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AI 服务商

自己部署 Next AI Draw.io 时，用环境变量选择 AI 服务商和模型。本页列出每家服务商的环境变量，并说明如何为所有用户提供多个模型，以及如何在代码里新增一个服务商。

快速开始

  1. 将 env.example 复制为 .env.local。
  2. 设置所选服务商的 API Key。
  3. 把 AI_MODEL 设为您想用的模型。
  4. 运行 npm run dev。

配置各家服务商

OpenAI

OPENAI_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=gpt-4o

也可以为 OpenAI 兼容服务设置自定义端点：

OPENAI_BASE_URL=https://your-custom-endpoint/v1

LM Studio 等本地 OpenAI 兼容服务也用同样的方式。把基础 URL 设为 http://localhost:1234/v1（LM Studio 的默认端口），API Key 填任意非空值即可，例如 lm-studio。在上面的环境变量里，或在“设置”的“模型”标签页里配置都可以。

Anthropic

ANTHROPIC_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250929

也可以用 Bearer 令牌登录，例如通过会下发 OAuth 风格令牌的网关时：

ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your_auth_token
AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250929

ANTHROPIC_API_KEY 会作为 x-api-key 头发送，ANTHROPIC_AUTH_TOKEN 会作为 Authorization: Bearer <token> 发送。两者不能同时使用，只设置其中一个。

也可以设置自定义端点：

ANTHROPIC_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Google Gemini

GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=gemini-2.0-flash

也可以设置自定义端点：

GOOGLE_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

DeepSeek

DEEPSEEK_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=deepseek-chat

也可以设置自定义端点：

DEEPSEEK_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Qwen（阿里云通义千问）

QWEN_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=qwen-turbo

也可以设置自定义端点：

QWEN_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

豆包（字节跳动火山引擎）

DOUBAO_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=doubao-seed-1-8-251228  # 或其他豆包模型

GLM（智谱 AI）

GLM_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=glm-4

也可以设置自定义端点：

GLM_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Kimi（月之暗面 Moonshot AI）

KIMI_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=kimi-latest

也可以设置自定义端点：

KIMI_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

MiniMax

MiniMax 支持两种 API 格式：

格式端点说明
Anthropic 兼容/anthropic推荐。支持 interleaved thinking，也就是模型可以在两次工具调用之间思考
OpenAI 兼容/v1标准的 OpenAI 聊天补全格式
MINIMAX_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=MiniMax-M3

可选配置：

# 中国大陆版，Anthropic 兼容（默认）
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/anthropic

# 中国大陆版，OpenAI 兼容
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimaxi.com/v1

# 国际版，Anthropic 兼容
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimax.io/anthropic

# 国际版，OpenAI 兼容
MINIMAX_BASE_URL=https://api.minimax.io/v1

MiMo（小米）

MIMO_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=mimo-v2.5-pro

也可以设置自定义端点。Token Plan 订阅用户请设置专属的基础 URL：

MIMO_BASE_URL=https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1

OpenRouter

OPENROUTER_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=anthropic/claude-sonnet-4

也可以设置自定义端点：

OPENROUTER_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

AIHubMix

AIHubMix 用一个 API Key 提供 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek 等模型。

AIHUBMIX_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=claude-sonnet-4-5-20250929

也可以设置自定义端点：

AIHUBMIX_BASE_URL=https://aihubmix.com/v1

SiliconFlow（OpenAI 兼容）

SILICONFLOW_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=deepseek-ai/DeepSeek-V3  # 示例；使用任何 SiliconFlow 模型 ID

不设置基础 URL 时，应用使用 https://api.siliconflow.cn/v1，这是 cloud.siliconflow.cn 上创建的 Key 对应的端点。如果您的 Key 来自国际站 cloud.siliconflow.com，请设置 .com 的端点：

SILICONFLOW_BASE_URL=https://api.siliconflow.com/v1

ModelScope

MODELSCOPE_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=Qwen/Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507

也可以设置自定义端点：

MODELSCOPE_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Novita AI

NOVITA_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=deepseek/deepseek-v4-pro

也可以设置自定义端点。不设置时使用 https://api.novita.ai/openai：

NOVITA_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Atlas Cloud

ATLASCLOUD_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=your_model_id

应用没有内置 Atlas Cloud 的模型列表。在“设置”的“模型”标签页里，应用会用您的 Key 从 Atlas Cloud 读取模型列表。

也可以设置自定义端点。不设置时使用 https://api.atlascloud.ai/v1：

ATLASCLOUD_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Qiniu（七牛云）

QINIU_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=your_model_id

也可以设置自定义端点：

QINIU_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Vercel AI Gateway

Vercel AI Gateway 让您用一个 API Key 使用多家 AI 服务商。登录更简单，切换服务商时也不用管理多个 API Key。

使用 Vercel 托管的网关：

AI_GATEWAY_API_KEY=your_gateway_api_key
AI_MODEL=openai/gpt-4o

使用自定义网关 URL，用于本地开发或自托管的网关：

AI_GATEWAY_API_KEY=your_custom_api_key
AI_GATEWAY_BASE_URL=https://your-custom-gateway.com/v1/ai
AI_MODEL=openai/gpt-4o

模型 ID 的格式是 provider/model：

AI_MODEL模型
openai/gpt-4oOpenAI GPT-4o
anthropic/claude-sonnet-4-5Anthropic Claude Sonnet 4.5
google/gemini-2.0-flashGoogle Gemini 2.0 Flash

如果没有设置 AI_GATEWAY_BASE_URL，会使用默认的 Vercel Gateway URL（https://ai-gateway.vercel.sh/v1/ai）。自定义基础 URL 适用于：

  • 用自己的网关实例做本地开发
  • 自托管的 AI Gateway 部署
  • 企业代理配置

使用自定义基础 URL 时，必须同时设置 AI_GATEWAY_API_KEY。

从 Vercel AI Gateway 仪表板 获取您的 API Key。

Amazon Bedrock

AWS_REGION=us-west-2
AWS_ACCESS_KEY_ID=your_access_key_id
AWS_SECRET_ACCESS_KEY=your_secret_access_key
AI_MODEL=global.anthropic.claude-sonnet-5-5

较新的 Claude 模型只能通过推理配置文件（inference profile）的 ID 调用。这种 ID 以地区前缀开头，例如 global. 或 us.。直接用 anthropic.claude-sonnet-5-5 这样不带前缀的 ID 会报错 “on-demand throughput isn't supported”。

在 AWS 上（Lambda，或带有 IAM 角色的 EC2），凭证会自动从 IAM 角色获取。

Google Vertex AI

Google Vertex AI 是 Google Cloud 面向企业的服务，提供企业级功能和数据驻留（数据保存在您选择的地区）。它的 Express 模式用普通的 API Key 登录，所以也能在 Vercel、Cloudflare 这类边缘运行环境里使用。

GOOGLE_VERTEX_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=gemini-2.0-flash

也可以设置自定义端点：

GOOGLE_VERTEX_BASE_URL=https://your-custom-endpoint

Azure OpenAI

Azure 需要资源名称或端点 URL，设置其中一个即可。两个都设置时，使用 AZURE_BASE_URL。

使用资源名称：

AZURE_API_KEY=your_api_key
AZURE_RESOURCE_NAME=your-resource-name  # 您的 Azure 资源名称
AI_MODEL=your-deployment-name

也可以用端点 URL 代替资源名称：

AZURE_API_KEY=your_api_key
AZURE_BASE_URL=https://your-resource.openai.azure.com/openai  # 代替 AZURE_RESOURCE_NAME
AI_MODEL=your-deployment-name

也可以设置推理选项：

AZURE_REASONING_EFFORT=low      # 可选：low, medium, high
AZURE_REASONING_SUMMARY=detailed  # 可选：none, brief, detailed

EdgeOne Pages（腾讯云）

把应用部署在腾讯云 EdgeOne Pages 上时，可以使用站点自带的 Edge AI 函数 /api/edgeai。它不需要 API Key，也不需要基础 URL。因为没有 Key 可供检测，服务端无法自动选中这家服务商，请设置 AI_PROVIDER：

AI_PROVIDER=edgeone
AI_MODEL=@tx/deepseek-ai/deepseek-v32

这个函数支持 @tx/deepseek-ai/deepseek-v32、@tx/deepseek-ai/deepseek-r1-0528 和 @tx/deepseek-ai/deepseek-v3-0324。如果您设置了 ACCESS_CODE_LIST，函数也会检查访问码。

Ollama（本地）

AI_PROVIDER=ollama
AI_MODEL=llama3.2

也可以设置自定义 URL：

OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434/api

SGLang

SGLANG_API_KEY=your_api_key
AI_MODEL=your_model_id

也可以设置自定义端点：

SGLANG_BASE_URL=https://your-custom-endpoint/v1

任何其他 OpenAI 兼容接口（custom）

上面没有列出的服务，例如 vLLM、LM Studio、LiteLLM 或 API 网关，请在“设置”里选择 OpenAI-compatible，填入它的基础 URL 和 Key。服务端不校验 Key 时，填任意非空内容即可。

应用会把多条 system 消息合并成一条，开源模型的对话模板通常要求这样；<think> 里的推理内容会从回复里分离出来。

CUSTOM_API_KEY=your_api_key
CUSTOM_BASE_URL=http://127.0.0.1:8000/v1
AI_MODEL=your_model_id

服务端怎样选择服务商

如果您只设置了一家服务商的 API Key，服务端会自动检测并使用这家服务商，无需设置 AI_PROVIDER。

如果您设置了多家服务商的 API Key，就必须设置 AI_PROVIDER：

AI_PROVIDER=google # 或：openai, anthropic, google, vertexai, azure, bedrock, ollama, openrouter, aihubmix, deepseek, siliconflow, sglang, gateway, edgeone, doubao, modelscope, glm, qwen, qiniu, kimi, minimax, novita, mimo, atlascloud, custom

为所有用户提供多个模型

管理员可以在服务端配置多个模型。所有用户都可以使用这些模型，不需要自己的 API Key。没有这份配置时，应用使用 AI_PROVIDER 和 AI_MODEL 这两个环境变量。

有三种配置方式。

把配置写进环境变量

推荐在云部署时使用这种方式。把 AI_MODELS_CONFIG 设为一个 JSON 字符串：

AI_MODELS_CONFIG='{"providers":[{"name":"OpenAI","provider":"openai","models":["gpt-4o"],"default":true}]}'

使用配置文件

在项目根目录创建 ai-models.json 文件。如果想放在其他位置，用 AI_MODELS_CONFIG_PATH 指定它的路径。

在 AI_MODEL 里列出多个模型

这是单个服务商的快速配置。如果只需要同一家服务商的多个模型，可以在 AI_MODEL 里用逗号分隔列出它们。第一个模型是默认模型。

AI_PROVIDER=doubao
AI_MODEL=doubao-seed-1-8-251228,doubao-seed-1-6-flash-250828,doubao-seed-1-6-251015

这是等价的 ai-models.json 的简写。如果需要多家服务商，或者要自定义 apiKeyEnv 和 baseUrlEnv，请使用环境变量或配置文件。

示例

{
  "providers": [
    {
      "name": "OpenAI Production",
      "provider": "openai",
      "models": ["gpt-4o", "gpt-4o-mini"],
      "default": true
    },
    {
      "name": "Custom DeepSeek",
      "provider": "deepseek",
      "models": ["deepseek-chat"],
      "apiKeyEnv": "MY_DEEPSEEK_KEY",
      "baseUrlEnv": "MY_DEEPSEEK_URL"
    }
  ]
}

字段

字段必填作用
name是显示名称。同一家服务商可以有多份配置
provider是服务商类型（openai、anthropic、google、bedrock 等）
models是模型 ID 列表
default否设为 true 时，默认选中这家服务商的第一个模型
apiKeyEnv否自定义的 API Key 环境变量名。不填时使用服务商的标准变量，例如 OPENAI_API_KEY。也可以写成环境变量名数组：每次请求从有值的变量中随机选一个，把负载分摊到多个 Key 上
baseUrlEnv否自定义的基础 URL 环境变量名

Key 和名称

  • API Key 和凭证都通过环境变量提供。默认使用标准变量名，例如 OPENAI_API_KEY。用 apiKeyEnv 可以改用您自己的变量名。
  • 有了 name，同一家服务商可以有多份配置。例如 “OpenAI Production” 和 “OpenAI Staging” 都使用 provider: "openai"，但 apiKeyEnv 不同。

选择模型

画图时，模型要写出很长的 draw.io XML，并且必须符合严格的格式，所以这项任务需要能力很强的模型。

推荐模型：Claude Sonnet 4.5 或 Opus 4.5。

Ollama 可以作为服务商使用。但对这项任务来说，通常只有在本地运行 DeepSeek R1 或 Qwen3-235B 这样的强大模型时才实用。

您想要推荐使用
最佳体验能读图片的模型（GPT-4o、Claude、Gemini），用于把图片转成图表
低成本DeepSeek，价格有竞争力
隐私Ollama，完全在本地离线运行。需要性能强大的硬件
灵活OpenRouter，通过一个 API 使用众多模型

设置温度（Temperature）

温度可以不设置。需要时用环境变量设置：

TEMPERATURE=0 # 输出更具确定性（推荐用于图表）

重要提示： 对于不支持温度设置的模型，请不要设置 TEMPERATURE，例如：

  • GPT-5.1 和其他推理模型
  • 某些专用模型

不设置时，模型使用它的默认行为。

新增一个服务商

一个服务商的全部信息都在 lib/providers.ts 的一条记录里：

  • 用哪个 AI SDK 运行（sdk）
  • 用什么凭据登录（credential）
  • 环境变量 <PREFIX>_API_KEY 和 <PREFIX>_BASE_URL 的前缀（envPrefix）
  • 官方地址
  • 在服务商选择器里的分组
  • 可选的提示文案

设置界面、连接测试、聊天路由和管理面板都读取这条记录。新增一个 OpenAI 兼容服务商的步骤如下：

  1. 在 lib/providers.ts 里加一条记录，例如：

    acme: {
    label: "Acme AI",
    sdk: "openai-compatible",
    credential: "apiKey",
    group: "aggregators",
    envPrefix: "ACME",
    defaultBaseUrl: "https://api.acme.example/v1",
    apiKeyUrl: "https://acme.example/keys",
    modelList: "openai",
},

    如果服务商需要在基础 URL 输入框下方显示提示，或在选择器里显示说明，就在记录里加 baseUrlHint 或 note 对象，四种界面语言（en、zh、ja、zh-Hant）都要写。不能在线列出模型的服务商，用一个简短的 models 列表代替 modelList。

  2. 在 env.example 里加上 ACME_API_KEY 和 ACME_BASE_URL。有一个单元测试会检查每条记录的变量都出现在这个文件里。

  3. 在 docs/en、docs/cn 和 docs/ja 的本页里各加一节说明。

  4. 把它加进 tests/unit/provider-matrix.test.ts 开头的两个清单（MATRIX_PROVIDERS 和 MATRIX_MODEL_IDS）。然后用 npx vitest run tests/unit/provider-matrix.test.ts -u 重新生成行为快照。新增的行都属于这家服务商，已有的行不能变。

  5. 也把它加进 tests/unit/providers.test.ts。这个文件写明了选择器的分组，以及会改变服务端行为的服务商集合（自动检测、只接受一条 system 消息）。

  6. 更新三份 README 里的服务商数量，以及本页的 AI_PROVIDER 可选值清单。

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