整理了一个 AI 工具自定义 API 中文教程库，已经补到 47 篇

现在支持自定义 API 的 AI 工具越来越多，但不同工具的配置方法并不统一：

• 有些要求填写到 /v1
• 有些需要填写完整接口地址
• Chat Completions、Responses、Anthropic Messages 不能混用
• 配置完成后还可能遇到 401、404、429、流式输出中断等问题

所以我整理了一个中文教程库，把常用 AI 工具的安装、配置、验证和排错步骤集中到了一起。

目前已经整理了 47 篇中文教程，覆盖 44 款工具、平台和开发框架。

在线导航页

如果不想在 GitHub 文件夹里逐个查找，可以直接打开在线导航页，支持中文分类、站内搜索、深色模式和手机阅读：

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已覆盖的内容

AI 编程工具

• Claude Code
• Codex CLI
• Qwen Code
• Gemini CLI
• Cursor
• Cline
• Continue
• CC Switch
• Aider
• OpenCode
• Kilo Code
• Zed
• goose

聊天客户端

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• OpenAI SDK
• OpenAI Agents SDK
• LangChain
• LlamaIndex
• Vercel AI SDK
• Spring AI
• PydanticAI
• CrewAI

另外还整理了 API 基础、工具兼容性总表、通用排错，以及使用 Apifox、Postman 测试接口的方法。

每篇教程包含什么

教程尽量按照统一结构编写：

1. 工具适合什么场景
2. 官方安装方式
3. 应该选择什么接口协议
4. Base URL、API Key 和模型 ID 怎么填写
5. 如何完成第一次最小请求
6. 如何验证流式输出和工具调用
7. 401、404、429 等常见错误怎么排查
8. 配置文件放在哪里
9. 如何备份、更新和卸载
10. API Key 和日志的安全注意事项

关键配置尽量以官方文档、官方仓库和发布说明为依据，并在文章中标注最后核验日期。

GitHub 仓库

👉 https://github.com/18534516725/llm-api-setup-guides

如果你正在使用的工具还没有收录，或者发现某个版本的菜单、字段发生了变化，可以直接提交 Issue。欢迎收藏，后面会继续补充和核对。