接入指引
写法对齐 new-api 官方应用文档：大多数客户端只需填 API 地址、Key、模型名。配置项与代码块均可一键复制。
怎么用
把客户端的 base_url 换成下面的网关地址，用本站令牌当 api_key，模型名从模型价格复制即可。下方配置均可一键复制。
API 地址
| 字段 | 填什么 |
|---|---|
| OpenAI 兼容 | https://api.dataroute.cc/v1 |
| Claude 原生 | https://api.dataroute.cc |
| Gemini 原生 | https://api.dataroute.cc |
常见坑：Cherry Studio、Claude Code、Gemini CLI 不要 加 /v1；Codex、OpenAI SDK 必须 加 /v1。
Cherry Studio
1. 下载
cherry-ai.com → 设置 → 服务商 → 添加
2. 填写服务商
| 字段 | 填什么 |
|---|---|
| 服务商类型 | OpenAI 兼容 |
| API 地址 | https://api.dataroute.cc |
| API Key | sk-你的令牌 |
3. 开始使用
保存后 Check → 拉取模型 → 开聊。
Claude Code
1. 安装（任选其一）
npm i -g @anthropic-ai/claude-codecurl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash2. 配置网关（不要加 /v1）
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.dataroute.cc"export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的令牌"Windows 可写成用户环境变量后重开终端。改完后请求走本站，不消耗官方账号额度。
3. 启动
claudeCodex CLI
1. 安装
npm i -g @openai/codex2. 写入 config.toml（base_url 必须带 /v1）
model = "从模型价格页复制"
model_provider = "dataroute"
model_reasoning_effort = "medium"
[model_providers.dataroute]
name = "DataRoute"
base_url = "https://api.dataroute.cc/v1"
wire_api = "responses"3. 写入 auth.json
{
"OPENAI_API_KEY": "sk-你的令牌"
}4. 启动
codex想一个中转挂多个模型、进会话后用 /model 随时切换？见文末 进阶玩法 · Codex 多模型切换。
Gemini CLI
1. 配置网关
export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL="https://api.dataroute.cc"export GEMINI_API_KEY="sk-你的令牌"2. 启动
geminiOpenAI SDK / curl
1. Python SDK
from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="sk-你的令牌", base_url="https://api.dataroute.cc/v1")
print(client.chat.completions.create(
model="从模型价格页复制",
messages=[{"role": "user", "content": "你好"}],
).choices[0].message.content)2. curl
curl https://api.dataroute.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-你的令牌" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"从模型价格页复制","messages":[{"role":"user","content":"你好"}]}'常用地址
| 字段 | 填什么 |
|---|---|
| base_url | https://api.dataroute.cc/v1 |
可选：CC Switch
若要在 Claude Code / Codex / Gemini 之间一键切换 Provider，可用 CC Switch（new-api 官方应用列表推荐）。填同一套 API 地址与 Key 即可。
常见问题
进阶玩法
Codex：model_catalog_json + /model 切换中转模型
目标：只配一个 DataRoute 中转（同一 Key / 同一 Provider），在目录里挂多个模型；进入 Codex 后输入 /model 随时切换，无需改配置、无需重启。
1. 生成模型目录（推荐：克隆官方模板，避免缺字段整表失效）
mkdir -p ~/.codex/model-catalogs
# 用官方内置模型当模板（带齐 base_instructions 等必填字段）
codex debug models --bundled > /tmp/_codex_tpl.json
# 拉取本站可调用模型（把 sk-你的令牌 换成真实 Key）
curl -sS -H "Authorization: Bearer sk-你的令牌" \
"https://api.dataroute.cc/v1/models" > /tmp/_dataroute_models.json
python3 - <<'PY' > ~/.codex/model-catalogs/dataroute.json
import json, sys
tpl = json.load(open("/tmp/_codex_tpl.json"))["models"][0]
api = json.load(open("/tmp/_dataroute_models.json")).get("data") or []
# 跳过明显非对话模型，可按需改过滤条件
skip = ("image", "tts", "whisper", "embedding", "moderation")
out = []
for i, m in enumerate(api):
slug = (m.get("id") or "").strip()
if not slug or any(s in slug.lower() for s in skip):
continue
e = dict(tpl)
e["slug"] = slug
e["display_name"] = slug
e["description"] = f"{slug} (via DataRoute)"
e["visibility"] = "list"
e["supported_in_api"] = True
e["priority"] = i
e["availability_nux"] = None
e["upgrade"] = None
out.append(e)
json.dump({"models": out}, sys.stdout, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"generated {len(out)} models", file=sys.stderr)
PY模型名以模型价格/ 令牌分组权限为准。目录是「整表替换」不是合并：只写进 JSON 的才会出现在 /model 列表。
2. 在 config.toml 根级挂上目录（不要写进 [model_providers.*]）
model = "gpt-5.4-mini"
model_provider = "dataroute"
model_catalog_json = "~/.codex/model-catalogs/dataroute.json"
model_reasoning_effort = "medium"
[model_providers.dataroute]
name = "DataRoute"
base_url = "https://api.dataroute.cc/v1"
wire_api = "responses"model 必须是目录里已有的 slug；Key 仍用前面的 ~/.codex/auth.json。
3. 启动后用 /model 切换
codex/model在 TUI 里输入 /model，用方向键选择模型并回车；还可继续选 reasoning effort（low / medium / high）。建议用终端 codex，Desktop 对非官方 slug 的列表展示可能不完整。
4. 校验（可选）
codex debug models若报 missing field ... / unknown variant ...，说明 JSON 字段不完整或用了错误命名——重新跑第 1 步的「克隆模板」脚本即可。