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整合

平台与工作流工具

用介面组装 AI、不自己写代码的工具——应用建构平台、工作流自动化——接 Gateway 的方式跟 SDK 一样。把工具里的 OpenAI 相容 provider 指向 Gateway，这个 project 允许的模型就全部在里面可用，共用一把金钥、一张帐单。

这一页也有纯 markdown 版本

任何文件网址加上 .md 就能读到纯文字版：https://atptoken.ai/docs/platforms.md。想把整页喂给 AI 助理时很好用。

开始之前

三个值，到哪里都一样：

  • Base URL — 填 https://api.atptoken.ai/v1。要含 /v1，但不要接 /chat/completions。
  • API Key — 那把 atp-… 开头的 project key。
  • Model — GET /v1/models 回传的其中一个 id。

工具之间的差别，在于它能不能自己去读你的模型清单：

工具设定位置模型清单
DifySettings → Model Providers一次加一个，手动
n8nOpenAI credential 的 Base URL 栏位从 GET /v1/models 自动读

如果你要接的是 coding agent——Claude Code、Codex、Cline 那一类——请看 Coding agents。

Dify

从 marketplace 安装 OpenAI-API-compatible 这个 model provider，然后在它的卡片上按 Add Model。要填的栏位：

栏位值
Model NameGET /v1/models 回传的模型 id
API Key你的 atp-… 金钥
API Base URLhttps://api.atptoken.ai/v1
Model context size该模型真正的 context window
Upper bound for max tokens该模型真正的输出上限
Function Call Type想让 agent 使用工具就选 Tool Call
Vision Support吃图片的模型选 Support

多数卡关来自两个预设值。Model context size 预设只有 4096，超过就被静默截断，所以每个模型都要照实填。还有 Function Call Type 预设是 no_call，代表 Dify 根本不会送出 tools 阵列——建在这个模型上的 agent 会安静地不呼叫任何工具，直到你改掉它。

Dify 不会去读 GET /v1/models，每个模型都要独立 Add Model 一次。先打那支端点，照它回传的清单一个个加。

Dify Cloud 与自架版的设定方式相同。

n8n

n8n 用它内建的 OpenAI credential。建一组，在 Add option 里把 Base URL 设成 https://api.atptoken.ai/v1，API Key 贴上 atp-… 金钥。

之后模型下拉选单就会透过这个 base URL 去读 GET /v1/models，你 project 的模型会自己出现，不用手动列。

使用时，在 AI Agent 或 Basic LLM Chain 节点底下挂一个 OpenAI Chat Model 子节点，选这组 credential。

要用 AI Agent 节点，不要用 OpenAI 节点的 Message a model

OpenAI 节点自己的 Message a model 动作，配自订 Base URL 时有一个尚未修复的问题：credential 测试会过，但实际执行回 404。走 AI Agent 加 OpenAI Chat Model 子节点才是可行的路。

还有两点。Base URL 栏位在 credential 上，不在节点上——它在后来的版本被从节点隐藏了，所以会给人「找不到这个栏位」的感觉。另外 n8n 官方文件没有列出这个栏位，它只存在于 credential 介面的 Add option 里。

n8n Cloud 与自架版的行为相同。

排错

  • 403 — 模型没有在这把 key 所属的 project 启用。到 Console 的该 project Resources 开启。
  • 404 — /v1 位置放错，或工具在已经以 /chat/completions 结尾的网址后面又接了一次。
  • 模型选单是空的 — Dify 本来就不会替你列模型，要一个个加。n8n 如果是空的，通常代表金钥或 base URL 有误，因为那个下拉是由 GET /v1/models 填的。
  • 工具都没有被呼叫 — Dify 那边的 Function Call Type 还停在 no_call。
后续步骤
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