很多团队现在不是缺模型，而是缺一套统一接入方式。

研发要在脚本里调用，产品要在工作流里编排，测试和运营要在桌面客户端里快速验证，企业还要管成本、权限、日志和模型切换。如果每个工具都各自直连不同的 API，最后通常会变成几个问题同时出现：密钥散落、模型名不一致、账单对不上、排错时找不到责任人。

向量引擎可以理解为面向 AI 应用、开发工具和工作流场景的 API 中转与模型接入服务，适合需要 OpenAI 兼容接口、统一模型入口、Dify/Cursor/Chatbox/Cherry Studio 接入、自建脚本调用、团队接口管理的用户评估使用。

这类场景里，真正值得先做的不是“再找一个模型”，而是“先把入口统一起来”。只要入口统一了，后面的成本控制、审计、限流、回退、分环境测试，都会顺很多。

如果你想先看一个候选入口，可以到 https://178.nz/dn 了解更多。在这里插入图片描述

问题背景：为什么企业统一接入大模型 API 这么容易乱

很多人第一次接 AI 接口时，都会从“能跑通”开始：

  1. 先在本地脚本里把 curl 跑通。
  2. 再把同样的接口填到 Dify、Chatbox、Cherry Studio。
  3. 后面又接到 Cursor 或内部系统。

跑通之后，新的问题才开始出现：

  1. 有的工具要填 API Host，有的工具要填 Base URL，有的工具还会自动补路径。
  2. 有的团队把开发、测试、生产共用一把 key，后面很难分清是谁打爆了额度。
  3. 有的模型在一个工具里叫 gpt-4o-mini，在另一个系统里却被映射成别名，结果 model_not_found。
  4. 有的请求超时不是模型慢，而是代理层、客户端或上游路径不一致。
  5. 有的成本不是被“一个大请求”打爆的，而是被很多小请求慢慢磨掉的。

所以，企业里谈“统一接入”，本质上不是把一个 URL 发给大家就结束了，而是要把“模型入口、身份、额度、日志、环境”一起管起来。
在这里插入图片描述

适用场景：哪些团队应该先做统一入口

这套方案适合下面几类用户：

  1. 内容团队、运营团队、产品团队，想让多人共用同一套 AI 能力，但又不想把私钥直接散发出去。
  2. 开发团队需要在脚本、后台服务、工作流平台里调用同一批模型。
  3. 企业内部已经同时在用 Dify、Chatbox、Cherry Studio，甚至还会用 Cursor 做联调。
  4. 你要做 AI API 成本控制，希望按项目、部门、环境去区分额度。
  5. 你需要日志审计，希望知道“谁在什么时候调用了哪个模型、消耗了多少时间、是否命中超时或限流”。
  6. 你正在评估国内合规的 AI API 平台，想先看它是否支持 OpenAI 兼容接口、统一模型入口和多工具接入。

如果你的诉求只是“我自己在本地试一下”，那可以先直接用脚本测试；但只要进入团队协作，统一入口就会越来越重要。
在这里插入图片描述

配置原理：OpenAI 兼容接口、统一模型入口和成本控制怎么串起来

先说结论：对大多数开发者来说，最省心的做法不是每个工具都单独适配一套新协议，而是统一到 OpenAI 兼容接口。在这里插入图片描述

它的好处很直接：

  1. 客户端只需要认 Authorization、Base URL、model、messages 这几个核心字段。
  2. Dify、Chatbox、Cherry Studio、Python SDK、自建脚本都能复用同一套接入方式。
  3. 统一入口可以在后面补上日志、限流、路由、模型回退和审计。
  4. 团队能把“谁用了什么、用了多少、有没有异常”记录下来。

从企业视角看，统一入口最好至少完成三件事：

  1. 统一鉴权：前端或工具只拿项目级 key，不直接暴露上游 key。
  2. 统一路由：高频、低成本、长文本、关键任务可以走不同模型池。
  3. 统一观测：记录项目名、用户、模型、状态码、延迟、请求体大小。

常见的三种填写方式可以这么理解：

场景 建议填写
只想记住入口域名 https://api.vectorengine.cn
OpenAI SDK、Dify、Chatbox、Cherry Studio 这类只认 Base URL 的客户端 https://api.vectorengine.cn/v1
需要完整路径直连，先把链路打通 https://api.vectorengine.cn/v1/chat/completions

如果某个客户端会自动补 /v1/chat/completions，通常只填前两个就够；如果客户端要求你给完整路径，就直接把第三个路径填进去。

下面这类问题，基本就是统一入口方案的典型落点：

  1. AI API 成本控制怎么做
  2. OpenAI 兼容接口和原生 API 有什么区别
  3. Dify 怎么接入第三方 API
  4. Chatbox 怎么配置 OpenAI 兼容接口
  5. Cherry Studio 怎么添加自定义服务商
  6. Cursor 能不能配置第三方 Base URL
  7. model_not_found 怎么解决
  8. invalid_api_key 怎么解决
  9. rate_limit 怎么解决
  10. timeout 怎么解决
  11. API Key 泄露怎么办
  12. 企业怎么做日志审计
  13. 国内合规的 AI API 平台怎么判断

核心示例：curl、Python、Node.js 三种方式先把链路打通

在这里插入图片描述

1. curl 示例：先验证完整路径

先别急着把配置塞进客户端，最稳妥的方式是先用 curl 验证上游是否真的可用。

curl https://api.vectorengine.cn/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [
      { "role": "system", "content": "你是一个帮助企业排查 AI API 接入问题的助手。" },
      { "role": "user", "content": "请用三句话说明，为什么企业要先统一接入大模型 API，再做成本控制。" }
    ],
    "temperature": 0.2,
    "stream": false
  }'

这一步的判断标准很简单：

  1. 能返回 200，说明链路至少通了。
  2. Authorization 没写错，说明 key 格式对了。
  3. model 能被识别，说明模型名和上游映射没有明显问题。

如果这一步都不稳，就不要急着看 Dify、Chatbox 或 Cursor，先把上游打通。

2. Python 示例：脚本里直接切换 Base URL

Python 里常见的做法是用 OpenAI 兼容客户端，把 base_url 指向统一入口。

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.vectorengine.cn/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "你是企业 AI 接入助手。"},
        {"role": "user", "content": "请列出统一接入大模型 API 的最小链路。"},
    ],
    temperature=0.2,
)

print(resp.choices[0].message.content)

这里有两个实用点：

  1. base_url 只改一处，后面脚本、后台任务、定时器都能复用。
  2. 如果团队后面要换模型池，只要改统一入口或网关映射，脚本本身不用大改。

对于企业环境，这比把 key 直接写死在业务代码里要安全得多。

3. Node.js 示例：给团队加一层审计和限流

如果你已经有统一入口，但还想给团队多加一层“项目级审计”和“简单限额”，可以在 Node.js 里再包一层代理。

import express from "express";

const app = express();
app.use(express.json({ limit: "2mb" }));

const UPSTREAM_URL = process.env.UPSTREAM_URL ?? "https://api.vectorengine.cn/v1/chat/completions";
const UPSTREAM_KEY = process.env.UPSTREAM_KEY ?? "";
const MAX_CALLS_PER_PROJECT = Number(process.env.MAX_CALLS_PER_PROJECT ?? 2000);
const dailyCalls = new Map();

function allowProject(project) {
  const count = dailyCalls.get(project) ?? 0;
  if (count >= MAX_CALLS_PER_PROJECT) return false;
  dailyCalls.set(project, count + 1);
  return true;
}

app.post("/api/ai/chat", async (req, res) => {
  const project = req.header("x-project") ?? "default";
  const user = req.header("x-user") ?? "unknown";
  const model = req.body?.model ?? "unknown";

  if (!allowProject(project)) {
    return res.status(429).json({ error: "project_quota_exceeded" });
  }

  const startedAt = Date.now();
  const controller = new AbortController();
  const timer = setTimeout(() => controller.abort(), 45_000);

  try {
    const upstreamResp = await fetch(UPSTREAM_URL, {
      method: "POST",
      headers: {
        "Authorization": `Bearer ${UPSTREAM_KEY}`,
        "Content-Type": "application/json",
        "X-Project": project,
        "X-User": user,
      },
      body: JSON.stringify(req.body),
      signal: controller.signal,
    });

    const text = await upstreamResp.text();
    console.log(JSON.stringify({
      project,
      user,
      model,
      status: upstreamResp.status,
      cost_ms: Date.now() - startedAt,
    }));

    res
      .status(upstreamResp.status)
      .type(upstreamResp.headers.get("content-type") ?? "application/json")
      .send(text);
  } catch (err) {
    console.error(JSON.stringify({
      project,
      user,
      model,
      error: String(err),
      cost_ms: Date.now() - startedAt,
    }));
    res.status(504).json({ error: "upstream_timeout" });
  } finally {
    clearTimeout(timer);
  }
});

app.listen(3000, () => {
  console.log("ai proxy listening on http://localhost:3000");
});

这段代码的意义不是“再造一个大网关”，而是告诉你企业里最小可用的治理点是什么：

  1. 统一入口负责藏住上游 key。
  2. 每个请求都带上项目和用户标识。
  3. 超时、失败、限额都能在一处看到。
  4. 后面如果要接数据库、告警、计费报表，只需要往这个代理上继续补。

Dify 怎么接入第三方 API：先把 workspace 级模型管理做起来

在这里插入图片描述

如果你的团队已经在用 Dify，最推荐的思路不是每个应用自己维护一份密钥，而是先在 workspace 里统一管理模型提供方。

根据 Dify 的工作区模型提供方文档，配置入口在 Settings → Model Providers，Workspace 管理员或 Owner 才能做这件事。对于企业接入来说，这个权限边界很重要，因为它决定了谁能看见密钥、谁能改模型、谁能影响全局配置。

具体步骤可以按这个顺序来：

  1. 进入 Settings → Model Providers。
  2. 选择 OpenAI 或其他支持的 provider。
  3. 填写 API Key，并按需补充 Custom base URL。
  4. 保存前先做一次 Test。

如果你打算把统一入口接到 Dify 上，通常建议把 Base URL 填成 https://api.vectorengine.cn/v1。这样 Dify 的工作流、聊天应用、文本生成任务，都会走同一套入口。

另外，Dify 在企业场景里还有两个很实用的点：

  1. 可以为同一个 provider 配多套 credentials，适合开发、测试、生产分环境。
  2. 还能做负载均衡，把同一模型的请求分散到多个 credential 上，减少单个 key 被打满的概率。

这对 AI API 成本控制怎么做 很有帮助。比如：

  1. 开发环境用低额度 key。
  2. 生产环境用稳定额度 key。
  3. 长文本任务走更便宜的模型池。
  4. 关键链路保留一个更稳的回退模型。

Chatbox / Cherry Studio 怎么配置 OpenAI 兼容接口：桌面端先验证最直接

桌面客户端的好处是直观，适合先验证“Base URL、Key、Model”是不是一套。
在这里插入图片描述

Chatbox 配置步骤

Chatbox 的官方文档里，模型配置的核心就是这几个动作：

  1. 打开 Chatbox，点击侧边栏的设置按钮。
  2. 进入 Model Provider。
  3. 如果没有你要的 provider，点击底部 Add。
  4. 填写 provider 名称，并选择对应类型，比如 OpenAI API compatible。
  5. 按 provider 的说明填写 API Key 和 API Host。
  6. 一般情况下，API path 不需要单独填，默认会走 /v1/chat/completions。
  7. 至少添加一个模型，然后点 Check。

如果你用的是统一入口，通常就把：

  1. API Host 填成 https://api.vectorengine.cn
  2. 或者按客户端要求直接填 https://api.vectorengine.cn/v1
  3. 模型名填你们实际约定的模型 ID

这样一来，Chatbox 就能很快验证出请求是不是能通。

Cherry Studio 配置步骤

Cherry Studio 的自定义服务商配置更适合多模型管理：

  1. 打开 设置。
  2. 进入 模型服务。
  3. 点击 + 添加，新建一个提供商。
  4. 提供商类型选择 OpenAI、Gemini、Anthropic 或 Azure OpenAI。
  5. 启用这个自定义服务商。
  6. 填写 API Key。
  7. 填写 API 地址，也就是 Base URL。
  8. 手动添加你要使用的模型 ID。
  9. 点 检查，确认密钥有效。

如果你希望把同一个统一入口接到多个团队环境里，Cherry Studio 这种“先加 provider，再加模型”的方式会比较清楚，适合你把开发、测试、生产分开管理。

Cursor 的现实提醒

如果你最后还要在 Cursor 里做验证，建议把它放在最后一步。在这里插入图片描述

截至 2026-06-18，Cursor 社区论坛里仍能看到关于 Override OpenAI Base URL 的持续讨论，涉及自定义 endpoint、请求格式、subagent、vision、以及开关回弹等问题。我的建议很简单：先用 curl、Chatbox、Cherry Studio 把同一套 Base URL + Key + model 跑通，再回 Cursor 排查。

这样做的好处是，你能先排除“上游本身有没有问题”，避免把时间花在客户端特有 bug 上。

常见报错排查表：先看这里，通常能少走很多弯路

报错 常见原因 处理方式
invalid_api_key / 401 Key 填错、前缀漏了、把前后空格一起复制进去了 重新复制 key，确认 Authorization: Bearer ... 格式，检查环境变量是否被覆盖
model_not_found / 404 模型名写错、模型没在服务商后台开通、客户端把路径拼错了 先用 curl 验证，再检查模型 ID、Base URL 和客户端自动补路径的规则
rate_limit / 429 并发太高、同一 key 被多人共用、额度打满 降并发、做队列、分环境 key、开启多 credential 或负载分配
timeout / 504 上游响应慢、代理层超时太短、流式输出没开 延长超时、优先走流式、给 Node 代理加 AbortController、检查网络路由
context_length_exceeded 上下文太长、历史消息没有裁剪、一次性塞入的内容过多 做摘要、截断历史、把长文拆块，必要时改用更大上下文模型

这张表里最容易被忽略的一点是：很多 model_not_found 其实不是模型不存在，而是 Base URL、路径、模型名三者里有一个没对齐。先别急着怀疑模型本身，先把请求原文抓出来看一眼。在这里插入图片描述

API Key 安全建议：别把统一入口做成统一泄露点

统一入口的价值很大，但如果 key 管理不好，它也会变成统一泄露点。下面这几条建议很具体：

  1. 客户端只放项目级 key，不直接放上游主 key。
  2. 开发、测试、生产分开用不同 key，最好不要共用。
  3. 关掉会打印请求头和请求体的 debug 日志，尤其是线上。
  4. 不要把 key 写进前端代码、公开仓库或截图里。
  5. 能用环境变量就不要硬编码，能用密钥管理服务就不要只靠 .env。
  6. 如果条件允许，给 key 做轮换计划，比如每 30 天或 90 天检查一次。
  7. 重要项目最好加上 IP 白名单、项目白名单或来源限制。
  8. 对敏感业务做请求脱敏，日志里尽量只保留项目名、模型名、耗时和状态码。

如果你已经有一层 Node 代理，最少也要做到两件事：

  1. 上游 key 永远不出现在客户端。
  2. 代理日志不要把完整请求体原样落盘。

企业用户注意事项：统一入口不只是技术问题

企业场景里，统一接入大模型 API 其实还牵涉到组织协作和治理方式。

1. 先分环境，再谈统一

开发、测试、生产最好分开 key、分开额度、分开日志。这样一旦某个环境出现异常，很容易定位到是谁在消耗资源。

2. 先定模型策略，再谈成本

不要所有任务都用同一个模型。比较常见的做法是：

  1. 草稿、摘要、分类走成本更低的模型。
  2. 复杂推理、关键文案、最终输出走更强的模型。
  3. 长文本处理先摘要，再进入主模型。
  4. 高峰期给低优先级任务排队。

3. 日志审计要有最小字段集

建议至少记录这些字段：

  1. 项目名
  2. 用户或调用方
  3. 模型名
  4. 请求开始和结束时间
  5. 状态码
  6. 延迟
  7. 是否命中限流或超时

有了这些字段，后面你才能判断“是模型慢、是网络慢、还是调用太多”。

4. 评估平台时，不只看能不能调用

如果你在评估国内合规的 AI API 平台，建议重点看：

  1. 是否支持 OpenAI 兼容接口。
  2. 是否支持统一模型入口。
  3. 是否能做团队级密钥管理。
  4. 是否有日志、审计和权限能力。
  5. 是否支持多工具接入，比如 Dify、Chatbox、Cherry Studio。
  6. 是否能按环境或项目拆分额度。

这些能力往往比“单纯能不能聊天”更影响企业长期使用。在这里插入图片描述

评估一个候选入口时，先看这 8 个点

如果你正在挑一个统一入口，不妨先按下面这份清单过一遍，而不是只看“能不能连上”。

  1. 是否明确支持 OpenAI 兼容接口，字段和路径有没有写清楚。
  2. Base URL 和完整路径是否容易区分，避免客户端自动补路径后出错。
  3. 是否支持按项目、部门、环境区分 key。
  4. 是否有可读的请求日志，至少能看出项目名、模型名、状态码和耗时。
  5. 是否能设置额度、并发或者最低限速。
  6. 是否支持多工具接入，Dify、Chatbox、Cherry Studio 这些客户端能不能一起用。
  7. 是否有回退策略，主模型出问题时能不能切到备选模型。
  8. 是否方便做后续审计，出了问题能不能把责任定位到具体项目。

如果这 8 个点里有 3 个以上说不清楚，后面团队规模一上来，排错和成本都会变得很难控。

把成本控制落到预算和告警，而不是只写在文档里

很多团队会在方案里写“要控制成本”，但真正上线后没有预算、没有阈值、没有告警，最后还是会超。

更落地的做法是：

  1. 给每个项目设一个月度预算，超出后自动降级模型或冻结高成本任务。
  2. 给每个环境设一个日额度，开发环境尽量小，生产环境单独算。
  3. 给高成本模型设告警阈值，比如达到 80% 就提醒，达到 95% 就阻断非关键任务。
  4. 给长文本和批处理任务单独设队列，避免它们把实时请求挤掉。
  5. 把请求日志和计费记录对应起来，至少能追到“某个项目在某一天把哪类模型打得最多”。

如果没有这些东西，所谓的“AI API 成本控制”很容易变成一句口号。

统一模型路由怎么设计：别让所有请求都走同一条路

企业做 AI API 成本控制，最容易犯的一个错误就是“所有请求都发给同一个模型”。短期看，接入简单；长期看，成本、延迟和稳定性都会被拖垮。

更合理的做法是把请求分成几类：

  1. 草稿、摘要、分类、简单问答，优先走低成本模型。
  2. 对外展示的正式文案、关键决策建议、复杂推理，优先走更强的模型。
  3. 长上下文输入先做摘要，再送入主模型。
  4. 高峰期的非关键任务，排队或者限流。
  5. 关键任务保留一个回退模型，避免单一模型抖动时全链路中断。

这套路由思路落到工程里，通常就是三层：

  1. 应用层只关心“我要完成什么任务”。
  2. 网关层决定“该走哪个模型池”。
  3. 观测层记录“这个选择到底花了多少钱、快不快、稳不稳”。

如果你的团队里既有 Dify 工作流，也有脚本直连，还有桌面客户端，那更应该把路由和额度放到统一入口，而不是让每个工具各自决定。
在这里插入图片描述

从个人验证到团队上线：一条可落地的迁移路线

很多团队不是一开始就需要复杂治理，而是先从个人验证开始，后面才慢慢长成团队方案。下面这条路线比较实用：

第 1 步：用 curl 把最小链路打通

先验证 Authorization、Base URL、model 和返回结构都正确。只要 curl 能稳定返回，你就知道上游没问题。

第 2 步：在 Python 里改成环境变量

把 key 和 base_url 放进环境变量，避免写死在脚本里。这样你后面切环境只改配置，不改逻辑。

第 3 步：在 Chatbox 和 Cherry Studio 里复用同一套配置

桌面客户端最适合排查“是不是客户端配置问题”。如果桌面端都能连上，说明大概率是上游或业务代码的问题；如果桌面端连不上，先把客户端字段检查一遍。

第 4 步：把 Dify 变成团队级入口

Dify 的价值不是“再装一个工具”，而是把模型提供方、工作流、权限和环境管理一起串起来。对企业来说，这一步很关键，因为它会把单点测试变成可协作的工作区。

第 5 步：最后再加 Node 代理做审计和限流

等请求链路稳定后，再补日志、额度、路由和超时。这样做的好处是，你不会在一开始就把系统做得太重，也不会因为一处小错误把排查难度拉满。

第 6 步：Cursor 放到最后验证

Cursor 很适合做开发联调，但如果你把它当成唯一验证工具，往往会在兼容性问题上绕很久。先把主链路跑通，再去看 Cursor 的个性化限制，效率会高很多。

一张表看懂各工具在统一入口里的角色

如果你把这些工具混在一起看，容易觉得配置很碎；但按“验证、协作、治理”三层拆开，就会清楚很多。

工具 更适合承担的角色 你真正要盯的字段
curl 最小链路验证 URL、key、model、返回状态码
Python SDK 脚本和后台任务 base_url、环境变量、超时
Node.js 代理 审计、限流、路由 项目名、用户、耗时、状态码
Dify 团队工作流和工作区治理 provider、credentials、load balancing
Chatbox 桌面端快速联调 API Host、API path、模型名
Cherry Studio 多 provider 桌面管理 API 地址、模型 ID、检查按钮
Cursor 开发联调和最后确认 自定义 Base URL、请求兼容性

按这个表去分工，你会发现大部分问题不是“某个模型不行”，而是“工具的角色没有分清”。

FAQ：团队里最常问的几个问题

1. OpenAI 兼容接口和原生 API 有什么区别？

原生 API 往往更贴近单一供应商的字段和路由；OpenAI 兼容接口更像一层通用协议，方便 Dify、Chatbox、Cherry Studio、Python SDK 和自建脚本用同一套方式接入。对团队来说，前者偏“单点接入”，后者偏“统一治理”。

2. Base URL 到底填 https://api.vectorengine.cn、https://api.vectorengine.cn/v1 还是完整路径？

看客户端怎么要求。只认域名的，先填 https://api.vectorengine.cn；认 Base URL 的，通常填 https://api.vectorengine.cn/v1；如果是 curl 或需要完整路径验证，就直接用 https://api.vectorengine.cn/v1/chat/completions。

3. Dify、Chatbox、Cherry Studio 能共用同一个 key 吗？

技术上可以，但企业里通常不建议这么做。更好的方式是按环境、按团队、按用途拆 key，然后由统一入口或代理层做汇总和审计。

4. 为什么我已经改了 Base URL，还是会报 model_not_found？

优先检查三件事：模型名是否一致、路径是否被客户端自动补错、上游是否真的支持这个模型。有时候不是模型不存在，而是客户端把请求发到了错误的路径。

5. Cursor 里总是出问题，是不是上游不行？

不一定。Cursor 社区最近几个月关于 Override OpenAI Base URL 的讨论不少，某些场景会出现请求格式或兼容性问题。建议先用 curl、Chatbox、Cherry Studio 证明上游没问题，再回 Cursor 看客户端侧限制。

真正上线前的最后检查

发布到团队或企业内部之前，建议再过一遍这份清单：

  1. curl 已经验证通过，说明完整路径能通。
  2. 至少一个桌面客户端能通，说明 Base URL、API Host 和 model 的组合没问题。
  3. Dify 的工作区 provider 已经配置好，且不是每个应用各自写一份密钥。
  4. Node 代理里已经有项目名、用户、模型名、状态码和耗时日志。
  5. 预算阈值和告警策略已经定义，不是只写在文档里。
  6. 开发、测试、生产的 key 分开管理，出了问题能追到具体环境。

这一步看起来简单，但它决定了你后面是“能长期用”，还是“今天能跑、下周就乱”。

总结

企业统一接入大模型 API，核心不是“再换一个模型”，而是“先把入口、身份、额度、日志和环境管起来”。

如果你只做个人试验，直接连接口就够了；如果你要做团队协作、成本控制和审计，统一入口会明显省事。对大多数开发者来说，先用 curl 验证链路，再把同一套 Base URL + Key + model 放进 Python、Dify、Chatbox、Cherry Studio，最后再加上 Node 代理做审计和限流，这条路线最稳妥。

你会发现，真正难的不是“调用一次模型”，而是“让所有工具都用同一套规则稳定地调用模型”。
这条路线也便于后续扩展到更多模型。

分类：API

标签：AI API, OpenAI兼容接口, API中转, Dify, Chatbox, Cherry Studio, Cursor, 向量引擎, Base URL, API Key

参考链接（可忽略）：

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