编程工具接入

AI 编程 agent 是全行业最耗 token 的负载——也最容易撞上厂商速率墙和订阅时间窗。下面每个工具在网关上都有原生端点——Claude Code 走 Anthropic Messages 协议,其余走 OpenAI——切到 BoostRail 大约 30 秒:把 base_url 指向网关,填一把 Key 即可。

从零到第一次调用

创建 API Key

注册后在控制台建一把 Key。本页所有工具共用这一把,目录里任何模型都能调。

去创建 Key

粘贴配置

在下面选你的工具,复制那一段。你改的只是 base URL 和 Key——提示词、工作流、编辑器设置一律不动。

跳到配置段

确认接通

开长会话之前先打一次。几秒钟,立刻知道配置有没有生效。

执行自检

获取 API Key 跳到配置段

为什么把编程 agent 接到 BoostRail

编程 agent 是行业里最重的 token 消耗方：长文件、工具循环、反复带上下文，让 agent 负载成为常态而非例外。官方订阅套餐下这意味着撞上约 5 小时的用量窗口；裸 API tier 下则是任务中途撞每分钟限流。

BoostRail 是一个 OpenAI 兼容网关、横跨主流模型。你在用的工具原样继续用——只换 base_url 和 Key。没有订阅时间窗、没有 tier 速率墙，agent 负载计价也对缓存诚实。

每个工具一段可复制配置

Claude Code 走 Anthropic 原生 Messages 协议,对接网关的 /v1/messages 端点;其余走 OpenAI 协议——Codex CLI 走 /v1/responses,另外四个走 chat completions。不管哪条协议,都是同一把 Key、同一个目录:设好 base_url、粘上你的 BoostRail API Key,model 换成目录里任意模型即可。

Claude CodeCodex CLIClineOpenCodeContinueAider

Anthropic 原生协议,走 /v1/messages。建议写进 ~/.claude/settings.json 持久化——桌面端启动和后台 agent 读不到 shell 环境变量。

// ~/.claude/settings.json
{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.boostrail.com",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "你的 API Key",
    "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-5",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_EXPERIMENTAL_BETAS": "1",
    "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1"
  }
}

// 验证:启动 claude 后输入 /status,
// base URL 应显示 api.boostrail.com。
// 非 claude 系模型:把 ANTHROPIC_MODEL 换成目录里任意 id,
// 如 deepseek-v4-pro——/model 选择器只自动列 claude 系。

在 ~/.codex/config.toml 加一段 provider 配置并导出 Key。Codex 走 Responses 协议，网关 /v1/responses 端点原生承接。

# ~/.codex/config.toml
model = "claude-sonnet-5"
model_provider = "boostrail"

[model_providers.boostrail]
name = "BoostRail"
base_url = "https://api.boostrail.com/v1"
env_key = "BOOSTRAIL_API_KEY"
wire_api = "responses"

# shell: export BOOSTRAIL_API_KEY=你的 API Key

在 Cline 设置面板(VS Code)选 OpenAI Compatible provider，填以下字段。

# Cline → Settings → API Provider
API Provider:  OpenAI Compatible
Base URL:      https://api.boostrail.com/v1
API Key:       你的 API Key
Model ID:      claude-sonnet-5

在 opencode.json(项目根或 ~/.config/opencode/)里把 BoostRail 声明为 provider。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "boostrail": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "BoostRail",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.boostrail.com/v1",
        "apiKey": "{env:BOOSTRAIL_API_KEY}"
      },
      "models": {
        "claude-sonnet-5": { "name": "Claude Sonnet 5" }
      }
    }
  }
}

在 ~/.continue/config.yaml 加一条 model，provider 用 openai、apiBase 指向网关。

# ~/.continue/config.yaml
models:
  - name: BoostRail Claude Sonnet 5
    provider: openai
    model: claude-sonnet-5
    apiBase: https://api.boostrail.com/v1
    apiKey: 你的 API Key

Aider 读标准 OpenAI 兼容环境变量，把它们指向网关即可。

export OPENAI_API_BASE=https://api.boostrail.com/v1
export OPENAI_API_KEY=你的 API Key

aider --model openai/claude-sonnet-5

片段默认用 claude-sonnet-5——多数编程 agent 首选的旗舰。model 换成目录里任意模型即可——claude-opus-4.8、gpt-5.4、deepseek-v4-pro 等，其余一律不用动。同一个 base_url、同一把 Key。

「你的 API Key」是占位符——去控制台建一把 Key 粘进来即可。登录态下自动带真实 Key 的个性化片段将作为二期后补。

你跑的是 OpenClaw?长跑 agent 另有一页,含 openclaw.json 的 provider 配置块。 OpenClaw 接入

确认接通

粘完配置先跑这一条。它把「配置问题」和「模型问题」分开——这是两分钟解决和一小时瞎猜的区别。

直接打网关的一次调用

curl https://api.boostrail.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-5","messages":[{"role":"user","content":"reply with OK"}]}'

接通的返回是一段 JSON,里面有 choices 数组和模型的回复。几秒后控制台就能看到这次调用的用量和实际计价。

401 未授权

Key 没送到请求里。确认粘的是 Key 本身而不是 Key 的名字,以及改完配置后工具重启过。

404 模型不存在

模型 id 不在目录里。到模型页复制一个——id 是精确字符串,例如 claude-sonnet-5。

curl 通了但工具不通

工具还在读旧配置。Claude Code 要写进 ~/.claude/settings.json(shell 里 export 到不了桌面端启动和后台 agent),VS Code 插件要重载窗口。

经真实 agent 实测认证的模型

以下每一款都用真实 Claude Code 客户端打通本网关完成端到端 agent 实测——文件读取与 shell 工具调用、多轮工具历史、流式响应。认证的是完整工具回路，不只是能聊天。最近一轮认证：2026-08-03。

Claude

claude-sonnet-5 · claude-opus-5 · claude-opus-4.8 · claude-haiku-4.5

GPT

gpt-5.6-sol · gpt-5.6-luna · gpt-5.6-terra · gpt-5.5 · gpt-5.4 · gpt-5.4-mini

Gemini

gemini-3.1-pro · gemini-3-5-flash

DeepSeek

deepseek-v4-pro · deepseek-v4-flash

GLM

glm-5.2 · glm-5

Kimi

kimi-k2.7-code（编程特化款）· kimi-k2.6 · kimi-k2.5

Qwen

qwen3-coder-plus · qwen3-coder-flash · qwen3.7-max · qwen3.7-plus · qwen3.7-flash · qwen3.5-plus · qwen3.5-flash · qwen3.5-397b

Grok

grok-4.5

MiniMax

minimax-m2.7

名单随新模型与新货源持续扩充。名单外的模型同样可经相同端点调用——只是尚未过 agent 回路实测。

你真正付的、和不用付的

对重 token 的编程负载，真正重要的几个数：

agent 负载价格更优

各模型的 agent 负载流量一律按公示逐 token 价的 95% 计费，全段覆盖，不是引流档。以控制台逐请求实时价为准。

缓存读为输入价 10%、缓存写不加价

缓存命中的输入 token(agent 反复带的上下文占大头)按输入价的 10% 计;缓存写入不额外加价(官方按输入价 1.25×–2× 收,我们不收):首次输入按普通输入价计,一分不多。

不限用量窗口、不撞速率墙

没有约 5 小时的订阅用量窗口、也没有每分钟的 API tier 限流卡在你的 agent 与模型之间。长会话、重循环都不会撞上人为天花板。

编程接入常见问题

为什么部分 Qwen 模型标注了上下文上限?

阿里云对这些模型按用量分档计价——输入越长,每 token 单价越贵好几倍。BoostRail 把每一款按覆盖档的官方价做成一口价,并把输入限制在该档内(coder 双款 ≤120K,qwen3.7-plus/flash ≤240K)。超限请求在扣费前即返回 context_length_exceeded,编程 agent 会自动压缩上下文继续。需要 1M 超长上下文可用 qwen3.7-max——官方单一价,无上限。

每个工具要分别配一把 Key 吗?

不用。一把 BoostRail API Key 通吃这里所有工具——Claude Code、Codex CLI、Cline、OpenCode、Continue、Aider——对着同一个网关。

Claude Code 走网关支持扩展思考(extended thinking)吗?

暂不支持。网关对扩展/自适应思考参数选择忽略而不是报错,所以 Claude Code 开箱即用——只是模型不做那段隐藏的深度推理。其余功能(工具回路、流式、多轮、提示词缓存)完整可用。功能受限我们标出来,不吹不瞒。

Claude Code 接网关还有什么要知道的?

两个细节。token 计数:网关有意不提供 /v1/messages/count_tokens,Claude Code 会自动回落本地估算——这是官方支持的路径。工具结果里的图片(如读截图文件)会被替换为占位文本;消息里的常规图片输入不受影响。

Codex 只走 Responses 协议,真的能用吗?

能。网关已提供 /v1/responses(无状态,与同类聚合商口径一致):消息、function 工具、流式全部转译到与 chat completions 相同的路由与计费管道。上面的配置用真实 Codex CLI 端到端验证过,含完整工具调用回路。

切过来会破坏我现有配置吗?

不会。你只改 base_url 和 Key;工具、提示词、工作流都不变。任何时候都能把 base_url 切回厂商直连——零锁定。

agent 负载怎么计价?

各模型按公示逐 token 价的 95% 计,缓存输入按输入价 10%、缓存写不加价。模型页公布逐 token 实时价。

把 agent 指向网关

建一把 Key、粘进你选的工具、继续写代码——目录里任意模型都行。