無	超快速推論
	xAI (Grok)	按用量計費	無	Grok 4 推理
	Mistral	按用量計費	無	歐盟託管模型
	Perplexity	按用量計費	無	結合搜尋功能
	Together AI	按用量計費	無	開源模型
	Fireworks AI	按用量計費	無	快速 FLUX 圖片生成
	Cerebras	按用量計費	無	晶圓級速度
	Cohere	按用量計費	無	Command R+ RAG
	NVIDIA NIM	按用量計費	無	企業級模型
	Baidu Qianfan	按用量計費	無	ERNIE 模型
💰 便宜方案	GLM-4.7	$0.6/百萬	每日上午 10 點	預算備用
	MiniMax M2.1	$0.2/百萬	5 小時滾動	最便宜的選擇
	Kimi K2	$9/月固定	每月 1,000 萬	可預測成本
🆓 免費方案	Qoder	$0	未公布 Token 上限；仍有提供者限制	8 個模型免費
	Kiro	$0	約 50 點/月	Claude 免費使用

🎯 使用情境

情境 1：「我有 Claude Pro 訂閱」

問題： 額度用不完、密集編碼時遇到速率限制

Combo：「maximize-claude」
  1. cc/claude-opus-4-7        （充分利用訂閱）
  2. glm/glm-4.7               （額度用盡時的便宜備援）
  3. if/qwen3.8-max-preview    （免費緊急備援）

每月費用：$20（訂閱）+ ~$5（備援）= $25 總計
vs. $20 + 碰到限制 = 挫折感

情境 2：「我想要零成本」

問題： 負擔不起訂閱，需要可靠的 AI 編碼

Combo：「free-tier-fallback」
  1. if/kimi-k2.7-code          （未公布 Token 上限；限制仍適用）
  2. kr/qwen3-coder-next        （Kiro 免費備援）

每月費用：$0
品質：可用於生產的模型

情境 3：「我需要 24/7 不中斷編碼」

問題： 截止日期逼近，無法承受停機

Combo：「always-on」
  1. cc/claude-opus-4-7        （最佳品質）
  2. cx/gpt-5.5                （第二訂閱）
  3. glm/glm-4.7               （便宜，每日重置）
  4. minimax/MiniMax-M2.1      （最便宜，5 小時重置）
  5. if/deepseek-v4-flash       （未公布 Token 上限；限制仍適用）

結果：5 層備援可擴大韌性；上游可用性不保證
每月費用：$20-200（訂閱）+ $10-20（備援）

情境 4：「我想要 OpenClaw 中的免費 AI」

問題： 需要在即時通訊應用程式中使用 AI 助手，完全免費

Combo：「openclaw-free」
  1. if/qwen3.8-max-preview     （未公布 Token 上限；限制仍適用）
  2. if/deepseek-v4-flash       （未公布 Token 上限；限制仍適用）
  3. if/kimi-k2.7-code          （未公布 Token 上限；限制仍適用）

每月費用：$0
可透過：WhatsApp、Telegram、Slack、Discord、iMessage、Signal...

📖 提供者設定

若要從 CSV 或 JSON 檔案大量新增 API 金鑰連線，請使用 控制台 → 提供者 → 從檔案匯入。欄位採固定順序（provider,name,apiKey,baseUrl,priority）；provider 必須已作為受管理的提供者或相容節點存在。請參閱從 CSV 或 JSON 檔案匯入提供者。

🔐 訂閱型提供者

Claude Code (Pro/Max)

控制台 → 提供者 → 連線 Claude Code
→ OAuth 登入 → 自動重新整理權杖
→ 5 小時與每週配額追蹤

模型：
  cc/claude-opus-4-7
  cc/claude-sonnet-4-6
  cc/claude-haiku-4-5-20251001

專業提示： 複雜任務使用 Opus，追求速度則使用 Sonnet。OmniRoute 會分別追蹤每個模型的配額！

Claude 與 Claude Code 相容路由會保留 Opus 和 Sonnet 模型的 max 思考強度。Haiku 模型不接受 max 強度層級，因此 OmniRoute 會先將該請求降級為較高的思考預算，再將其傳送至上游。

OpenAI Codex (Plus/Pro)

控制台 → 提供者 → 連線 Codex
→ OAuth 登入（連接埠 1455）
→ 5 小時與每週重設

模型：
  cx/gpt-5.5
  cx/gpt-5.4
  cx/gpt-5.3-codex
  cx/gpt-5.3-codex-spark

GitHub Copilot

控制台 → 提供者 → 連線 GitHub
→ 透過 GitHub 進行 OAuth
→ 每月重設（每月 1 日）

模型：
  gh/gpt-5.5
  gh/gpt-5.4
  gh/claude-sonnet-4.6
  gh/claude-opus-4.7
  gh/gemini-3.1-pro-preview

💰 低價提供者

GLM-4.7（每日重設，$0.6/1M）

註冊：Zhipu AI
從 Coding Plan 取得 API 金鑰
控制台 → 新增 API 金鑰：提供者：glm，API 金鑰：your-key

使用： glm/glm-4.7 — 專業提示： Coding Plan 以 1/7 的成本提供 3 倍配額！每日上午 10:00 重設。

MiniMax M2.1（5 小時重設，$0.20/1M）

註冊：MiniMax
取得 API 金鑰 → 控制台 → 新增 API 金鑰

使用： minimax/MiniMax-M2.1 — 專業提示： 長上下文最便宜的選擇（1M 個權杖）！

Kimi K2（固定每月 $9）

訂閱：Moonshot AI
取得 API 金鑰 → 控制台 → 新增 API 金鑰

使用： kimi/kimi-k2.5 — 專業提示： 10M 個權杖固定每月 $9，實際成本為 $0.90/1M！

Baidu Qianfan / ERNIE

註冊：Baidu AI Cloud Qianfan
建立 Qianfan API 金鑰 → 控制台 → 新增 API 金鑰：提供者：qianfan

使用： qianfan/ernie-5.1、qianfan/ernie-x1.1，或其他與 OpenAI 相容的 Qianfan 模型 ID。

🆓 免費提供者

無須驗證的免費提供者，其提供者頁面上的 不需要驗證 旁設有切換開關。將其關閉會停用該提供者、從「提供者」的已設定／精簡檢視中移除，並從 /v1/models 移除其模型。

Qoder（9 個免費模型）

控制台 → 連線 Qoder → OAuth 登入 → 存取權受提供者目前的限制約束

模型：if/qwen3.8-max-preview, if/qwen3.7-max, if/qwen3.7-plus, if/kimi-k3, if/kimi-k2.7-code, if/glm-5.2, if/deepseek-v4-pro, if/deepseek-v4-flash, if/minimax-m3

Kiro（免費 Claude）

控制台 → 連線 Kiro → AWS Builder ID 或 Google/GitHub → 每月約 50 點額度

模型：kr/claude-sonnet-4.5, kr/claude-haiku-4.5

🎨 組合

您可以直接在控制台 → 組合中透過拖曳卡片上的手柄來重新排序組合卡片。順序會儲存在 SQLite 中，並在重新載入時恢復。

範例 1：最大化訂閱 → 便宜備援

控制台 → 組合 → 建立新組合

名稱：premium-coding
模型：
  1. cc/claude-opus-4-7 （訂閱主要）
  2. glm/glm-4.7 （便宜備援，$0.6/百萬）
  3. minimax/MiniMax-M2.7 （最便宜備援，$0.3/百萬）

在 CLI 中使用：premium-coding

範例 2：僅免費（零成本）

名稱：free-combo
模型：
  1. if/kimi-k2.7-code（未公布 Token 上限；限制仍適用）
  2. kr/qwen3-coder-next（Kiro 免費備援）

費用：目前目錄記錄為 $0；條件與可用性可能變更

🔧 CLI 整合

Cursor IDE

設定 → 模型 → 進階：
  OpenAI API 基礎網址：http://localhost:20128/v1
  OpenAI API 金鑰：［取自 omniroute 控制台］
  模型：cc/claude-opus-4-7

Claude Code

編輯 ~/.claude/settings.json：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:20128",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "your-omniroute-api-key"
  }
}

在此處使用與 Claude 相容的根端點。請勿在 ANTHROPIC_BASE_URL 後附加 /v1。

Codex CLI

export OPENAI_BASE_URL="http://localhost:20128"
export OPENAI_API_KEY="your-omniroute-api-key"
codex "your prompt"

OpenClaw

編輯 ~/.openclaw/openclaw.json：

{
  "agents": {
    "defaults": {
      "model": { "primary": "omniroute/if/kimi-k2.7-code" }
    }
  },
  "models": {
    "providers": {
      "omniroute": {
        "baseUrl": "http://localhost:20128/v1",
        "apiKey": "your-omniroute-api-key",
        "api": "openai-completions",
        "models": [{ "id": "if/kimi-k2.7-code", "name": "Kimi K2.7 Code" }]
      }
    }
  }
}

或使用控制台： CLI 工具 → OpenClaw → 自動配置

Cline / Continue / RooCode

提供者：OpenAI 相容
基礎網址：http://localhost:20128/v1
API 金鑰：［取自控制台］
模型：cc/claude-opus-4-7

🚀 部署

全域 npm 安裝（建議）

npm install -g omniroute

# 建立配置目錄
mkdir -p ~/.omniroute

# 建立 .env 檔案（參閱 .env.example）
cp .env.example ~/.omniroute/.env

# 啟動伺服器
omniroute
# 或使用自訂連接埠：
omniroute --port 3000

CLI 會自動從 ~/.omniroute/.env 或 ./.env 載入 .env。

解除安裝

當您不再需要 OmniRoute 時，我們提供兩個快速腳本進行乾淨移除：

指令	動作
`npm run uninstall`	移除系統應用程式，但保留您的資料庫和配置於 `~/.omniroute`。
`npm run uninstall:full`	移除應用程式並永久清除所有配置、金鑰和資料庫。

注意：若要執行這些指令，請導航至 OmniRoute 專案資料夾（如果您是透過複製倉庫的方式）並執行。或者，若是全域安裝，您可以直接執行 npm uninstall -g omniroute。

VPS 部署

git clone https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute.git
cd OmniRoute && npm install && npm run build

export JWT_SECRET="your-secure-secret-change-this"
export INITIAL_PASSWORD="your-password"
export DATA_DIR="/var/lib/omniroute"
export PORT="20128"
export HOSTNAME="0.0.0.0"
export NODE_ENV="production"
export NEXT_PUBLIC_BASE_URL="http://localhost:20128"
export API_KEY_SECRET="endpoint-proxy-api-key-secret"

npm run start
# 或：pm2 start npm --name omniroute -- start

PM2 部署（低記憶體）

對於記憶體有限的伺服器，可使用記憶體限制選項：

# 使用 512MB 限制（預設）
pm2 start npm --name omniroute -- start

# 或使用自訂記憶體限制
OMNIROUTE_MEMORY_MB=512 pm2 start npm --name omniroute -- start

# 或使用 ecosystem.config.js
pm2 start ecosystem.config.js

建立 ecosystem.config.js：

module.exports = {
  apps: [
    {
      name: "omniroute",
      script: "npm",
      args: "start",
      env: {
        NODE_ENV: "production",
        OMNIROUTE_MEMORY_MB: "512",
        JWT_SECRET: "your-secret",
        INITIAL_PASSWORD: "your-password",
      },
      node_args: "--max-old-space-size=512",
      max_memory_restart: "300M",
    },
  ],
};

Docker

# 建立映像檔（預設 = runner-cli 搭配內建的 codex/claude/droid）
docker build -t omniroute:cli .

# 可攜式模式（建議）
docker run -d --name omniroute -p 20128:20128 --env-file ./.env -v omniroute-data:/app/data omniroute:cli

如需整合主機模式搭配 CLI 二進位檔，請參閱主要文件中的 Docker 章節。

Void Linux（xbps-src）

Void Linux 使用者可以使用 xbps-src 跨編譯框架，以原生方式封裝並安裝 OmniRoute。這會自動化 Node.js 獨立建置以及所需的 better-sqlite3 原生繫結。

檢視 xbps-src 模板

# Template file for 'omniroute'
pkgname=omniroute
version=3.8.0
revision=1
hostmakedepends="nodejs python3 make"
depends="openssl"
short_desc="Universal AI gateway with smart routing for multiple LLM providers"
maintainer="zenobit <zenobit@disroot.org>"
license="MIT"
homepage="https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute"
distfiles="https://github.com/diegosouzapw/OmniRoute/archive/refs/tags/v${version}.tar.gz"
checksum=009400afee90a9f32599d8fe734145cfd84098140b7287990183dde45ae2245b
system_accounts="_omniroute"
omniroute_homedir="/var/lib/omniroute"
export NODE_ENV=production
export npm_config_engine_strict=false
export npm_config_loglevel=error
export npm_config_fund=false
export npm_config_audit=false

do_build() {
  # Determine target CPU arch for node-gyp
  local _gyp_arch
  case "$XBPS_TARGET_MACHINE" in
    aarch64*) _gyp_arch=arm64 ;;
    armv7*|armv6*) _gyp_arch=arm ;;
    i686*) _gyp_arch=ia32 ;;
    *) _gyp_arch=x64 ;;
  esac

  # 1) Install all deps – skip scripts
  NODE_ENV=development npm ci --ignore-scripts

  # 2) Build the Next.js standalone bundle
  npm run build

  # 3) Copy static assets into standalone
  cp -r .next/static .next/standalone/.next/static
  [ -d public ] && cp -r public .next/standalone/public || true

  # 4) Compile better-sqlite3 native binding
  local _node_gyp=/usr/lib/node_modules/npm/node_modules/node-gyp/bin/node-gyp.js
  (cd node_modules/better-sqlite3 && node "$_node_gyp" rebuild --arch="$_gyp_arch")

  # 5) Place the compiled binding into the standalone bundle
  local _bs3_release=.next/standalone/node_modules/better-sqlite3/build/Release
  mkdir -p "$_bs3_release"
  cp node_modules/better-sqlite3/build/Release/better_sqlite3.node "$_bs3_release/"

  # 6) Remove arch-specific sharp bundles
  rm -rf .next/standalone/node_modules/@img

  # 7) Copy pino runtime deps omitted by Next.js static analysis:
  for _mod in pino-abstract-transport split2 process-warning; do
    cp -r "node_modules/$_mod" .next/standalone/node_modules/
  done
}

do_check() {
  npm run test:unit
}

do_install() {
  vmkdir usr/lib/omniroute/.next
  vcopy .next/standalone/. usr/lib/omniroute/.next/standalone

  # Prevent removal of empty Next.js app router dirs by the post-install hook
  for _d in \
    .next/standalone/.next/server/app/dashboard \
    .next/standalone/.next/server/app/dashboard/settings \
    .next/standalone/.next/server/app/dashboard/providers; do
    touch "${DESTDIR}/usr/lib/omniroute/${_d}/.keep"
  done

  cat > "${WRKDIR}/omniroute" <<'EOF'
#!/bin/sh
export PORT="${PORT:-20128}"
export DATA_DIR="${DATA_DIR:-${XDG_DATA_HOME:-${HOME}/.local/share}/omniroute}"
export APP_LOG_TO_FILE="${APP_LOG_TO_FILE:-false}"
mkdir -p "${DATA_DIR}"
exec node /usr/lib/omniroute/.next/standalone/server.js "$@"
EOF
  vbin "${WRKDIR}/omniroute"
}

post_install() {
  vlicense LICENSE
}

環境變數

變數	預設值	說明
`JWT_SECRET`	`omniroute-default-secret-change-me`	JWT 簽署密鑰（生產環境務必修改）
`INITIAL_PASSWORD`	`CHANGEME`	首次登入密碼
`DATA_DIR`	`~/.omniroute`	資料目錄（資料庫、用量、日誌）
`PORT`	framework 預設	服務連接埠（範例中為 `20128`）
`HOSTNAME`	framework 預設	繫結主機（Docker 預設為 `0.0.0.0`）
`NODE_ENV`	runtime 預設	部署時設定為 `production`
`NEXT_PUBLIC_BASE_URL`	`http://localhost:20128`	公開的基礎網址，顯示於控制台並暴露給伺服器（取代舊的 `BASE_URL`）
`NEXT_PUBLIC_CLOUD_URL`	`https://omniroute.dev`	雲端同步端點基礎網址（取代舊的 `CLOUD_URL`）
`API_KEY_SECRET`	`endpoint-proxy-api-key-secret`	用於產生 API 金鑰的 HMAC 密鑰
`REQUIRE_API_KEY`	`false`	對 `/v1/*` 強制要求 Bearer API 金鑰
`ALLOW_API_KEY_REVEAL`	`false`	允許已驗證的控制台使用者按需顯示完整儲存的 API 金鑰值
`PROVIDER_LIMITS_SYNC_INTERVAL_MINUTES`	`70`	提供者限制快取資料的伺服器端重新整理頻率；UI 重新整理按鈕仍會觸發手動同步
`DISABLE_SQLITE_AUTO_BACKUP`	`false`	停用在寫入/匯入/還原前自動建立 SQLite 快照；手動備份仍可正常使用
`APP_LOG_TO_FILE`	`true`	啟用將應用程式和稽核日誌輸出至磁碟
`AUTH_COOKIE_SECURE`	`false`	強制使用安全 `Secure` 認證 Cookie（在 HTTPS 反向代理後方）
`CLOUDFLARED_BIN`	未設定	使用既有的 `cloudflared` 二進位檔而非受管理的下載
`CLOUDFLARED_PROTOCOL`	`http2`	受管理快速隧道的傳輸協定（`http2`、`quic` 或 `auto`）
`OMNIROUTE_MEMORY_MB`	`512`	Node.js 堆積限制（MB）
`PROMPT_CACHE_MAX_SIZE`	`50`	提示快取最大條目數
`SEMANTIC_CACHE_MAX_SIZE`	`100`	語意快取最大條目數

如需完整的環境變數參考，請參閱 README。

📊 可用模型

檢視所有可用模型

以下列表取自 v3.8.0 的 open-sse/config/providerRegistry.ts。雲端目錄（Gemini、OpenRouter 等）會動態同步 — 如需完整的即時目錄，請開啟控制台 → 提供者 → [提供者] → 可用模型或呼叫 GET /api/models/catalog。

Claude Code（cc/） — Pro/Max OAuth：cc/claude-opus-4-8, cc/claude-opus-4-7, cc/claude-opus-4-6, cc/claude-opus-4-5-20251101, cc/claude-sonnet-4-6, cc/claude-sonnet-4-5-20250929, cc/claude-haiku-4-5-20251001

Codex（cx/） — Plus/Pro OAuth：cx/gpt-5.5（+ 強度層級：gpt-5.5-xhigh, gpt-5.5-high, gpt-5.5-medium, gpt-5.5-low）, cx/gpt-5.4, cx/gpt-5.4-mini, cx/gpt-5.3-codex, cx/gpt-5.3-codex-spark

GitHub Copilot（gh/） — OAuth：gh/gpt-5.5, gh/gpt-5.4, gh/gpt-5.4-mini, gh/gpt-5-mini, gh/gpt-5.3-codex, gh/claude-opus-4.7, gh/claude-opus-4.6, gh/claude-opus-4-5-20251101, gh/claude-sonnet-4.6, gh/claude-sonnet-4.5, gh/claude-haiku-4.5, gh/gemini-3.1-pro-preview, gh/gemini-3-flash-preview, gh/oswe-vscode-prime

Kiro（kr/） — 免費 OAuth：請使用 控制台 → 供應商 → Kiro → 可用模型 中顯示的即時目錄。可用模型取決於帳戶與方案。

Qoder（if/） — 免費 OAuth：if/qwen3.8-max-preview, if/qwen3.7-max, if/qwen3.7-plus, if/kimi-k3, if/kimi-k2.7-code, if/glm-5.2, if/deepseek-v4-pro, if/deepseek-v4-flash, if/minimax-m3

GLM（glm/, glm-cn/, zai/, glmt/） — $0.2–0.6/百萬：glm/glm-5.1, glm/glm-5, glm/glm-5-turbo, glm/glm-4.7, glm/glm-4.7-flash, glm/glm-4.6, glm/glm-4.6v, glm/glm-4.5, glm/glm-4.5v, glm/glm-4.5-air

MiniMax（minimax/, minimax-cn/） — $0.2/百萬：minimax/MiniMax-M2.7, minimax/MiniMax-M2.7-highspeed, minimax/MiniMax-M2.5, minimax/MiniMax-M2.5-highspeed

Kimi（kimi/, kimi-coding/, kimi-coding-apikey/） — 每月 $9 固定或按用量計費：kimi/kimi-k2.6, kimi/kimi-k2.5

DeepSeek（ds/） — API 金鑰：ds/deepseek-v4-pro, ds/deepseek-v4-flash

Groq（groq/） — 超快速：groq/llama-3.3-70b-versatile, groq/meta-llama/llama-4-maverick-17b-128e-instruct, groq/qwen/qwen3-32b, groq/openai/gpt-oss-120b

xAI（xai/） — Grok 原生：xai/grok-4.3, xai/grok-4.20-multi-agent-0309, xai/grok-4.20-0309-reasoning, xai/grok-4.20-0309-non-reasoning

Mistral（mistral/） — 歐盟託管：mistral/mistral-large-latest, mistral/mistral-medium-3-5, mistral/mistral-small-latest, mistral/devstral-latest, mistral/codestral-latest

Perplexity（pplx/） — 結合搜尋功能：pplx/sonar-deep-research, pplx/sonar-reasoning-pro, pplx/sonar-pro, pplx/sonar

Together AI（together/） — 開源：together/meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo-Free（免費）, together/meta-llama/Llama-Vision-Free, together/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-Free, together/deepseek-ai/DeepSeek-R1, together/Qwen/Qwen3-235B-A22B, together/meta-llama/Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct-FP8

Fireworks AI（fireworks/） — 快速推論：fireworks/accounts/fireworks/models/kimi-k2p6, fireworks/accounts/fireworks/models/minimax-m2p7, fireworks/accounts/fireworks/models/qwen3p6-plus, fireworks/accounts/fireworks/models/glm-5p1, fireworks/accounts/fireworks/models/deepseek-v4-pro

Cerebras（cerebras/） — 晶圓級：cerebras/zai-glm-4.7, cerebras/gpt-oss-120b

Cohere（cohere/） — 專注 RAG：cohere/command-a-reasoning-08-2025, cohere/command-a-vision-07-2025, cohere/command-a-03-2025, cohere/command-r-08-2024

NVIDIA NIM（nvidia/） — 企業級：nvidia/z-ai/glm-5.1, nvidia/minimaxai/minimax-m2.7, nvidia/google/gemma-4-31b-it, nvidia/mistralai/mistral-small-4-119b-2603, nvidia/mistralai/mistral-large-3-675b-instruct-2512, nvidia/qwen/qwen3.5-397b-a17b, nvidia/deepseek-ai/deepseek-v4-pro, nvidia/openai/gpt-oss-120b, nvidia/nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

百度千帆（qianfan/） — ERNIE：qianfan/ernie-5.1, qianfan/ernie-5.0-thinking-latest, qianfan/ernie-x1.1

Ollama Cloud（ollama-cloud/）：ollama-cloud/deepseek-v4-pro, ollama-cloud/deepseek-v4-flash, ollama-cloud/kimi-k2.6, ollama-cloud/glm-5.1, ollama-cloud/minimax-m2.7, ollama-cloud/gemma4:31b, ollama-cloud/qwen3.5:397b

Gemini（Google Cloud gemini/）：依 API 金鑰從 Google 即時同步 — 無靜態清單。在控制台 → 提供者中連接金鑰，然後使用可用模型匯入當前目錄（例如 gemini/gemini-3-pro, gemini/gemini-3-flash）。

其他相容提供者（部分）：cohere, databricks, snowflake, together, vertex, alibaba, alibaba-cn, bedrock（透過 aws-bedrock）, azure-ai, openrouter（直通目錄）, siliconflow, hyperbolic, huggingface, featherless-ai, cloudflare-ai, scaleway, deepinfra, vercel-ai-gateway, bazaarlink, friendliai, nous-research, reka, volcengine, ai21, gigachat。每個都在 providerRegistry.ts 中維護自己的模型清單，並可在提供者公開 /models 端點時自動同步。

關於模型 ID 的說明： OmniRoute 使用提供者原生 ID（claude-opus-4-8, gpt-5.5, glm-5.1, MiniMax-M2.7, kimi-k2.5, grok-4.20-0309-reasoning）。部分 ID 包含帶點號的版本號，因為上游 API 期望如此。如果以上未列出某個模型，請執行 omniroute models --search <term> 或存取 GET /api/models/catalog 以確認可用性。

🧩 進階功能

自訂模型

無需等待應用程式更新，即可將任何模型 ID 新增至任何提供者：

# 透過 API
curl -X POST http://localhost:20128/api/provider-models \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"provider": "openai", "modelId": "gpt-5.2", "modelName": "GPT-5.2"}'

# 列出：curl http://localhost:20128/api/provider-models?provider=openai
# 移除：curl -X DELETE "http://localhost:20128/api/provider-models?provider=openai&model=gpt-5.2"

或使用控制台：提供者 → [提供者] → 自訂模型。

注意：

OpenRouter 和 OpenAI/Anthropic 相容提供者僅透過可用模型管理。手動新增、匯入和自動同步都會匯入同一個可用模型清單，因此這些提供者沒有獨立的自訂模型區塊。
自訂模型區塊專為不提供受管可用模型匯入的提供者而設計。

串聯 OmniRoute 對等節點

另一個 OmniRoute 閘道可以作為自訂 OpenAI 相容提供者加入。使用對等節點的 /v1 基礎網址以及由該對等節點簽發的專用最小權限 API 金鑰。

對於雙向或多跳鍊，請在每個閘道上啟用選擇性迴圈防護：

# gateway-a
OMNIROUTE_INSTANCE_ID=gateway-a
OMNIROUTE_PEER_URLS=http://gateway-b:20128/v1
OMNIROUTE_PEER_MAX_HOPS=4

# gateway-b
OMNIROUTE_INSTANCE_ID=gateway-b
OMNIROUTE_PEER_URLS=http://gateway-a:20128/v1
OMNIROUTE_PEER_MAX_HOPS=4

只有發送到明確允許清單中的對等節點網址的請求，才會收到 X-OmniRoute-Peer-Trace 標頭。閘道在遇到重複的執行個體 ID 或用盡跳數預算時，會回應 508 Loop Detected；一般上游提供者不會收到任何對等節點中繼資料。

對等串聯並非資料庫複寫或主機容錯移轉。每個閘道維護獨立的 SQLite 狀態、快取、速率計數器和工作階段。請使用健康檢查反向代理或用戶端容錯移轉來實現主動/被動或主動/主動的高可用性，且絕不要將一個 SQLite 資料庫掛載到多個正在執行的 OmniRoute 執行個體中。

專用提供者路由

將請求直接路由到特定提供者，並附帶模型驗證：

POST http://localhost:20128/v1/providers/openai/chat/completions
POST http://localhost:20128/v1/providers/openai/embeddings
POST http://localhost:20128/v1/providers/fireworks/images/generations

若缺少提供者前綴，會自動補上。模型不符時會回傳 400 錯誤。

網路代理配置

# 設定全域代理
curl -X PUT http://localhost:20128/api/settings/proxy \
  -d '{"global": {"type":"http","host":"proxy.example.com","port":"8080"}}'

# 各提供者獨立代理
curl -X PUT http://localhost:20128/api/settings/proxy \
  -d '{"providers": {"openai": {"type":"socks5","host":"proxy.example.com","port":"1080"}}}'

# 測試代理
curl -X POST http://localhost:20128/api/settings/proxy/test \
  -d '{"proxy":{"type":"socks5","host":"proxy.example.com","port":"1080"}}'

優先順序： 金鑰特定 → 組合特定 → 提供者特定 → 全域 → 環境變數。

模型目錄 API

curl http://localhost:20128/api/models/catalog

回傳按提供者分組的模型，包含類型（chat、embedding、image）。

雲端同步

跨裝置同步提供者、組合和設定
自動背景同步，附帶超時和快速失敗機制
生產環境中建議使用伺服器端的 NEXT_PUBLIC_BASE_URL / NEXT_PUBLIC_CLOUD_URL

Cloudflare 快速隧道

在控制台 → 端點中可用，適用於 Docker 和其他自架部署
建立一個暫時的 https://*.trycloudflare.com 網址，轉發到您目前的 OpenAI 相容 /v1 端點
首次啟用時僅在需要時安裝 cloudflared；後續重啟會重複使用相同的受管理二進位檔
快速隧道在 OmniRoute 或容器重啟後不會自動恢復；請在需要時從控制台重新啟用
隧道網址是暫時的，每次停止/啟動隧道時都會變更
受管理的快速隧道預設使用 HTTP/2 傳輸，以避免在受限容器中產生大量的 QUIC UDP 緩衝區警告
如果您想覆蓋受管理的傳輸選擇，請設定 CLOUDFLARED_PROTOCOL=quic 或 auto
如果您偏好使用預先安裝的 cloudflared 二進位檔而非受管理的下載，請設定 CLOUDFLARED_BIN
Cloudflare 快速隧道、Tailscale Funnel 和 ngrok 隧道面板可在設定 → 外觀中顯示或隱藏。隱藏面板不會停止正在執行的隧道。

LLM 閘道智慧功能（第 9 階段）

語意快取 — 自動快取非串流、temperature=0 的回應（可透過 X-OmniRoute-No-Cache: true 繞過）
請求冪等性 — 透過 Idempotency-Key 或 X-Request-Id 標頭在 5 秒內去重複請求
進度追蹤 — 選擇性 SSE event: progress 事件，透過 X-OmniRoute-Progress: true 標頭啟用

翻譯器測試平台

透過控制台 → 翻譯器存取。偵錯並視覺化 OmniRoute 如何在提供者之間轉換 API 請求。

模式	用途
測試平台	選擇來源/目標格式，貼上請求，即可即時查看轉換後的輸出
聊天測試器	透過代理發送即時聊天訊息，並檢查完整的請求/回應週期
測試台	跨多種格式組合執行批次測試，驗證轉換正確性
即時監控	即時觀察請求流經代理時的轉換過程

使用情境：

偵錯特定用戶端/提供者組合為何失敗
驗證思考標籤、工具呼叫和系統提示是否正確轉換
比較 OpenAI、Claude、Gemini 和 Responses API 格式之間的差異

路由策略

透過控制台 → 設定 → 路由配置。控制台顯示六種最常用的策略；組合和自動路由器內部支援更廣泛的範圍。

控制台可見策略（帳戶層級路由）：

策略	說明
填滿優先	按優先順序使用帳戶 — 主要帳戶處理所有請求，直到無法使用為止
循環輪詢	在所有帳戶之間循環，附帶可配置的黏性限制（預設每個帳戶 3 次呼叫）
P2C（雙隨機選擇）	選取 2 個隨機帳戶，路由到健康狀態較佳的那個 — 在負載與健康感知間取得平衡
隨機	使用 Fisher-Yates 洗牌法隨機為每個請求選取帳戶
最少使用	路由到 `lastUsedAt` 時間戳記最舊的帳戶，平均分配流量
成本最佳化	路由到優先級值最低的帳戶，以最低成本提供者為最佳化目標

進階組合和自動策略（可依組合配置，或透過 auto/* 前綴使用 — 參閱 AUTO-COMBO.md）：

priority — 嚴格順序，不進行循環輪詢
weighted — 依各模型權重按比例分配流量
fill-first — 耗盡第一個模型直到達到限制
round-robin / strict-random / random
p2c（雙隨機選擇）
least-used 和 cost-optimized
auto — 跨所有候選者的評分驅動路由
lkgp（Last Known Good Provider）— 鎖定每個工作階段最後成功的模型
context-optimized — 選取可用上下文視窗最大的模型
context-relay — 串聯長上下文模型以處理後續回合

外部黏性工作階段標頭

用於外部工作階段親和性（例如，反向代理後方的 Claude Code/Codex 代理），請發送：

X-Session-Id: your-session-key

OmniRoute 也接受 x_session_id，並在 X-OmniRoute-Session-Id 中回傳有效的會話金鑰。

如果您使用 Nginx 並發送底線格式的標頭，請啟用：

underscores_in_headers on;

萬用字元模型別名

建立萬用字元模式來重新對應模型名稱：

模式：claude-sonnet-*     →  目標：cc/claude-sonnet-4-6
模式：gpt-*               →  目標：gh/gpt-5.3-codex

萬用字元支援 *（任意字元）和 ?（單一字元）。

備援鏈

定義套用至所有請求的全域備援鏈：

鏈：production-fallback
  1. cc/claude-opus-4-7
  2. gh/gpt-5.3-codex
  3. glm/glm-4.7

韌性與斷路器

透過控制台 → 設定 → 韌性配置。

OmniRoute 提供五個元件的提供者層級韌性：

請求佇列與節流 — 系統層級的請求塑形：
- 每分鐘請求數（RPM） — 每個帳戶每分鐘的最大請求數
- 請求間最小間隔 — 請求之間的最小間隔（毫秒）
- 最大並發請求數 — 每個帳戶的最大同時請求數
連線冷卻 — 在可重試失敗後，依驗證類型為單一連線配置：
- 基礎冷卻 — 可重試上游失敗的預設冷卻視窗
- 使用上游重試提示 — 在有提供時，遵循權威性的 Retry-After 或重置提示
- 最大退避步數 — 重複失敗的最大指數退避層級
提供者斷路器 — 追蹤端到端的提供者失敗，在達到配置的警告門檻時將提供者標記為降級，並在達到配置的失敗門檻時開啟斷路器：
- 降級門檻 — 進入 DEGRADED 狀態前的連續提供者失敗次數
- 失敗門檻 — 進入 OPEN 狀態前的連續提供者失敗次數
- 重置超時 — 再次測試提供者前的時間視窗
- CLOSED（健康） — 請求正常流動
- DEGRADED（降級） — 請求仍可流動，但同時追蹤升高的失敗率
- OPEN（開啟） — 重複失敗後暫時阻擋提供者
- HALF_OPEN（半開） — 測試提供者是否已恢復
連線層級的 429 速率限制會留在連線冷卻中，不計入提供者斷路器。

提供者斷路器的執行時期狀態僅顯示於控制台 → 健康狀態。
等待冷卻 — 如果所有候選連線都處於冷卻狀態，OmniRoute 可以等待最早的冷卻結束，並自動重試相同的用戶端請求。
速率限制自動偵測 — 當上游提供者回傳明確的等待視窗時，這些提示會在啟用設定時覆蓋本機連線冷卻。

小撇步： 使用健康狀態頁面來檢查並在故障後重設即時提供者斷路器。韌性頁面僅變更配置。

資料庫匯出 / 匯入

在控制台 → 設定 → 系統與儲存中管理資料庫備份。

動作	說明
匯出資料庫	將目前的 SQLite 資料庫下載為 `.sqlite` 檔案
全部匯出（.tar.gz）	下載完整的備份封存檔，包含：資料庫、設定、組合、提供者連線（不含憑證）、API 金鑰中繼資料
匯入資料庫	上傳 `.sqlite` 檔案以取代目前的資料庫。除非 `DISABLE_SQLITE_AUTO_BACKUP=true`，否則會自動建立匯入前備份

# API：匯出資料庫
curl -o backup.sqlite http://localhost:20128/api/db-backups/export

# API：全部匯出（完整封存檔）
curl -o backup.tar.gz http://localhost:20128/api/db-backups/exportAll

# API：匯入資料庫
curl -X POST http://localhost:20128/api/db-backups/import \
  -F "file=@backup.sqlite"

匯入驗證： 匯入的檔案會進行完整性檢查（SQLite pragma 檢查）、必要表格檢查（provider_connections, provider_nodes, combos, api_keys）以及大小檢查（最大 100MB）。

使用情境：

在機器間遷移 OmniRoute
建立外部備份以進行災難復原
在團隊成員之間分享配置（全部匯出 → 分享封存檔）

設定控制台

設定頁面分為 7 個標籤，方便導覽：

標籤	內容
一般	系統儲存工具、預設行為、端點隧道可見性
外觀	主題控制（淺色/深色/系統）、側邊欄可見性、Cloudflare/Tailscale/ngrok 隧道卡片的開關
AI	思考預算配置、全域系統提示注入、提示快取統計
安全性	登入/密碼設定、IP 存取控制、`/models` 的 API 驗證、提供者封鎖、提示注入防護
路由	全域路由策略（填滿優先 / 循環輪詢 / P2C / 隨機 / 最少使用 / 成本最佳化）、萬用字元模型別名、備援鏈、組合預設
韌性	請求佇列、連線冷卻、提供者斷路器配置、以及等待冷卻行為
進階	全域代理配置（HTTP/SOCKS5）、各提供者代理覆蓋設定

一般標籤不再重複顯示唯讀的日誌和快取說明。資料庫保留和最佳化設定透過 /api/settings/database 持續保存；手動清除快取使用 DELETE /api/cache。請求和代理日誌行數上限由 CALL_LOGS_TABLE_MAX_ROWS 和 PROXY_LOGS_TABLE_MAX_ROWS 控制。

費用與預算管理

透過控制台 → 費用存取。

標籤	用途
預算	為每個 API 金鑰設定每日/每週/每月的支出限制，並提供即時追蹤
定價	檢視和編輯模型定價條目 — 各提供者的每千輸入/輸出權杖費用

# API：設定預算
curl -X POST http://localhost:20128/api/usage/budget \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"keyId": "key-123", "limit": 50.00, "period": "monthly"}'

# API：取得目前預算狀態
curl http://localhost:20128/api/usage/budget

費用追蹤： 每個請求都會記錄權杖使用量，並使用定價表計算費用。在控制台 → 用量中依提供者、模型和 API 金鑰檢視明細。

音訊轉錄

OmniRoute 透過 OpenAI 相容端點支援音訊轉錄：

POST /v1/audio/transcriptions
Authorization: Bearer ***
Content-Type: multipart/form-data

# 使用 curl 的範例
curl -X POST http://localhost:20128/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer ***" \
  -F "file=@audio.mp3" \
  -F "model=deepgram/nova-3"

語音轉文字（轉錄） 提供者：

openai/（whisper 相容）
groq/（Groq Whisper Turbo）
deepgram/（Nova 系列）
assemblyai/
nvidia/（Parakeet, Canary）
huggingface/（whisper 變體）
qwen/

文字轉語音（POST /v1/audio/speech） 提供者：

openai/（tts-1, tts-1-hd）
hyperbolic/
deepgram/（Aura）
nvidia/（Magpie TTS）
elevenlabs/
huggingface/
inworld/
cartesia/
playht/
kie/
aws-polly/
xiaomi-mimo/
coqui/, tortoise/
qwen/

支援的轉錄音訊格式：mp3, wav, m4a, flac, ogg, webm。TTS 輸出格式取決於提供者（mp3, wav, opus, pcm, mulaw）。

組合平衡策略

在控制台 → 組合 → 建立/編輯 → 策略中配置每個組合的平衡策略。

策略	說明
循環輪詢	依序輪換模型
優先級	始終嘗試第一個模型；僅在出錯時才進行備援
隨機	為每個請求從組合中隨機選取一個模型
加權	根據每個模型的指定權重按比例路由
最少使用	路由到近期請求最少的模型（使用組合指標）
成本最佳化	路由到最便宜的可用模型（使用定價表）

全域組合預設可在控制台 → 設定 → 路由 → 組合預設中設定。組合目標超時預設會繼承當前請求的超時設定。僅在需要更短的單目標限制以觸發更快的備援時，才使用組合預設或個別組合上的目標超時（秒）。

零延遲組合最佳化為選擇性功能。請保持零延遲最佳化停用，以防止這些延遲功能搶跑備援目標、根據 TTFT 歷史記錄跳過目標，或壓縮備援請求；啟用此選項會允許配置的避險策略、預測性 TTFT 跳過，以及主動式備援壓縮，以路由/請求正確性換取更低的尾端延遲。

當上游提供者要求嚴格的 max_tokens / maxOutputTokens 限制時，請停用推理權杖緩衝區。啟用時，組合路由僅在模型有已知輸出上限時為推理模型增加緩衝空間，若安全的緩衝值超過該上限，則保留用戶端權杖限制不變。如果用戶端限制已高於已知上限， OmniRoute 會在發送上游請求前將其限制在該上限內。

健康狀態控制台

透過控制台 → 健康狀態存取。即時系統健康狀態總覽，包含 6 張卡片：

卡片	顯示內容
系統狀態	運作時間、版本、記憶體使用量、資料目錄
提供者健康狀態	全域提供者斷路器執行時期狀態
速率限制	各帳戶的活躍連線冷卻狀態及剩餘時間
活躍鎖定	活躍的模型層級鎖定和暫時排除
簽章快取	去重複快取統計（活躍金鑰數、命中率）
延遲遙測	各提供者的 p50/p95/p99 延遲匯總

小撇步： 健康狀態頁面每 10 秒自動重新整理。使用斷路器卡片來識別哪些提供者正在發生問題。

🤖 自動路由（零配置）

OmniRoute 內建評分驅動的自動路由器，會為每次請求在已連線的所有提供者中選取最佳模型 — 無需維護組合。只需使用 auto/* 前綴發送請求，OmniRoute 就會即時組裝一個虛擬組合，依據延遲、成本、成功率、上下文適應性、模型對任務的適合度、近期失敗、額度和斷路器狀態對候選者進行評分。

前綴	最佳化目標
`auto`	平衡預設（延遲 × 成本 × 成功率）
`auto/coding`	編碼任務：偏好 Claude、GPT-5、GLM、Kimi、Qwen Coder、DeepSeek 程式模型
`auto/cheap`	最低 $/權杖，可接受較高延遲
`auto/fast`	最低延遲，忽略成本
`auto/offline`	僅限本地提供者（Ollama, vLLM, llama.cpp）— 適用於隔離環境
`auto/smart`	推理品質優先（Opus, GPT-5 xhigh, R1, GLM 5.1 推理）
`auto/lkgp`	「Last Known Good Provider」— 鎖定最近一次成功的目標

範例：

curl -X POST http://localhost:20128/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ***" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "auto/coding",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "重構這個 Python 函式" }],
    "stream": true
  }'

自動路由器的完整說明請見 AUTO-COMBO.md — 包括如何調整評分權重、封鎖特定提供者，以及在控制台 → 自動組合中檢查路由決策。

🔌 MCP 與 A2A 整合

OmniRoute 既是 MCP 伺服器（模型上下文協定），也是 A2A 伺服器（代理間 JSON-RPC 2.0）。任何相容 MCP 的 IDE 或代理主機都可以直接呼叫 OmniRoute 工具 — 無需額外的包裝器。

MCP 傳輸方式

SSE：http://localhost:20128/api/mcp/sse
可串流 HTTP：http://localhost:20128/api/mcp/stream
stdio：omniroute --mcp（適用於偏好 stdio 的 IDE 外掛程式）

連接 Claude Desktop

編輯 ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json（macOS）或 Windows/Linux 的對應路徑：

{
  "mcpServers": {
    "omniroute": {
      "command": "omniroute",
      "args": ["--mcp"]
    }
  }
}

連接 Cursor / Continue / VS Code MCP

使用 SSE 網址 http://localhost:20128/api/mcp/sse 和在控制台 → API 金鑰中產生的 Bearer API 金鑰。

範圍

MCP 目前定義 32 個具名範圍。每個 Bearer 金鑰可以限制在特定範圍內；權威範圍與工具清單請參閱 MCP-SERVER.md，JSON-RPC 架構請參閱 A2A-SERVER.md。

🧠 技能系統

OmniRoute 提供可擴充的技能框架（src/lib/skills/），讓代理和 A2A 端點可以執行領域特定的常式（例如 code-review、summarize、extract-facts、web-research）。

市集 UI — 從控制台 → 技能瀏覽和安裝技能
各金鑰範圍 — 限制哪些 API 金鑰可以呼叫哪些技能
自訂技能 — 將 TypeScript 檔案放入 src/lib/a2a/skills/，註冊後即可透過 A2A 立即呼叫

完整參考：SKILLS.md。

💾 記憶系統

OmniRoute 使用混合檢索來持久保存長期對話記憶：

SQLite FTS5 用於跨回合的關鍵字搜尋
Qdrant 向量儲存（選擇性）用於語意回憶
自動事實提取 — 每次工作階段後會總結實體、偏好和決策，儲存在 memory_facts 表中
記憶按 API 金鑰和工作階段範圍劃分

在控制台 → 記憶中管理記憶（搜尋、編輯、匯出、清除）。HTTP 介面（/api/memory/*）讓代理可以程式化地推送和查詢事實 — 請參閱 MEMORY.md。

🔔 Webhooks

訂閱 OmniRoute 事件以進行即時監控和自動化。

在控制台 → Webhooks 中建立 webhook，包含目標網址和 HMAC 簽署密鑰
可用事件：request.completed, request.failed, provider.unavailable, budget.exceeded, combo.switched, circuit_breaker.opened, circuit_breaker.closed
每個承載都包含 X-OmniRoute-Signature（HMAC-SHA256）以供驗證
重試：3 次嘗試，使用指數退避，之後進入死信佇列

完整架構請見 WEBHOOKS.md。

☁️ 雲端代理

OmniRoute 與雲端編碼代理（OpenAI Codex Cloud, Devin, Jules, Antigravity）整合，讓您可以從處理本地路由的同一個控制台分派長時間執行的任務。

在控制台 → 雲端代理或透過 POST /api/v1/agents/tasks 建立任務
追蹤每個任務的狀態、日誌和產出物
自備每個提供者的 API 金鑰 — 憑證絕不會離開 OmniRoute 實例

完整參考：CLOUD_AGENT.md。

🛠️ 程式化管理

您可以使用具有 manage 範圍的 Bearer 金鑰，透過 HTTP 管理所有 OmniRoute 資源（提供者、組合、金鑰、設定）。

在控制台 → API 金鑰 → 新增金鑰 → 範圍：manage 中產生金鑰，然後：

# 列出提供者
curl http://localhost:20128/api/providers \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIR..._KEY"

# 新增提供者連線
curl -X POST http://localhost:20128/api/providers \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIR..._KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "provider": "openai", "apiKey": "sk-...", "name": "main" }'

# 建立組合
curl -X POST http://localhost:20128/api/combos \
  -H "Authorization: Bearer $OMNIR..._KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{ "name": "premium", "strategy": "priority", "models": [{ "model": "cc/claude-opus-4-7" }, { "model": "glm/glm-5.1" }] }'

# 列出/建立 API 金鑰
curl http://localhost:20128/api/keys -H "Authorization: Bearer $OMNIR..._KEY"
curl -X POST http://localhost:20128/api/keys -H "Authorization: Bearer $OMNIR..._KEY" \
  -d '{ "name": "ci-bot", "scopes": ["chat"] }'

完整的端點目錄和請求/回應架構請參閱 API_REFERENCE.md。

💻 內部 CLI

OmniRoute 內建一個內部 CLI（omniroute …），用於設定、診斷和執行時期控制。這與控制台中的「CLI 工具」頁面不同，後者用於配置第三方 CLI（Claude Code, Cursor, Codex, Cline, …）使其能夠與 OmniRoute 通訊。

omniroute setup                    # 互動式精靈（密碼、提供者、組合）
omniroute setup --non-interactive  # CI 友善模式
omniroute doctor                   # 健康診斷（資料目錄、資料庫、提供者、連接埠）
omniroute providers available      # 列出支援的提供者
omniroute providers list           # 列出已配置的連線
omniroute providers test &lt;id&gt;      # 即時測試提供者連線
omniroute combos list              # 列出組合
omniroute combos switch &lt;name&gt;     # 設定預設組合
omniroute models                   # 列出可用模型（--json, --search）
omniroute keys add | list | remove # 從終端機管理 API 金鑰
omniroute backup                   # 快照配置 + 資料庫
omniroute restore [&lt;timestamp&gt;]    # 從快照還原
omniroute health                   # 詳細健康狀態（斷路器、快取、記憶體）
omniroute quota                    # 提供者額度使用情況
omniroute mcp status               # MCP 伺服器狀態
omniroute a2a status               # A2A 伺服器狀態
omniroute tunnel list|create|stop  # Cloudflare/Tailscale/ngrok 隧道
omniroute reset-password           # 重設管理員密碼
omniroute --mcp                    # 透過 stdio 啟動 MCP 伺服器
omniroute --port 3000              # 在自訂連接埠上啟動伺服器

提示：將 omniroute doctor --json 與您的監控工具搭配使用，可在提供者連線異常時發出警報。

🖥️ 桌面應用程式（Electron）

OmniRoute 也可作為 Windows、macOS 和 Linux 的原生桌面應用程式使用。

安裝

# 從 electron 目錄：
cd electron
npm install

# 開發模式（連接到執行中的 Next.js 開發伺服器）：
npm run dev

# 生產模式（使用獨立建置）：
npm start

建置安裝程式

cd electron
npm run build          # 當前平台
npm run build:win      # Windows（.exe NSIS）
npm run build:mac      # macOS（.dmg 通用版）
npm run build:linux    # Linux（.AppImage）

輸出 → electron/dist-electron/

主要功能

功能	說明
伺服器就緒檢查	在顯示視窗前輪詢伺服器（無空白畫面）
系統托盤	最小化至托盤、變更連接埠、從托盤選單退出
連接埠管理	從托盤變更伺服器連接埠（自動重新啟動伺服器）
內容安全策略	透過工作階段標頭實施嚴格的 CSP
單一實例	一次只能執行一個應用程式實例
離線模式	內建 Next.js 伺服器，無需網路即可運作

環境變數

變數	預設值	說明
`OMNIROUTE_PORT`	`20128`	伺服器連接埠
`OMNIROUTE_MEMORY_MB`	`512`	Node.js 堆積限制（64–16384 MB）

📖 完整文件：electron/README.md

OmniRoute 原始碼 (a58000c7685f)

HagiCode

HagiCode 是智慧代理程式開發工作台，結合結構化工作流程、多代理程式執行與 Hero Dungeon 介面，將想法化為交付成果。

以更聰明、更快速且更有趣的智慧代理程式工作流程，打造實用的軟體。

Smart結構化流程將意圖轉化為從構想到交付的可執行步驟。
Efficient多代理程式工作流程讓研究、實作與審查並行進行。
FunHero Dungeon 讓長時間的程式協作更直覺、更有參與感。

造訪 HagiCode