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整合

平台與工作流工具

用介面組裝 AI、不自己寫程式的工具——應用建構平台、工作流自動化——接 Gateway 的方式跟 SDK 一樣。把工具裡的 OpenAI 相容 provider 指向 Gateway，這個 project 允許的模型就全部在裡面可用，共用一把金鑰、一張帳單。

這一頁也有純 markdown 版本

任何文件網址加上 .md 就能讀到純文字版：https://atptoken.ai/docs/platforms.md。想把整頁餵給 AI 助理時很好用。

開始之前

三個值，到哪裡都一樣：

  • Base URL — 填 https://api.atptoken.ai/v1。要含 /v1，但不要接 /chat/completions。
  • API Key — 那把 atp-… 開頭的 project key。
  • Model — GET /v1/models 回傳的其中一個 id。

工具之間的差別，在於它能不能自己去讀你的模型清單：

工具設定位置模型清單
DifySettings → Model Providers一次加一個，手動
n8nOpenAI credential 的 Base URL 欄位從 GET /v1/models 自動讀

如果你要接的是 coding agent——Claude Code、Codex、Cline 那一類——請看 Coding agents。

Dify

從 marketplace 安裝 OpenAI-API-compatible 這個 model provider，然後在它的卡片上按 Add Model。要填的欄位：

欄位值
Model NameGET /v1/models 回傳的模型 id
API Key你的 atp-… 金鑰
API Base URLhttps://api.atptoken.ai/v1
Model context size該模型真正的 context window
Upper bound for max tokens該模型真正的輸出上限
Function Call Type想讓 agent 使用工具就選 Tool Call
Vision Support吃圖片的模型選 Support

多數卡關來自兩個預設值。Model context size 預設只有 4096，超過就被靜默截斷，所以每個模型都要照實填。還有 Function Call Type 預設是 no_call，代表 Dify 根本不會送出 tools 陣列——建在這個模型上的 agent 會安靜地不呼叫任何工具，直到你改掉它。

Dify 不會去讀 GET /v1/models，每個模型都要獨立 Add Model 一次。先打那支端點，照它回傳的清單一個個加。

Dify Cloud 與自架版的設定方式相同。

n8n

n8n 用它內建的 OpenAI credential。建一組，在 Add option 裡把 Base URL 設成 https://api.atptoken.ai/v1，API Key 貼上 atp-… 金鑰。

之後模型下拉選單就會透過這個 base URL 去讀 GET /v1/models，你 project 的模型會自己出現，不用手動列。

使用時，在 AI Agent 或 Basic LLM Chain 節點底下掛一個 OpenAI Chat Model 子節點，選這組 credential。

要用 AI Agent 節點，不要用 OpenAI 節點的 Message a model

OpenAI 節點自己的 Message a model 動作，配自訂 Base URL 時有一個尚未修復的問題：credential 測試會過，但實際執行回 404。走 AI Agent 加 OpenAI Chat Model 子節點才是可行的路。

還有兩點。Base URL 欄位在 credential 上，不在節點上——它在後來的版本被從節點隱藏了，所以會給人「找不到這個欄位」的感覺。另外 n8n 官方文件沒有列出這個欄位，它只存在於 credential 介面的 Add option 裡。

n8n Cloud 與自架版的行為相同。

排錯

  • 403 — 模型沒有在這把 key 所屬的 project 啟用。到 Console 的該 project Resources 開啟。
  • 404 — /v1 位置放錯，或工具在已經以 /chat/completions 結尾的網址後面又接了一次。
  • 模型選單是空的 — Dify 本來就不會替你列模型，要一個個加。n8n 如果是空的，通常代表金鑰或 base URL 有誤，因為那個下拉是由 GET /v1/models 填的。
  • 工具都沒有被呼叫 — Dify 那邊的 Function Call Type 還停在 no_call。
後續步驟
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