点数控制台 — 魔力token

查询点数卡用量点数卡 DIRECT

方式一：账户名 + 密码

方式二：API Key（sk- 开头）

点数卡与智谱卡是两种卡种，账户互不通用。用哪种卡的 Key 就进哪个面板；智谱卡点此进原面板 →

点数卡用量点数卡 DIRECT

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用量趋势

调用次数 Token 消耗

Key 使用占比

模型用量排行按扣点排序

模型 Token 占比

用量统计

展示你最近的 API 调用（每页 20 条，最多翻 50 页）。模型列为请求使用的模型名称；时间为北京时间。

时间	模型	输入	缓存命中	输出	总Token	扣点	倍率	状态	首字	耗时
点击「调用明细」标签加载…

按你要用的模型类型选教程：对话模型（GLM/DeepSeek/Kimi 等）配置到 Cursor / Claude Code 等客户端；图像生成（Seedream）用代码调用出图。两类用同一把点数 Key，先在 STEP 1 保存。

STEP 1保存你的 API Key调用凭证，长期有效，对话/生图通用

sk-...

这把 Key 用于点数卡的全部调用。左侧栏「我的点数Key」页可创建新 Key、改名或吊销（多把 Key 共用同一账户余额，互不影响）。

STEP 2配置你的客户端

可用模型（客户端里必须填以下精确名，见「模型价目表」实时清单）

登录后显示

API Base URL（三种协议，按你的客户端协议复制对应行）

OpenAI Chat CompletionsCursor · ChatBox · OpenCode · 通用

Basehttps://ai.shimiaocheng.top/dc/v1

Anthropic Messages（Claude Code 原生）Base 不要带 /v1

Basehttps://ai.shimiaocheng.top/dc

OpenAI Responses（Codex 原生）Base 带 /v1，SDK 自动拼 /responses

Basehttps://ai.shimiaocheng.top/dc/v1

STEP 3选择你的客户端，按图文配置模型名从「模型价目表」复制精确名

点数卡当前支持 … 等厂牌，可用模型见下方清单（精确名以「模型价目表」为准）。任选其一填入客户端的模型字段（下称 {M}）。

💡 各模型的最大输入/输出上限以「模型价目表」展示为准（多数模型输出上限 128K 或更高）。客户端里若有「最大输出 / Max Output Tokens」设置，建议填 32768 以上——部分客户端默认仅 4000～16000，长回答会被它自己截断（提示「输出被截断/请输入继续」就是它），服务端并未限制。

ZCode（推荐 · 最简单的接入方式）

1. 对话框中点模型名称打开 模型选择器 → 管理模型 → 添加供应商。
2. 若有「API 格式 / 协议类型」字段，选 Chat（Chat Completions；默认为 Anthropic，需手动切换；新版自动识别可跳过）。
3. API 基础 URL 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1；Key 填 sk-...；模型填 {M}。

Claude Code（Anthropic 协议）

✅ 原生支持，无需中转。
1. Base URL 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc（不带 /v1，SDK 自动拼接 /v1/messages）。
2. 认证 Key 填上方 STEP 1 的 sk-...。
3. 模型填 {M}（如 deepseek-v4.1-flash、kimi-k3）。

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://ai.shimiaocheng.top/dc
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=sk-...
export ANTHROPIC_MODEL={M}

点数卡不支持兼容简写映射：claude-sonnet、gpt-4o 等短名是智谱卡兼容层，直连池没有对应模型。必须填「模型价目表」里的完整精确名。

Cursor

1. Settings → Models → Add model（OpenAI API Key 方式）。
2. Base URL 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1（带 /v1）。
3. API Key 填 sk-...；模型填 {M}（Add model 手动输入精确名）。
Verify 按钮报错可忽略，在对话中选中该模型即可测试。

ChatBox

1. Settings → Model Provider（模型提供方）→ 添加（API 模式选 OpenAI API 兼容）。
2. API Host 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1（带 /v1）。
3. API Key 填 sk-...；模型填 {M}（自定义添加精确名）。

Codex (OpenAI CLI)

1. 编辑 ~/.codex/config.toml：

model = "{M}"
model_provider = "dc"

[model_providers.dc]
name = "直连"
base_url = "https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1"
env_key = "GW_API_KEY"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = false

2. 终端注入 Key：export GW_API_KEY="sk-..."，运行 codex。Codex 会自动向 /dc/v1/responses 发起请求。
wire_api 填 "responses"（Codex CLI 自 2026 年 2 月起移除 "chat" 取值，填错将无法启动）。该行为缺省值，省略亦可。

OpenCode

1. 配置文件 ~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "provider": {
    "dc": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "options": { "baseURL": "https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1" },
      "models": { "{M}": {} }
    }
  }
}

2. 启动后 Provider 选 dc，模型选 {M}。

WorkBuddy

1. 打开 WorkBuddy → 设置 → 模型服务 → 添加自定义 Provider（OpenAI Compatible）。
2. API Base URL 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1（带 /v1）。
3. API Key 填 sk-...；模型填 {M}（从「模型价目表」复制精确名）。
若客户端要求逐模型添加，条目名称须与价目表完全一致。

CodeBuddy

CodeBuddy 通过 models.json 自定义模型，仅支持 OpenAI 接口格式：
1. 打开配置文件：用户级 ~/.codebuddy/models.json（国内版为 ~/.codebuddycn/models.json），不存在则新建；也可在 VS Code 命令面板执行 CodeBuddy: Open Model Configuration 直接打开。
2. 在 models 数组里新增一项：

{
  "models": [
    {
      "id": "{M}",
      "name": "{M}",
      "vendor": "OpenAI",
      "apiKey": "sk-...",
      "url": "https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1/chat/completions",
      "supportsToolCall": true
    }
  ]
}

3. 保存后配置会自动热重载（约 1 秒），在模型下拉里选中 {M} 即可对话。
url 需为完整接口路径（以 /chat/completions 结尾），CodeBuddy 不自动拼接。模型名按「模型价目表」精确名填写。

Pi Agent

Pi 是开源终端 AI 编码 agent（pi-mono），通过 models.json 注册自定义供应商接入本网关（OpenAI 兼容）：
1. 安装（需 Node 20+）：npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent，运行 pi --version 验证。
2. 编辑配置文件 ~/.pi/agent/models.json（不存在则新建），填入以下内容（{M} 从下方「模型价目表」复制精确名，如 deepseek-v4.1-flash）：

{
  "providers": {
    "molitoken": {
      "baseUrl": "https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "sk-...",
      "models": [
        {
          "id": "{M}",
          "name": "{M}",
          "reasoning": false,
          "input": ["text"],
          "cost": { "input": 0, "output": 0, "cacheRead": 0, "cacheWrite": 0 },
          "contextWindow": 1000000,
          "maxTokens": 128000
        }
      ]
    }
  }
}

3. 进入项目目录运行 pi，输入 /model 打开模型选择器，选 molitoken → {M} 即可开始对话。
baseUrl 填 /dc/v1 点数端点；api 选 openai-completions；apiKey 支持 "$ENV_VAR" 环境变量引用。配置文件在打开 /model 时热重载。模型 id 与价目表精确名一致。

Harness（DeepSeek Harness · dsh）

DeepSeek Harness（命令行 dsh，本地 Web UI 图形化配置，无需改文件）支持添加「自定义模型 API」，以 OpenAI 兼容格式接入本网关。
1. 安装（需 Node 18+）：npx @deepseek-ai/dsh web，浏览器打开 http://127.0.0.1:3080。
2. 点开左下角头像菜单 → 设置：

🔍 点击看大图 ① 左下角头像菜单 → 设置（图中红色箭头为点击位置）。 3. 左侧选 模型，点 ＋添加模型提供商：

🔍 点击看大图 ② 左侧 模型 → ＋添加模型提供商。 4. 把卡片切到 自定义模型 API 页，按下图逐项填写：

🔍 点击看大图 ③ 切到 自定义模型 API 页：Provider ID 填小写名（如 molitoken，保存后不可更改）· 显示名称 随意 · API 协议 选 OpenAI Chat Completions · API 密钥 填上方 STEP 1 的 sk-...。

🔍 点击看大图 ④ 同一页下半部：模型目录 点 获取可用模型 自动拉取清单（拉不到就手填模型 ID，效果一样）；输入类型 勾上 文本 与 图片；确认后点 创建提供商。点数卡配置（与套餐卡截图的差异）：API 地址 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1；模型名按「模型价目表」的精确名填写（不支持兼容简写）。 5. 保存后点 Choose workspace 选一个项目目录（不选工作区，输入框是灰的、无法对话），再在模型选择器里选中刚配的模型即可对话。
每个 Provider 仅支持一种协议，本网关选 OpenAI Chat Completions。Harness 为开发者预览版（0.2.0-rc），界面字段可能随版本调整。

Trae

1. Settings → Models（模型）→ ＋添加模型 → 自定义模型（API 格式选 OpenAI Chat Completions）。
2. 自定义请求地址填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1。
3. API Key 填 sk-...；Model 填 {M}。
「完整 URL / Full URL」开关保持关闭。

CC Switch

1. 点「+ 添加供应商」，API 格式选 OpenAI Chat Completions。
2. Base URL 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1（带 /v1）。
3. API Key 填 sk-...；模型填 {M}。

🧩 接入 Codex（Codex CLI 走 Responses API，填法不同）
1. 顶部切到 Codex 标签页，点「+ 添加供应商」，格式选「自定义配置 / Custom」，不要选内置预设（选了会要求「路由转换」）。
2. Base URL 填 https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1；API Key 填 sk-...；模型填 {M}。
3. 保存后检查 ~/.codex/config.toml 必须含 wire_api = "responses"，否则 CC Switch 要走本地代理转换、代理没起来会弹 502 error。
4. 保存 → 点「启用」→ 完全退出并重启 Codex。「查询失败」是 CC Switch 在查 OpenAI 旧余额接口，本网关没有该接口，不影响对话。

curl 直测（验证 Key 是否可用）

curl https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-你的Key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"{M}","messages":[{"role":"user","content":"hi"}]}'

返回正常回复即配置成功。报 model_not_in_plan = 模型名不在点数卡范围。

配置完成，进入用量面板查看余额 →

STEP 2图像生成接入用代码调用，出图按张计费

端点与认证（与对话模型同一把 Key）

图像生成端点（类 OpenAI images 协议）POST · 按张计费，成功出图才扣费

端点https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1/images/generations

生图模型仅支持 images/generations 接口（curl / Python / 任意 HTTP 客户端），对话客户端（Cursor / Claude Code / Codex）走 chat 端点，不适用。

① curl 文生图（最快验证）

curl https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -d '{
    "model": "{IMG}",
    "prompt": "一只戴墨镜的橘猫，赛博朋克风格，霓虹灯背景",
    "size": "2048x2048",
    "response_format": "url"
  }'

{IMG} 换成模型广场里的生图模型精确名（当前为 Seedream 系列）；sk-... 换成 STEP 1 的点数 Key。

② Python（openai SDK，最省事）

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1",
    api_key="sk-your-key",   # STEP 1 的点数 Key
)
rsp = client.images.generate(
    model="{IMG}",
    prompt="一只戴墨镜的橘猫，赛博朋克风格",
    size="1024x1024",
)
print(rsp.data[0].url)  # 图片链接

③ 图生图 / 改图（传参考图）

curl https://ai.shimiaocheng.top/dc/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -d '{
    "model": "{IMG}",
    "prompt": "将图1的服装换为图2的服装",
    "image": ["https://example.com/model.png", "https://example.com/clothes.png"],
    "size": "2K"
  }'
# 本地图：读文件转 base64 直传（无需图床）
# "image": ["data:image/png;base64,<BASE64>"]

image 为参考图数组（URL 或 base64 data-URI，最多 6 张），prompt 描述怎么改图。

④ 核心参数速查

prompt 画面/改图描述（中英文均可）· size 输出尺寸——1024x1024 / 2048x2048 / 4096x4096 或别名 2K · response_format url（默认，链接 24 小时过期，请及时下载）/ b64_json（base64 直拿不过期）· watermark 是否加「AI 生成」水印（默认 true，去水印传 false）

⑤ 计费说明

按张计费、成功出图才扣费（审核失败/报错不扣）。按输出总像素判档：≤261 万像素（约 1440×1440）按1.5K 档，超过按 4K 档——具体单价见「模型价目表」生图区。扣的是点数余额（非 token 额度），与对话模型共用同一点数账户。

⑥ 常见错误自查

· model_not_image：这是文本模型——请走对话模型的 /chat/completions
· model_not_in_plan：模型不在你的点数卡范围，检查模型名拼写
· vendor_budget_exhausted：图像服务额度维护中，稍后再试
· 火山 InvalidParameter（图片太小）：参考图最短边需 ≥14px
· 超时：4K 出图耗时较长（可到 2 分钟），客户端超时建议设 ≥180s

📄 各生图模型的完整参数细节与响应示例，请到「模型价目表」找生图模型，点 api文档 查看——含该模型的专属 curl 示例与实测记录。去模型广场看生图模型 →

模型广场 · 分项计价 ¥/百万 tokens

模型	输入		缓存命中		输出
模型	官方价	我们的价	官方价	我们的价	官方价	我们的价
登录后显示该卡可用模型与实时价目

文本模型扣减公式：扣费金额（¥）= ((输入 − 缓存命中)×输入价 + 缓存命中×缓存价 + 输出×输出价) × 时段倍率（精确计费，无取整）。输入 token 已包含缓存命中的部分；缓存命中只按约 1/10 缓存价计费。图像模型按张计费：扣费金额（¥）= Σ(各档张数 × 档位单价)，档位按输出分辨率划分（≤261 万像素 / >261 万像素）；仅成功生成的图片计费，生成失败/审核不通过不扣费。

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