Cc switch属于哪种中转站
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01:19查看AI文稿AI文稿gemini 可以 教程来了。首先来到我们的站点，到令牌管理页面复制一下这个令牌，然后到 c c switch 选用 gemini 选项，点击右上角添加命令，这边供应商我们选自定义配置 供应商，输入 nona p i， 你 要填入在 a p i k 里，这是我们的令牌官网连接，不用填请求地址就是我们的网址，记住末尾不要加弦。 v e 模型我们这边选用二点五， 这就是一个完整的配置，点击添加命令，添加之后点击应用，把原有的配置删掉， 来到我们的命令行，输入 gemini 进行调用。 进入之后，我们右下角已经是选用到我们刚配置好的模型了，这边我们输入，你好测试一下， 已经有回复了，现在回到中转站，点击使用日制查看这条就是我们刚刚的调用信息。
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04:39查看AI文稿AI文稿如果你经常用 cloud 或 codex 写代码，应该会遇到一个很烦的问题，那就是中转站不稳定，有时候今天还能用，明天就报错，有时候写到一半突然请求失败。还有的时候不是模型不行，而是接口地址、渠道额度或者上游状态出问题了。对普通聊天来说，这可能只是重新发一下的问题， 但对 ai 编程来说就很难受，因为你正在改代码、跑任务分析项目，中间一段整个节奏都会被打断。所以我现在选中转站，最看重的不是花里胡哨的模型数量， 而是这个中转站稳不稳定。这期我想推荐一下我自己在维护的 cip 中转站，它目前不是那种大而全的平台，现阶段主要围绕 cloud 和 codex 来做。也 也就是说，如果你的需求是想稳定使用 cloud 或 codex， 那 选择 z i p 准没错。我自己做这个站的原因也很简单，外面很多中转站用着用着就不稳定，尤其是 ai 编程这种长任务场景，一旦中断就很影响体验。所以 z i p 更偏向把 cloud 和 codex 这条链路做好， 重点不是堆一堆名字，而是让你能稳定接入，稳定调用，方便管理。好了，现在我简单演示一下怎么用。首先输入 vip 的 网址，打开网站。为了方便，我推荐使用 c c switch 来导入中转站。如果你的电脑还没有安装 c c switch， 可以 直接在我的网站首页下载安装。 登录之后进入控制台，这里找到令牌管理，然后创建一个新的令牌名称可以随便填，比如 test， 然后选一个你喜欢的分组，最后点提交。 创建成功后，我们会看到一个 cc switch 的 按钮，我们点击它，在弹出的窗口中点打开，然后点导入， 导入成功后我们会看到刚刚导入的信息，还有一种情况就是点了 c c switch 按钮后没有弹出窗口，这种情况我们需要手动复制粘贴一下这些信息，如果实在不会配置的可以进群找我，我可以帮忙远程配置下。现在我们打开 codex 看一下， 我们看到虽然中转站已经配置好了，但是因为切换账号导致绘画消失了，所以我们需要同步之前的绘画。为了方便同步绘画，我自己做了一个绘画同步工具，有需要的小伙伴可以进群在群文件自取。现在我们打开 codex 绘画恢复工具， 然后直接点恢复绘画按钮，这里提示我们 codex 正在运行，我们先关闭一下 好了，现在已经提示恢复完成了，我们再打开 codex 看看， 我们现在是看到绘画已经恢复了，到这一步就已经全部配置完成了。但我们还发现使用中转站的时候，我们这个插件功能是无法使用的，现在我教一下大家怎么通过 cc switch 来解锁插件。首先打开 cc switch， 然后点设置，在通用里面往下翻， 然后把切换第三方时保留官方登录勾上。这是 cc switch 最近更新的一个新功能，使用这个功能需要先登录一次自己的官方账号，免费账号也行，只要能登录成功就可以。 登录成功后我们再关闭 codex， 然后通过 cc switch 切换到 vip， 再次打开 codex 会发现自己的官方账号还是登录状态， 并且官方插件等功能都还是可以用的状态，到这里我们就全部配置好，可以愉快地使用了。还有什么不懂的就进群讨论吧，我们下期再见啦！
200梅子同学
02:02查看AI文稿AI文稿cc switch 终于支持 codex 接入国产模型了。以前你想把 codex 接到 deep seek 这类第三方模型，经常会卡在一个地方， 协议不一样，必须额外装 ccs 或 ecoboost 才能接入。 codex 现在主要面向 open ai responses api， 但很多第三方模型提供的是 chat completion 接口， 所以你直接把 deep seek 的 接口填进 codex， 很 容易出现四零四四零零模型列表不刷新或者流逝，输出解析失败。 这次 c c switch 三点一六点零之后，关键变化就是给 codex 做了本地路由，你可以理解成 codex 还是照常发 responses 请求，但它先发到本机的 c c switch， 再把这个请求翻译成 deep seek 能理解的 chat completion。 deepseek 返回后， c c switch 再翻译回 codex 能读懂的格式，配置也不复杂。第一，装好 c c switch 三点一六点零以上版本和 codex。 第二，打开 c c switch， 在 codex 标签点击右上角添加供应商。第三，选择 deepseek 预设供应商，拉到下面填写 api key， 添加保存。 第四，回到标签页，进设置里的路由页面，打开路由总开关，在路由启动里勾选 codex。 第五，回到供应商列表，起用 deepseek 重启 codex， 再用看一下模型是否切过去。 这里有两个坑。第一个，切 provide 之后，之前的 session 或上下文可能不会自动继承，不一定代表记录没了，也不一定代表配置坏了重要上下文手动带到新绘画更稳。 第二个，如果模型没切换成功，可以先关路由总开关，切回官方模型，再切第三方模型，然后重新打开路由并重启 codex。 这波最有价值的点不是换个模型这么简单，而是把 codex 的 桌面端体验、插件生态和 deepsea 这类模型的可用性接到了一起。你想要低成本可切换，还能保留 codex 工作流的 ai 编程环境，那这个方案值得试一试。
320星刻途途
00:34查看AI文稿AI文稿max 加加跟 c c switch 是 不是一个作用？是一个作用，它都是一个代理，你把它理解成这个是一个可以管理所有的 api key 的 一个 钱包，或者管理 skill 的 一个软件，它放着负责你一键切换，很方便去切换。跟哪个大模型去连接，跟哪个 agent 去连接。比如说我这个类型 agent 可以连国内大模型，这个 a 卷可以跟国外大模型连接，这样子他可以手动去，随时随地去切，很方便。
52Ai刘秘书
01:29查看AI文稿AI文稿今天教大家用 c c switch 给 codex 配置第三方 api。 第一步，打开 c c switch， 切到顶部的 codex 面板。 第二步，选择 codex 供应商，然后选择自定义配置。如果你的服务商原生支持 open ai responses api， 通常可以直接使用供应商名称和备注，按自己方便识别的方式填写就可以。 一般只需要填 api key、 base url、 模型映设和协议配置。如果使用的是预设供应商， cc switch 通常会帮你自动带出一部分配置。第三步，进入设置，打开路由， 这样 codex 的 请求会先走本地路由，再转发到你当前选择的第三方 api。 第四步，切换成功后，回到 codex provider 列表，选择刚才添加的第三方配置，然后重启 codex。 最后验证一下 codex 里显示的账号可能还是官方账号，这是正常的。真正的模型请求要看 cc switch 当前选中的 provider 本地路由日记以及第三方后台的调用记录或者余额变化。 常见问题也说一下，如果报四零四，优先检查模型名和 base u r l， 如果模型列表不对，重启 codex。 如果报四零幺，一般就是 api 密钥配置错误。
81Gpt安装小天才
01:43查看AI文稿AI文稿朋友们，今天咱们来聊聊怎么给 codex 配置国产大模型，其实操作起来没那么复杂，跟着步骤走就行。第一步，安装 codex， 打开微软应用商店，搜索 codex， 点击安装，等着它安装完成就行了。第二步，安装 cc switch， 咱们得去 github 找它的最新发布版本，下载对应的 windows 安装包，下载完点击安装，等它装好了就可以进行下一步了。第三步，配置模型， 打开 cc switch， 先点 open i 的 图标，再点添加供应商，咱们用的是小米 memo token plan， 所以 在 codex 的 供应商列表里找到对应的模型，供应商选中，然后往下翻，找到 epi key 的 位置， 把自己的 api key 粘贴进去，点添加就成。添加完还得开启本地路由映设，点，设置图标，选路由里的本地路由，把路由总开关打开，同时把在主页显示本地路由开关也打开，再启动 codex， 这样配置就差不多了。 返回模型列表测试一下，运行正常就 ok。 第四步，运行测试，打开 codex， 把语言改成中文， 点左下角的 settings， 进入设置，找到 language， 选中文，退出，重新打开 codex， 然后新建个项目，写个最简单的 html 页面试试，写完点开文件看看，能正常运行就说明配置成功了。好了， codex 配置国产大模型的步骤就到这，需要详细笔记的小伙伴可以去评论区看看哦，你们配置的时候有没有遇到什么问题，评论区一起交流。
2.1万技术笔记
04:22查看AI文稿AI文稿大家好，今天来聊聊 cc swoosh 的 优缺点，适合人群。一、优点一、一站式统一管理多 ai 编程工具， 统一管控 codex、 cloud、 codexit 等多款代码。 ai 不 用单独修改每款工具的 g o n t o m l 配置，图形界面一键切换 a p i 服务商，省去手动改配置，重启终端的重复操作。内置五十家模型厂商预设填入密钥即可直接使用。二、 内置协议转换，打通不同模型壁垒。本地代理自动转换 openai cloud 专属协议，原本仅支持 cloud 的 工具可直接调用 deepsafe， 国内开源代码大模型，无需修改代码，安装额外插件。 三、 skills 提示词， m c p 局共享插件自定义提示词， m c p 服务仅配置一次，所有 ai 编程工具通用支持套件分组切换开发场景，自动加载对应插件，避免插件冲突，减少上下文占用。 四、自动故障转移，开发部中断，可设置主备用 a p i 线路，主服务商限流超时崩溃时自动切换备用模型， 写代码过程无感知中断，自带熔断监控。五、 token 用量可量化，精准控制成本，实时统计各模型调用次数， token 消耗预估费用按日期筛选，防止 a p i 得度超额，无节制消耗预算。 六、本地私有化存储密钥，安全 api 密钥全部配置加密存储，本地 sku lite， 不 上传云端第三方服务器，无数据泄露风险。支持一键备份配置 web devi 多设备同步配置。 七、轻量化低占用，跨全平台，基于 ruskory 开发，相比 electron 体积小，内存占用极低。 windows、 mac os、 linux 全适配，启动速度快，托盘快捷切换，不用打开主窗口操作。 八、配置隔离不破坏原声文件采用软链接缓存机制，不会直接覆盖工具原声配置文件导入前自动备份，原有配置不受改动影响。 二、缺点，按使用痛点，一、存在额外网络延迟，本地代理转发请求会增加二十到五十米秒延迟，普通代码对话无感知，批量高病发推理场景下延迟会累积，影响运行速度。 二、单点故障风险，所有 ai 工具配置代理路由全部依赖 c c switch， 一 旦软件代理层出现 bug 崩溃，全部接入的代码 ai 工具都会失效。 三、存在入门学习成本，功能专业涉及 m c p 代理、网关协议适配等概念，纯新手只做简单代码，问答时大量功能用不上，上手有门槛。 四、 windows 系统兼容小问题，用户名、文件路径含中文时 school lige 数据库偶发编码异常。企业电脑安全策略可能拦截便携版写入权限，建议安装 msi 完整包。 五、终端需重启才能生效，切换 ipi 配置后，已打开的终端绘画不会自动加载新环境变量，必须关闭重开终端，新手容易误以为切换失效。 六、企业级功能不完善，缺少成熟的权限分级，完整操作审计日制团队权限管控，个人开发者够用，大型企业生产环境适配性不足。 七、依赖项目维护更新开源单人维护为主，新增模型厂商修复兼容 bug， 依赖作者更新小众冷门代码， ai 工具适配更新较慢。 八、第三方中转密钥存在隐性风险，工具支持各类社区中转 api 中转服务商的数据留存安全规范，不受 c c switch 管控，生产环境传入业务敏感代码有信息泄露隐患。 三、适合不适合人群，适合同时会用多款代码， ai 频繁切换 a p i， 需要管理 m c p 插件的后端全站开发者、 ai 调试人员， 不适合只固定使用单一模型，清量简单代码查询。大型企业严格合规生产环境，低配老旧电脑批量推离场景。
5林羽课堂
04:30查看AI文稿AI文稿你以为你在用 codex， 其实真正帮你动脑子的可能是 daypack。 今天群里有人问了一个特别好的问题，我按照教程安装好了 codex， 安装好了 cc switch， 安装好了 daypack， 但是他又有一个疑惑，那我现在到底是在用谁呢？ 是 codex 在 处理我的问题，还是 devic 在 处理我的问题？ codex 是 不是只是一个平台， devic 才是真正在后面干活的那个？我觉得这个问题问得特别好，这不是一个小白的问题，很多人第一次用这种 ai 工具， 其实都会卡在这，就是我到底在跟谁说话？这个工具到底是谁在思考？到底是谁在干活？为什么我们会有这个疑惑呢？因为我们以前理解软件其实特别简单，你打开微信就是微信在干活， 你打开 excel， 就是 excel 在 干活，一个软件，一个功能，一个入口。所以我们脑子里边很容易就是有一个习惯，我打开了哪个工具，就是哪个工具在处理我的问题。但现在 ai 工具不一样，现在很多 ai 工具，它不是一个东西在单独的干活， 它背后其实是一套分工的系统。上一期你装了 codex， 其实不是只装了一个软件，你可以理解成你搭了一个小组合。第一个是 codex， codex 的 作用是让 ai 能进入到你的代码项目里， 它能看文件，改改文件。第二个是 cc switch， 这个东西你不用去想太复杂，它主要就是帮你切换后，你这个 codex 它后面用什么模型， 比如他今天切换这个模型是 deepsea。 第三个就是模型层，咱们这次选的是 deepsea， deepsea 他 负责理解你的问题，负责生成内容， 负责想下一步怎么做。所以你看，你表面上是在装 codex， 其实你是把这三个东西给它组合到一起了。 所以这位朋友表面上问的是 codex 和 deepstack 到底谁才是核心？本质上他问的是我到底是在和谁对话，到底谁在思考， 到底谁在执行，谁在调度，谁把这件事串起来，这个才是重点。所以你不要把它理解成到底谁才是唯一的主角，他不是一个人单干， 你可以把它理解成一个小团队。我用人的方式跟你说哈，就是 deviscat c p t 这种模型，它就是团队里面负责动脑子的人， 他负责理解你的问题，想方案。也就是说模型负责想，那扣代词是什么？扣代词不是简单的壳子，它更像一个会动手的执行助手， 他去操作你的电脑，去看你的桌面上有什么把模型想出来的东西真正落到你的项目里。也就是说， codex 负责做 c c switch 更像一个调度员，他负责告诉 codex， 你 今天不要用原来的模型想啊，你今天换 delete， 想，你明天用 shift gpt 想。也就是说 c c switch 负责换谁来想？ 所以这套东西最简单的理解就是 deepsafe 负责想， codex 负责做 cc switch 负责换谁来想。 你用 cc switch 连着 deepsafe， 那 这是主要负责思考和生成的，那就是 deepsafe。 但是 codex 这套工具层，它还在负责读项目，盖文件儿。 所以你你不能简单的说扣代码就是个壳子，不准确。扣代码不是壳子，它是执行现场。所以普通人以后看 ai 工具，不要只问这个 ai 工具叫什么，能干啥，你问三个问题，第一，谁在思考， 第二，谁在执行，第三，谁在调度。这三个问题你搞明白，你就不会被一堆 ai 工具名绕晕了， 其实它们本质都是这三个东西。所以今天这个问题表面上是在问 codex 和 devic 谁在干活。但真正提醒我们的是， 普通人学 ai 第一步不是记住一堆工具名，而是先看懂谁在想、谁在做，谁在把这件事串起来。看懂这个分工，你就真正的理解 ai 工具了。
144AI嘎嘎嘎
01:26查看AI文稿AI文稿聊了那么多算力出海，今天不聊虚的，带你看看我的出海方案。先说结果，中转站加 c 端收款能力，这两样东西才是国产大模型走出去的第一步。老外买大模型习惯跟买 sas 服务一样， 他们自己看，自己判断，自己下单。所以他们的逻辑是这样，进了你的中转站，先扫一遍整体网站设计靠不靠谱， 再看看 api 文档是怎么样，跑个 demo 试试效果。老外的品牌意识很强， 他们通过这些信息判断你是不是一家正经公司，再决定要不要下单。而你的网站有没有一站式收款能力， 决定了他愿不愿意付款。所以中间的坑点很多。点点赞，我来接着讲。最大的坑就是三方支付的合规性，三方支付需要大量的资料，三方平台会反复审核，最终才能通过合规。 其次是 ui 优化，我的做法是在一些程序员论坛找到海外用户，帮我做测试，反馈，给团队做优化，最终才达到了老外认可的标准。 所以 ui 怎么设计才符合老外预期？三方支付到底怎么做才能走通合规流程？点个关注，我下期拆给你看。
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01:30查看AI文稿AI文稿单一云端中转业务天花板极低，但是搭建公有云调度加本地私有化部署的混合架构，一条项目同时吃下 c 端散户流量与极端政企订单，营收直接翻三倍。百分之九十五的中转站只做公网线路，白白错失了体量更大的政企采购市场。我们拆分两条业务线， 对公业务，承接各地机关单位、国企的内网大模型部署项目，把蒸馏精简后的开源模型部署在客户的本地服务器，内网闭环运行，满足政务数据安全要求，轻松入围政府采购清单。单个项目合同金额普遍在五十万到两百万之间。 对私业务继续运营云端 api 聚合中转站，整合十多款主流模型，服务个人开发者与中小型软件团队， 赚取稳定的托管流通差价。技术层面，搭建统一管理后台，一套系统同时管控云端流量与本地私有化节点， 自动切换线路，统计托管用量，统一结算账单，运维成本不会翻倍。再配套网络安全等保资质 ai 服务备案，两条业务线互相导流政企项目提升品牌公信力，散户流量保证基础现金流， 抗风险能力远超单一业务的同行。未来的 a p i。 中转站绝对不只是简单的接口搬运工，而是兼顾工有余流量与私有化项目的综合算力。服务商 只盯着散户流量的生意越来越难做，双线布局才能穿越行业周期。需要混合云后台搭建方案与政企项目投标案例评论区扣双线发给你。
01:35查看AI文稿AI文稿为什么别人开发 ai 软件月入几千，而做 api 封装中转的创业者躺着拿到稳定的 record room？ 很多创业者一头扎进 c 端应用赛道卷、价格卷、功能，利润被压缩到不足百分之五，却忽略了产业链中间环节的巨大红利？行业调研数据显示，国内超百分之八十七的软件开发团队，至少要同时对接三到五家大模型官方接口 来回切换，必要应对病发限流处理、多账单决算，浪费大量技术人力。 a p i。 中转站的核心价值就是做统一接口封装， 把 g、 b t、 deepsea、 通用等几十款模型聚合在单一入口，实现负债均衡、故障自动切换。把多元接口整合成标准化服务，直接帮企业降低百分之六十的运维成本。 技术层面，不需要自主研发大模型，只需要做好路由调度、流量分流。我们还可以搭配大模型蒸流技术，把百亿参数大模型压缩成轻量化小模型，部署在本地服务器，进一步降低托管调用成本， 把毛利拉高至百分之三十五以上。在商业模式上，放弃单次零售设计三档阶梯订阅套餐，基础版按量计费，企业版月度固定额度挣起，专属版独享线路锁定长期复购客户，彻底摆脱一锤子买卖。 ai 产业十年周期，终端项目不断迭代，但是接口聚合服务是刚需基建，看懂封装技术加订阅商业模式，你就能跳出红海内卷，稳稳守住数据流的中间利润。想要我整理好的 api 封装技术文档与套餐定价方案，私信回复封装免费领取！
00:55查看AI文稿AI文稿你还在 t c 卷价格，真正的金主政府和央国企已经把大模型预算砍到了二零二七年，但有一个致命门槛，没有本地部署能力，连标书都摸不到。今年前四个月，全国发布的 ai 相关政府采购项目超过一千两百个， 总金额突破三百七十亿，其中百分之九十明确要求本地化部署或私有化安装。为什么数据安全法不是闹着玩的？金融、政务、能源的数据一旦出狱，谁都担不起责。这意味着，所有单纯依赖云端 api 的 中转站，直接被踢出这个市场， 但机会同样巨大。懂得把开源模型如 number 三通一千万分装成一件本地部署套件的团队， 客单价轻松做到五十万到五百万。不要只做托空管道，要做软硬一体的本地化解决方案。合规资质是门票申报路径有窍门。本地部署需要哪三张关键资质？我把申报流程图整理好了，进粉丝群直接拿。
01:32查看AI文稿AI文稿所以去看一下。那有什么关系啊，好了就买给他吧。嗯，但是呢，这是顶座一个，要卖一二八。一二八呀， 虽然有一点心疼，但是就用我的零用钱帮小新买吧。哈哈哈，用你的零用钱呐，你这个傻瓜，那还少了一个零了啊。这么说的话， 那不就这样我半个月的零用钱了吗？所以我才烦恼啊，光是用看着就很开心。开机设置，总之一直都很开心呢。专康设置， 专康调试， 注意卡带需要单独购买，我们购买的是马里奥派对， 底座也是白色的，订购买的，专看这个配色也很好看。 确实是给孩子买的，爸爸在作业帮和学而思之间选择了 switch， 他 悄悄成为了不扫兴的爸爸。
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201小代不懂代码
