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Claude / Anthropic 兼容适合需要 Claude 兼容协议的开发工具,填写 API URL、Token、模型名即可。
一个页面集中说明 Dedicated Token 的网关地址、Token 使用方式、各类客户端与开发工具的安装配置方法。点击下方卡片即可弹出对应项目的详细接入指南。

绝大多数工具只需要填写 Base URL、API Key、模型名。使用 Dedicated Token 时,请把同行文档中的旧域名统一替换为你的站点地址。
以下指南按常见项目与客户端拆分。每个弹窗都包含推荐协议、Base URL、模型名、配置步骤和常见问题。
适合需要 Claude 兼容协议的开发工具,填写 API URL、Token、模型名即可。
参考同行文档的 OpenClaw 配置方式,重点填写 Base URL、协议和默认模型。
适用于 QClaw 类 Claude 客户端,把 API 地址替换为 Dedicated Token 即可。
适合把 Token 放在服务端,避免前端泄露密钥,并统一封装业务接口。
在模型服务商里添加自定义 OpenAI,填写 Base URL 和 API Key。
通过环境变量或配置文件接入 Dedicated Token 的 Claude 兼容接口。
按照 OpenAI Compatible 或 Claude Compatible 两种方式配置,按工具要求选择。
适合在支持 Images API 的工具里使用模型名 gpt-image-2 生成图片。
在模型供应商设置里选择自定义 OpenAI 或 Anthropic,然后填入网关参数。
推荐使用 OpenAI Compatible 配置,也可按 Anthropic 兼容方式调用 Claude 类模型。
直接使用 OpenAI SDK 指定 base_url / baseURL,适合自研业务系统。
说明 100 万输入 Tokens 的美元价格、人民币估算、输入倍率与模型适用场景。
Dedicated Token 以 100 万输入 Tokens 为单位展示价格。下方仅说明输入价格,简单直观;实际扣费以控制台使用日志为准。
OpenAI Compatible 工具一般填 https://www.dedicatedtoken.com/v1。如果某个 Anthropic 工具自动拼接 /v1/messages 导致路径重复,再改成根域名。
在工具的 API Key、Bearer Token、Auth Token 位置填写控制台创建的专用 Token。
进入 Dedicated Token 控制台的模型广场或模型列表,复制实际可用模型名称。
检查 Token 是否复制完整,是否带多余空格,是否使用了 Bearer 格式,账号余额是否正常。
适用于需要 Anthropic / Claude 兼容协议的客户端。
OpenClaw 通常按 Anthropic-compatible / Claude-compatible 方式配置。
在 OpenClaw 的 Provider / Model 配置文件中新增一个 Dedicated Token 供应商:
{
"providers": {
"dedicated-token": {
"type": "anthropic",
"base_url": "https://www.dedicatedtoken.com/v1",
"api_key": "sk-your-dedicated-token"
}
},
"models": {
"dt-sonnet": {
"provider": "dedicated-token",
"model": "claude-sonnet-4-6"
}
}
}如果工具提示 404 或路径重复,尝试把 Base URL 改为 https://www.dedicatedtoken.com 后再测试。
QClaw 与 OpenClaw 类似,核心是选择 Claude 兼容协议并填写 Dedicated Token 网关。
API URL: https://www.dedicatedtoken.com/v1
Authorization: Bearer sk-your-dedicated-token
Model: claude-sonnet-4-6推荐把专用 Token 放在服务端,前端只访问你的业务接口,避免密钥暴露。
export async function main(event) {
const body = JSON.parse(event.body || "{}");
const resp = await fetch("https://www.dedicatedtoken.com/v1/chat/completions", {
method: "POST",
headers: {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": "Bearer " + process.env.DT_API_KEY
},
body: JSON.stringify({
model: body.model || "gpt-4o-mini",
messages: body.messages || []
})
});
return {
statusCode: resp.status,
body: await resp.text()
};
}生产环境请增加自己的登录校验、频率限制和日志记录,避免接口被刷。
Cherry Studio 推荐使用 OpenAI Compatible 方式接入。
Provider: OpenAI Compatible
Name: Dedicated Token
API Host: https://www.dedicatedtoken.com/v1
API Key: sk-your-dedicated-token
Model: 从控制台模型广场复制通过环境变量让 Claude Code 请求 Dedicated Token 的 Claude 兼容网关。
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-your-dedicated-token"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://www.dedicatedtoken.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4-6"
claudeexport ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-your-dedicated-token"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://www.dedicatedtoken.com/v1"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4-6"$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-your-dedicated-token"
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://www.dedicatedtoken.com/v1"
$env:ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-4-6"
claude如出现路径重复或 404,将 ANTHROPIC_BASE_URL 改为 https://www.dedicatedtoken.com 后重试。不同版本 Claude Code 对 Base URL 拼接方式可能不同。
CodeX 类工具通常支持 OpenAI Compatible,自定义 Base URL 即可。
OPENAI_API_KEY=sk-your-dedicated-token
OPENAI_BASE_URL=https://www.dedicatedtoken.com/v1
OPENAI_MODEL=gpt-4o-mini{
"provider": "openai-compatible",
"baseURL": "https://www.dedicatedtoken.com/v1",
"apiKey": "sk-your-dedicated-token",
"model": "gpt-4o-mini"
}用于支持 Images API 的客户端或自定义代码调用。
curl https://www.dedicatedtoken.com/v1/images/generations \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer sk-your-dedicated-token" \
-d '{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "一个青绿色科技感的 API 网关 Logo 海报",
"size": "1024x1024"
}'from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-your-dedicated-token",
base_url="https://www.dedicatedtoken.com/v1"
)
image = client.images.generate(
model="gpt-image-2",
prompt="一个青绿色科技感的 API 网关 Logo 海报",
size="1024x1024"
)
print(image.data[0].url)图片模型可能按张或按任务计费,请以控制台实际模型倍率与日志为准。
用于团队协作、办公助手、知识库或工作流工具。
| 场景 | 建议 | 说明 |
|---|---|---|
| 日常办公 | 低倍率通用模型 | 用于总结、改写、翻译。 |
| 长文档分析 | 高上下文模型 | 优先选择上下文窗口更大的模型。 |
| 代码/Agent | 代码模型或 Claude 类模型 | 适合工具调用、项目理解、自动修复。 |
推荐使用 OpenAI Compatible,也可按 Claude-compatible 配置 Claude 类模型。
export OPENAI_API_KEY="sk-your-dedicated-token"
export OPENAI_BASE_URL="https://www.dedicatedtoken.com/v1"
export OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"
opencode{
"provider": "openai-compatible",
"baseURL": "https://www.dedicatedtoken.com/v1",
"apiKey": "sk-your-dedicated-token",
"model": "gpt-4o-mini"
}适合自研网站、后端服务、Agent 应用、自动化脚本。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="sk-your-dedicated-token",
base_url="https://www.dedicatedtoken.com/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "你是一个有帮助的 AI 助手。"},
{"role": "user", "content": "请介绍 Dedicated Token。"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: "sk-your-dedicated-token",
baseURL: "https://www.dedicatedtoken.com/v1"
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "gpt-4o-mini",
messages: [
{ role: "user", content: "请介绍 Dedicated Token。" }
]
});
console.log(response.choices[0].message.content);stream = client.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "写一段文案"}],
stream=True
)
for chunk in stream:
delta = chunk.choices[0].delta.content
if delta:
print(delta, end="")本页只展示 100 万输入 Tokens 的价格,方便快速理解各模型的使用成本。价格以美元额度显示,并提供人民币粗略估算。
以下为当前推荐模型的 100 万输入 Tokens 价格。模型可用性、最终价格与扣费明细,以模型广场和控制台使用日志为准。
| 供应商 | 模型 ID | 输入倍率 | 100 万输入 Tokens | 约人民币 | 上下文 / 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|
| Meta | llama-3.2-1b | 全速不限制 | $0.0080 | 约 ¥0.06 | 轻量短上下文,适合简单问答 |
| Meta | llama-3.2-3b | 全速不限制 | $0.0100 | 约 ¥0.07 | 轻量聊天、分类、改写 |
| gemma-3n-e4b | 全速不限制 | $0.0100 | 约 ¥0.07 | 轻量通用任务 | |
| Meta | llama-3.1-8b | 全速不限制 | $0.0150 | 约 ¥0.11 | 日常问答、翻译、总结 |
| OpenAI OSS | gpt-oss-20b | 全速不限制 | $0.0180 | 约 ¥0.13 | 通用聊天、写作、摘要 |
| Mistral | ministral-14b | 全速不限制 | $0.0180 | 约 ¥0.13 | 轻量办公、快速问答 |
| gemma-4-31b | 全速不限制 | $0.0200 | 约 ¥0.14 | 通用对话、资料整理 | |
| Mistral | mistral-medium-3.5 | 全速不限制 | $0.0250 | 约 ¥0.18 | Mistral 主力通用模型 |
| MiniMax | minimax-m2.5 | 全速不限制 | $0.0250 | 约 ¥0.18 | 中文通用、角色写作 |
| NVIDIA | nemotron-3-nano | 全速不限制 | $0.0250 | 约 ¥0.18 | 快速推理、轻量分析 |
| Meta | llama-3.1-70b | 全速不限制 | $0.0300 | 约 ¥0.22 | 通用增强、复杂问答 |
| Meta | llama-3.3-70b | 全速不限制 | $0.0350 | 约 ¥0.25 | Meta 主力通用模型 |
| Qwen | qwen3-next | 全速不限制 | $0.0350 | 约 ¥0.25 | 长文理解、多语言任务 |
| Moonshot | kimi-k2 | 全速不限制 | $0.0350 | 约 ¥0.25 | 中文长文、资料整理 |
| MiniMax | minimax-m2.7 | 全速不限制 | $0.0350 | 约 ¥0.25 | 中文增强、写作问答 |
| Qwen | qwen3-coder | 全速不限制 | $0.0400 | 约 ¥0.29 | 代码生成、项目维护 |
| NVIDIA | nemotron-3-super | 全速不限制 | $0.0450 | 约 ¥0.32 | NVIDIA 高能力通用模型 |
| Qwen | qwen3-thinking | 全速不限制 | $0.0500 | 约 ¥0.36 | 复杂推理、分析任务 |
| DeepSeek | deepseek-v4-flash | 全速不限制 | $0.0600 | 约 ¥0.43 | 快速代码、轻量推理 |
| Moonshot | kimi-k2.6 | 全速不限制 | $0.0700 | 约 ¥0.50 | 高级中文、长文处理 |
| 智谱 | glm-5.1 | 全速不限制 | $0.1200 | 约 ¥0.86 | 高级中文、复杂分析 |
| DeepSeek | deepseek-v4-pro | 全速不限制 | $0.2800 | 约 ¥2.02 | 复杂代码、安全审计、深度分析 |
说明:本说明只展示输入 Tokens 价格,方便用户理解模型成本。实际请求消耗与上下文长度、工具携带历史、模型选择有关,请以控制台使用日志为准。