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Claude Code、Codex CLI、Cursor 如何共用一个 API？配置、模型选择与报错排查
一把 API Key 能否同时接入 Claude Code、Codex CLI 和 Cursor？本文从 base_url、协议端点、模型名和密钥开始，给出 macOS、Linux、Windows PowerShell 的可复制配置，覆盖 Claude Code 的 Anthropic Messages、Codex CLI 的 Responses、Cursor 的 OpenAI Chat Completions，并整理 401、404、429、400、503 等常见报错和 request_id、token
可以共用，但不是把三个工具都填成同一个完整地址：Claude Code 走 Anthropic Messages，Codex CLI 走 OpenAI Responses，Cursor 走 OpenAI Chat Completions。最容易出错的地方是 base_url 是否带 /v1、模型名是否匹配协议，以及客户端是否真的加载了新的环境变量。
实际配置时，你可以给三个工具使用同一把密钥，也可以为每个工具分别创建密钥。前者配置简单，后者更方便分开看账单、设置预算和定位请求。
- 本文适用对象：第一次接触大模型 API 的开发者、想把编码工具接到第三方 API 的个人用户，以及需要排查协议和模型问题的老手。
- 最后更新：2026-10-17
- 实测或资料环境：Claude Code 教程记录为 Claude Code 2.1.300；Codex CLI 教程记录为 codex-cli 0.162.1；Cursor 部分依据 Cursor 官方文档整理，本站尚未完成完整实测。
Claude Code、Codex CLI、Cursor 各走自己的协议，共用一个账户
一、先看结论：三个工具各走自己的协议端点
大白话：API 就像一个前台，base_url 是前台地址，API Key 是门禁卡，模型名是你点名要找的服务。三个工具虽然可以共用同一把门禁卡，但它们递交请求的表格不同，所以必须进入各自对应的端点。
| 工具 | 协议 | base_url 填法 | 密钥放哪 | 模型名填法 | 推荐默认模型 | 配置文件位置 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic Messages | https://api.xisu.ai，不带 /v1 |
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 或 settings.json 的 env |
直接填 Claude 模型 ID | claude-sonnet-5-5 |
~/.claude/settings.json |
| Codex CLI | OpenAI Responses | https://api.xisu.ai/v1 |
XISU_API_KEY |
直接填 Responses 可用模型 ID | gpt-5.6-terra |
~/.codex/config.toml |
| Cursor | OpenAI Chat Completions | https://api.xisu.ai/v1 |
Cursor Settings > Models > OpenAI API Key | 添加与接口返回一致的模型名 | gpt-5.6-terra |
Cursor 设置界面 |
本站的 OpenAI 兼容接口说明了自定义客户端通常只需要修改 base_url 和 API Key；Anthropic 原生端点则需要把地址指向不带 /v1 的根地址。可先阅读OpenAI 兼容接入文档、Anthropic Messages 文档和端点与鉴权文档。
二、先把三个概念弄懂
1. base_url 是什么
base_url 就是客户端拼接 API 路径时使用的基础地址。客户端往往不会只请求你填写的字符串，而是继续拼接路径。例如 Claude Code 会在地址后面拼接 /v1/messages，所以它填写 https://api.xisu.ai；Codex CLI 会请求 /v1/responses，所以它填写 https://api.xisu.ai/v1。
如果 Claude Code 填成 https://api.xisu.ai/v1，最终路径可能变成 /v1/v1/messages，常见结果是 404，或者提示 “There's an issue with the selected model”。这个提示不一定代表模型名错了，先检查地址。
2. API Key 是什么
API Key 是用来识别账号、余额、套餐和预算的密钥。本文中的示例只使用 sk-xxxx 或环境变量名，不把真实密钥写进代码、配置仓库或截图。
OpenAI 兼容端点使用 Authorization: Bearer；Anthropic Messages 端点使用 x-api-key，也接受 Bearer。两套协议共用同一把密钥和同一个余额，但客户端对密钥变量的命名不同。
3. 模型名是什么
模型名是请求体中的 model 字段，必须是平台实际提供、并且被当前端点支持的模型 ID。模型名不是“Claude”“GPT”这类展示名称，也不是 Cursor 下拉菜单里的任意自定义标签。
建议先调用 GET /v1/models，再把返回的模型 ID 原样复制到工具配置中。不同协议可用模型可能是子集：Claude Code 只能通过 Messages 使用 Claude 系列；Responses 端点也有自己的可用模型范围。
三、三种协议到底有什么不同
大白话：三种协议都是“发消息、收回答”，但请求字段、响应字段和流式结束方式不同。工具如果写死了某一种协议，不能只靠换模型名解决。
Chat Completions、Responses、Anthropic Messages 三种协议对照
| 协议 | 端点路径 | 请求体关键字段 | 响应读取方式 | 谁在用 |
|---|---|---|---|---|
| OpenAI Chat Completions | /v1/chat/completions |
messages、max_tokens |
choices[0].message.content |
Cursor、许多桌面客户端、传统 OpenAI SDK 调用 |
| OpenAI Responses | /v1/responses |
input、instructions、max_output_tokens |
output 或 SDK 的 output_text |
Codex CLI、OpenAI SDK 的 responses 接口 |
| Anthropic Messages | /v1/messages |
model、messages、max_tokens |
Anthropic 原生消息结构 | Claude Code、Anthropic SDK |
Chat Completions 的多轮历史通常放在 messages；Responses 的多轮历史要把完整 input 带上，本站网关不支持 previous_response_id；Anthropic Messages 则按 Anthropic 的消息格式提交。更细的字段差异可参考Responses 端点文档。
四、第 0 步：先用 curl 验证密钥和模型
大白话：不要一上来就调试 Claude Code 或 Codex。先确认密钥能列模型，再分别测试 Chat Completions 和 Messages。这样能把“客户端配置问题”和“接口本身不可用”分开。
macOS/Linux：列出模型
export XISU_API_KEY="sk-xxxx"
curl https://api.xisu.ai/v1/models \
-H "Authorization: Bearer $XISU_API_KEY"
成功时会返回模型列表。重点看 HTTP 状态码和模型 ID；如果是 401，优先检查密钥、环境变量和 IP 白名单。
Windows PowerShell：列出模型
$env:XISU_API_KEY = "sk-xxxx"
Invoke-RestMethod -Uri "https://api.xisu.ai/v1/models" -Headers @{ Authorization = "Bearer $env:XISU_API_KEY" }
PowerShell 会把 JSON 解析成对象并显示结果。当前窗口用 $env: 设置的变量只对当前会话有效；如果使用永久用户变量，设置后要重新打开 PowerShell。
macOS/Linux：测试 Chat Completions 和 Anthropic Messages
curl https://api.xisu.ai/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $XISU_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.6-terra",
"messages": [{"role": "user", "content": "用一句话解释 API"}],
"max_tokens": 100
}'
curl https://api.xisu.ai/v1/messages \
-H "x-api-key: $XISU_API_KEY" \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-5-5",
"max_tokens": 100,
"messages": [{"role": "user", "content": "用一句话解释 API"}]
}'
Chat Completions 成功时通常能看到 choices 和回答内容；Messages 成功时能看到 Anthropic 形状的 content。Claude 测试必须使用 Claude 系列模型，不能把 GPT 模型发到 Messages。
Windows PowerShell：测试两个对话端点
$headers = @{
Authorization = "Bearer $env:XISU_API_KEY"
"Content-Type" = "application/json"
}
$chatBody = @{
model = "gpt-5.6-terra"
messages = @(@{ role = "user"; content = "用一句话解释 API" })
max_tokens = 100
} | ConvertTo-Json -Depth 5
Invoke-RestMethod -Uri "https://api.xisu.ai/v1/chat/completions" -Method Post -Headers $headers -Body $chatBody
$anthropicHeaders = @{
"x-api-key" = $env:XISU_API_KEY
"anthropic-version" = "2023-06-01"
"Content-Type" = "application/json"
}
$messageBody = @{
model = "claude-sonnet-5-5"
max_tokens = 100
messages = @(@{ role = "user"; content = "用一句话解释 API" })
} | ConvertTo-Json -Depth 5
Invoke-RestMethod -Uri "https://api.xisu.ai/v1/messages" -Method Post -Headers $anthropicHeaders -Body $messageBody
如果两个请求都能返回回答，密钥和基础接口基本正常。后续某一个工具仍失败时，就重点检查它的协议、base_url、模型名和配置加载顺序。
五、Claude Code 配置
大白话：Claude Code 只需要知道三件事：去哪里请求、用哪把密钥、默认使用哪个 Claude 模型。
- 安装 Claude Code。教程记录的版本是 2.1.300；安装包要求 Node.js 22 或更高版本时，可先运行
node -v检查。 - 设置
ANTHROPIC_BASE_URL、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、ANTHROPIC_MODEL和ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL。 - 打开新终端，进入项目目录，运行
claude。 - 进入会话后运行
/status，确认 base URL、认证变量和模型都符合预期。
macOS/Linux 环境变量
cat >> ~/.zshrc <<'EOF'
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.xisu.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-xxxx"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-5-5"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL="claude-haiku-5-5"
EOF
source ~/.zshrc
claude -p "用一句话说明你能做什么"
macOS 默认使用 ~/.zshrc；如果你使用 bash，把文件名替换为 ~/.bashrc。非交互命令能返回一句话，通常说明基本接通。
Windows PowerShell 环境变量
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_BASE_URL", "https://api.xisu.ai", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_AUTH_TOKEN", "sk-xxxx", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_MODEL", "claude-sonnet-5-5", "User")
[Environment]::SetEnvironmentVariable("ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL", "claude-haiku-5-5", "User")
# 关闭当前 PowerShell，再打开新窗口
claude -p "用一句话说明你能做什么"
没有输出通常表示写入成功。已经打开的终端读不到新写入的用户环境变量，所以必须关闭并重新打开 PowerShell。
使用 ~/.claude/settings.json
不想修改系统环境变量时，可以把配置写入 ~/.claude/settings.json；Windows 对应 %USERPROFILE%\.claude\settings.json。
{
"env": {
"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.xisu.ai",
"ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-xxxx",
"ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-5-5",
"ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-5-5"
}
}
配置文件中的密钥是明文。更稳妥的做法是只在 settings.json 中保存地址和模型，把密钥留在环境变量中，并把配置文件加入 Git 检查范围。
检查模型和特殊行为
日常写代码可以使用 claude-sonnet-5-5；难题和大范围重构可以考虑 claude-opus-5-5；简单任务或后台小任务可以使用 claude-haiku-5-5。Claude Code 只能使用 Claude 系列模型，非 Claude 模型通过 /v1/messages 调用会出现 404 not_found_error。
进入会话后运行 /status，应能看到类似以下信息：Auth token: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN、Anthropic base URL: https://api.xisu.ai、Model: 你设置的模型。
教程记录了几个容易忽略的行为：首次请求可能写入约 3 万 token 的提示缓存，缓存大约 5 分钟后过期；连续工作时后续请求可能命中缓存。Claude Code 的 WebSearch 工具在该端点不支持，可能返回 400 server-side tool 'web_search_20250305' is not enabled on this endpoint。如果不希望它继续尝试，可以在 settings.json 中加入：
{
"permissions": {
"deny": ["WebSearch"]
}
}
密钥错误时，Claude Code 可能长时间静默重试。可以按 Ctrl+C 退出，再使用 claude --debug 查看 401 线索。
六、Codex CLI 配置
大白话：Codex CLI 使用 Responses 协议，因此必须把地址写成带 /v1 的形式，并明确指定 wire_api = "responses"。
- 安装：
npm i -g @openai/codex。 - 在用户目录创建
.codex/config.toml。 - 设置
XISU_API_KEY环境变量。 - 运行
codex或codex exec，再通过输出和/status检查 provider。
完整 config.toml
model_provider = "xisu"
model = "gpt-5.6-terra"
[model_providers.xisu]
name = "犀速AI"
base_url = "https://api.xisu.ai/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "XISU_API_KEY"
[windows]
sandbox = "unelevated"
macOS/Linux 文件位置是 ~/.codex/config.toml；Windows 也使用用户目录下的 .codex\config.toml。如果文件原来有内容，把前两行放到文件顶部，把 provider 段落放到文件末尾；不要无意覆盖已有配置。
创建文件和设置密钥
mkdir -p ~/.codex
cat > ~/.codex/config.toml <<'EOF'
model_provider = "xisu"
model = "gpt-5.6-terra"
[model_providers.xisu]
name = "犀速AI"
base_url = "https://api.xisu.ai/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "XISU_API_KEY"
EOF
echo 'export XISU_API_KEY="sk-xxxx"' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc
codex --version
codex
看到类似 codex-cli 0.162.1 表示版本检查成功；版本可能更新。PowerShell 可用下面的写法：
New-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.codex" | Out-Null
notepad "$env:USERPROFILE\.codex\config.toml"
[Environment]::SetEnvironmentVariable("XISU_API_KEY", "sk-xxxx", "User")
# 关闭 PowerShell 后重新打开
codex --version
codex
配置中的 env_key 只是告诉 Codex CLI 去哪个环境变量取密钥，密钥本身不应写进 TOML。进入交互模式后运行 /status，看到 Model provider: xisu 才能确认请求走的是本站。
运行任务和 Windows 沙箱
cd 你的项目目录
codex exec -s workspace-write --skip-git-repo-check "创建文件 hello.txt，内容为 hi"
-s workspace-write 允许修改当前工作目录；默认通常是只读沙箱。教程记录的 0.162.1 已移除 --full-auto，继续使用它会出现 unexpected argument '--full-auto' found。如果不在 Git 仓库中运行，加入 --skip-git-repo-check。
Windows 如果出现无法使用管理员权限建立沙箱的提示，可以选择 non-admin sandbox；也可以在配置中加入 [windows] 和 sandbox = "unelevated"。新版本参数可能变化，以 codex --help 为准。
Responses 端点不保存会话，因此不支持 previous_response_id。需要多轮对话时，客户端应把完整历史放进 input。Codex CLI 的正常使用不依赖这个字段。
七、Cursor 配置
本站尚未完成 Cursor 的完整实测，以下步骤依据 Cursor 官方文档整理，界面以你安装的版本为准；遇到问题请带 request_id 反馈。
大白话：Cursor 的自定义 OpenAI 接口入口在 Settings > Models。你需要填 OpenAI API Key、打开使用自定义密钥的开关，并启用 Override OpenAI Base URL。Cursor 官方文档说明，自定义 API Key 主要用于标准聊天模型；需要专用模型的功能，例如 Tab Completion，仍可能使用 Cursor 自己的模型。
- 打开 Cursor Settings。
- 进入 Models。
- 在 OpenAI API Key 中填入
sk-xxxx，启用使用自己的 OpenAI API Key，并点击 Verify。 - 启用 Override OpenAI Base URL。
- 填写
https://api.xisu.ai/v1。 - 在模型列表或自定义模型入口添加平台实际模型名，例如
gpt-5.6-terra。 - 保存后重新打开一个聊天窗口，选择刚添加的模型。
Cursor 官方页面写明，API Key 配置后会直接调用对应模型提供方；自定义密钥只适用于标准聊天模型，Tab Completion 等需要专用模型的功能继续使用内置模型。具体可用能力以 Cursor 当前版本界面和官方说明为准。
Cursor 的模型名称必须与请求端点期待的模型 ID 一致。如果模型列表为空，先确认密钥有效、余额不是负数，并检查客户端是否请求了 /v1/models。如果填完地址仍然连接旧服务，重启 Cursor 并刷新模型列表。
八、三个工具怎么选模型
大白话：先按协议筛选，再按任务选择。Claude Code 先限定 Claude 系列；Codex CLI 先选择 Responses 可用的 GPT 系列；Cursor 则要确认你添加的模型能被 Chat Completions 调用。
| 任务类型 | 推荐模型 | 理由 |
|---|---|---|
| 日常代码、一般重构 | claude-sonnet-5-5 或 gpt-5.6-terra |
能力和价格档位较均衡，适合作为默认模型。 |
| 难题、复杂调试、大范围重构 | claude-opus-5-5、gpt-6.1-sol |
更适合需要较强分析和规划能力的任务，价格档位相对更高。 |
| 简单问答、标题、轻量修改 | claude-haiku-5-5、gemini-3.8-flash-high、gpt-6-luna |
适合轻量任务和后台小请求，价格档位更适合控制日常消耗。 |
| 需要在 GPT、Claude、Gemini 之间比较 | gpt-5.6-terra、claude-sonnet-5-5、gemini-3.8-flash-high |
分别通过对应协议端点验证，再根据代码风格和任务表现选择。 |
具体单价不要凭记忆判断，请以模型价格表 / 模型广场为准。模型是否能走某个协议，也要结合 /v1/models、控制台可用模型和实际请求结果确认。
九、报错排查：先看状态码，再看 request_id
编码工具接入报错：按状态码分流排查
大白话：错误码不是“重新试一次”四个字的同义词。401 通常查认证，404 通常查路径或端点能力，429 先区分限流和余额，503 才适合按 Retry-After 等待重试。
| 错误 | 常见原因 | 处理顺序 |
|---|---|---|
| 401 | 密钥错误、变量没生效、终端没重启、IP 白名单不匹配 | 检查密钥完整性、环境变量、来源 IP、请求头和控制台状态。 |
| 404 | Claude Code 地址多了 /v1、模型名拼错、模型不属于当前协议 |
检查最终路径，再确认模型与 Messages 或 Responses 的匹配关系。 |
| 429 | 限流、余额不足、密钥预算用完 | 先查看余额和预算；确定是限流后再按 Retry-After 退避。 |
| 400 | 参数格式或工具 schema 不被接受，WebSearch 等服务端工具不可用 | 阅读错误 message，移除不支持字段或禁用对应工具。 |
| 503 | overloaded_error 或暂时没有可用上游 |
读取 Retry-After，等待后新建请求重试。 |
| timeout | 上游排队、客户端超时设置过短或网络连接中断 | 适当增加超时；断流后新开请求，这个接口没有续传语义。 |
401：先确认请求到底带了哪把密钥
Windows 永久设置环境变量后必须重新打开 PowerShell；macOS/Linux 写入 shell 配置后要执行 source ~/.zshrc 或重新开终端。Claude Code 可以用 /status 检查认证变量名和 base_url。若密钥配置了 IP 白名单，来源地址不在名单中也会返回 401。
404：区分路径错误和端点不支持
Claude Code 的地址必须是 https://api.xisu.ai，不能写成带 /v1 的地址。Codex CLI 和 Cursor 则使用 https://api.xisu.ai/v1。如果模型名写对但把 GPT 模型发到 Anthropic Messages，可能得到 404 not_found_error；这不是等待重试能解决的问题，需要换 Claude 模型或改用支持该模型的 OpenAI 端点。
429：限流与余额不足要分开
如果确认是请求频率限制，按响应中的 Retry-After 退避，并使用指数退避限制重试次数。Anthropic 协议下，余额不足、配额用尽或密钥预算到顶也可能表现为 429 rate_limit_error；先看余额和预算，不要只等待。
400：工具 schema 和 WebSearch
自定义函数工具通常要符合接口允许的 schema。可以参考工具 schema 被拒排查文档。Claude Code 的 WebSearch 属于服务端工具，在该端点不支持时会返回 400；读写文件、运行命令和 WebFetch 不受这条限制影响。
更多状态码、限流和重试建议见错误码与限流文档。如果是 503 overloaded_error 或 Responses 的 no_available_channel，通常属于暂时没有可用资源，应按响应给出的等待时间退避后重新发起请求。
十、如何看 request_id、token 和费用
大白话：不要只看客户端最后显示的一句话。每个请求的响应头或响应体通常会带 request_id；拿它去控制台请求日志查，才能把模型、token、错误和费用对应起来。
- 在客户端或调试日志中找到 request_id。
- 打开控制台，在请求日志或调用明细中按 request_id 搜索。
- 核对实际模型名、协议端点、输入 token、输出 token、缓存写入、缓存读取和费用。
- 如果客户端显示失败但余额变化，优先以控制台调用明细为准，再结合请求时间和 request_id 排查。
Claude Code 可用 /status 查看当前认证、地址和模型；费用与 token 细项以控制台调用明细为准。Codex CLI 的 Responses 返回字段通常是 input_tokens、output_tokens；Chat Completions 则常见 prompt_tokens、completion_tokens。Anthropic Messages 使用其原生用量字段。
本站不在服务器端保存 Responses 对话，因此不要用 previous_response_id 依赖服务端自动续接。需要核对多轮费用时，把完整历史作为本次请求输入，并在控制台逐条对照。可进一步阅读用量与账单核对文档。
十一、安全和账单隔离建议
大白话：能共用一把密钥，不代表一定应该共用一把。开发阶段可以共用，长期使用更适合按工具或项目拆分。
- Claude Code、Codex CLI、Cursor 分别创建密钥，方便按工具看账单。
- 为每把密钥设置预算上限，避免某个后台任务持续重试。
- 密钥只放环境变量、系统密钥存储或受保护的本地配置，不要提交到 Git。
- 把包含密钥的本地配置加入
.gitignore，提交前搜索sk-、ANTHROPIC_AUTH_TOKEN和XISU_API_KEY。 - 如果怀疑密钥泄露，立即在控制台停用或重建，并检查请求日志和 IP 白名单。
更完整的密钥管理建议见密钥安全文档。生产环境还应设置合理超时、有限次数重试、日志脱敏和请求关联 ID，相关上线建议见生产环境文档。
如果你准备开始配置，可以先到控制台创建一把密钥，再按Claude Code 教程和Codex CLI 教程逐项操作；客户端安装包可从下载页获取。建议先完成第 0 步的三个 curl 验证，再接入具体工具，这样遇到问题时更容易定位。
常见问题
一把 API Key 可以同时给 Claude Code、Codex CLI 和 Cursor 使用吗？
可以。三个工具可以共享同一把密钥和余额，但必须分别使用正确的协议端点：Claude Code 使用 Anthropic Messages，Codex CLI 使用 Responses，Cursor 使用 Chat Completions。若希望分开看账单或设置预算，建议每个工具单独创建一把。
为什么 Claude Code 的 base_url 不能带 /v1？
Claude Code 会自己拼接 /v1/messages。如果你填写 https://api.xisu.ai/v1，最终可能形成 /v1/v1/messages，从而返回 404 或 selected model 提示。Claude Code 应填写 https://api.xisu.ai。
Codex CLI 为什么必须写 wire_api = "responses"？
Codex CLI 使用 OpenAI Responses 协议，请求路径是 /v1/responses。wire_api = "responses" 用来告诉客户端按 Responses 的请求和响应格式工作，而不是按 Chat Completions 格式发送。
Cursor 里填了自定义地址，为什么模型列表还是空的？
先确认 Cursor 中已启用自己的 OpenAI API Key，并填写了 https://api.xisu.ai/v1；再确认密钥有效、余额正常、模型名与接口返回的 ID 完全一致。重启 Cursor 或刷新模型列表后再试。Cursor 的自定义密钥功能和特定专用模型功能存在限制，界面以当前官方文档为准。
Claude Code 把 GPT 模型写进 ANTHROPIC_MODEL 会怎样？
Claude Code 走的是 Anthropic Messages，当前端点只服务 Claude 系列模型。把 GPT 模型发到 Messages 可能返回 404 not_found_error。如果要使用 GPT，应改用 Codex CLI 或 Cursor 对应的 OpenAI 兼容协议端点。
出现 429 是不是一定要等？
不一定。429 可能是限流，也可能是余额不足、配额用尽或密钥预算到顶。Anthropic 协议下后几种情况也可能显示为 rate_limit_error。先查看余额、密钥预算和响应 message；确认是限流后才按 Retry-After 退避。
为什么 Claude Code 启动后很久没有输出？
教程记录中，密钥错误时 Claude Code 可能反复重试较长时间。可以按 Ctrl+C 退出，检查密钥是否完整、是否含空格、环境变量是否重新加载，再用 claude --debug 查看是否出现 401。
Codex CLI 报 --full-auto 是未知参数怎么办？
教程记录的 codex-cli 0.162.1 已移除 --full-auto。需要允许当前目录写入时使用 -s workspace-write；不在 Git 仓库运行时，再加入 --skip-git-repo-check。新版本请以 codex --help 为准。
Responses API 支持 previous_response_id 吗？
本站网关不支持 previous_response_id，会直接返回 400。多轮对话需要由客户端保存历史，并把完整内容放进下一次请求的 input。
参考资料
- Cursor API Keys 官方文档
- Cursor Models 官方文档
- Anthropic Claude Code LLM Gateway 文档
- OpenAI Responses API 官方文档
- Google Gemini OpenAI 兼容文档
- 本站 OpenAI 兼容接入文档
- 本站 Anthropic Messages 文档
- 本站 OpenAI Responses 文档
- 本站端点与鉴权文档
- 本站错误码与限流文档
本文中的模型、客户端参数和官方界面可能随版本更新；实际可用模型、价格、端点能力与客户端行为请以控制台和对应官方页面显示为准。