LLM Providers
LLM Providers 标签页位于 Settings 中，您可以在这里将 Rephlo 连接到为您的命令和对话提供支持的 AI 模型。您可以接入自己在各大 AI 厂商的账号、在本地运行模型以获得完全的隐私保护，或者完全不使用任何密钥，让 Rephlo 为您管理一切。
前往 Settings → LLM Providers 打开该页面。
两种使用提供商的方式
| 模式 | 工作原理 | 适合人群 |
|---|---|---|
| Login（Dedicated API） | Rephlo 为您运行推理。无需管理任何 API 密钥——用量从您套餐的 credit 中扣除。 | 任何希望零配置使用的人 |
| BYOK（Bring Your Own Key，自带密钥） | 您添加来自某个提供商（OpenAI、Anthropic 等）的自己的 API 密钥。您直接向该厂商付费，并使用其最新模型。 | 已拥有提供商账号的高级用户 |
您可以两者混用：日常使用保持登录状态，同时为特定模型添加一个 BYOK 提供商。有关计费和 credit 的运作方式，请参阅 Credit 与用量 和 套餐与定价。
支持的提供商
Rephlo 支持八种 BYOK 提供商类型——七家云厂商，加上运行在您自己机器上（localhost:11434）的本地 Ollama——此外还提供 On-Device 和托管选项：
| 提供商 | 您需要提供的内容 |
|---|---|
| OpenAI | API 密钥（可选自定义端点） |
| Anthropic | API 密钥（可选 base URL）；支持 prompt caching |
| API 密钥（可选 base URL） | |
| Groq | API 密钥 |
| xAI（Grok） | API 密钥（可选 Live Search） |
| OpenRouter | API 密钥（可选填写 OpenRouter 控制台使用的站点 URL/名称） |
| OpenAI-Compatible | Base URL + API 密钥 + 模型名称（Azure OpenAI、vLLM、LocalAI、LiteLLM 等类似服务） |
| Ollama | Base URL（默认 http://localhost:11434 ）；可选填密钥以支持网页搜索 |
| On-Device | 无需任何配置——模型在本地运行。参阅 On-Device Models。 |
| Dedicated API | 无需任何配置——登录后由 Rephlo 托管管理。 |
Azure OpenAI 是通过 OpenAI-Compatible 类型接入的——将 Base URL 指向您的 Azure 部署终结点即可——它在"添加提供商"列表中并不是单独的一项。
有关提供商与模型如何关联的概念性说明，请参阅 Providers 和 Models & Inference。
添加提供商
- 点击 Add Provider。
- 选择提供商类型。表单会自动调整，只显示该提供商所需的字段。
- 输入您的凭据（例如 API 密钥，或 Azure 终结点 + 部署名称）。
- （可选）设置一个自定义名称，方便在列表中识别该提供商。
- 点击 Test Connection，在保存前确认密钥可用。
- 点击 Save。
您的密钥会被加密保存
API 密钥和令牌在存储到您的机器之前会先被加密。它们不会写入日志，也不会包含在数据导出中。请像对待密码一样对待您的密钥——Rephlo 会将其保存在本地并加以保护。
模型
每个提供商都会暴露一个或多个模型（例如，一个 OpenAI 提供商可以提供多个 GPT 模型）。您可以为单个提供商添加多个模型，并将其中一个标记为默认模型。运行命令或对话时，除非该命令或对话指定了其他模型，否则 Rephlo 会使用当前激活提供商的默认模型。
在模型选择器中，您的套餐未包含的、已锁定的 Dedicated（Gateway）模型会显示一个层级徽标（例如 PRO 或 ENTERPRISE）和一个锁形图标，让您一眼就能看出套餐涵盖哪些模型。开始一个全新的对话，或在某个对话尚未设置模型的情况下打开 Chat，会恢复您全局上次使用的模型——这是一个独立于按对话记忆的模型选择的全局记忆。
要了解按命令和按对话的模型覆盖设置——以及这个全局"上次使用"记忆——是如何运作的，请参阅 Models & Inference。
从 Rephlo Gateway 隐藏在线模型
On-Device 和 BYOK Providers 两个子标签页都包含一个 Hide online models from Rephlo Gateway 开关（提示文字："启用后会从 Rephlo Gateway 隐藏在线模型"）。开启后，会在所有模型选择界面——状态栏、Chat 以及悬浮层——隐藏 Dedicated（Gateway）模型。
自 v1.4.1 起，如果您在启用该开关时当前激活的模型正是某个 Gateway 模型，Rephlo 会自动为您切换到一个可访问的 On-Device 或 BYOK 模型，而不会让您悄无声息地停留在这个已被隐藏的模型上——如果没有可用模型，则会停用该模型。
能力
每个提供商配置都携带一组能力标志（capability flags），用于告诉 Rephlo 该模型能做什么：
- 文本生成（Text generation）——始终开启。
- 视觉（Vision）——分析图像（仅适用于支持视觉的模型，如 GPT-4o、Claude、Gemini）。
- 函数调用/工具（Function calling / tools）——结构化工具调用，MCP connectors 需要此能力。
- 长上下文（Long context）——处理超大输入（>100K token）。
- 流式传输（Streaming）——逐 token 显示响应内容（默认开启）。
- 网页搜索（Web search） 和 Thinking——在模型支持的情况下可用。
这些能力会在运行时根据模型的真实能力进行校验，因此启用一个模型不支持的标志不会导致任何问题——Rephlo 只是不会尝试执行该操作。
模型参数
您可以按模型调整生成行为：
- Temperature——数值越低，输出越精确、可复现；数值越高，输出越有创意。
- Max tokens——限制每次响应的长度上限。
- Top-p / top-k——面向高级用户的额外采样控制项。
命令可以为自己的运行覆盖这些参数，因此您可以保留一个冷静、低 Temperature 的默认设置，同时让某个头脑风暴命令更具冒险性。
Anthropic prompt caching
Anthropic 提供商支持 prompt caching，可以大幅降低重复上下文的成本。它默认启用，使用 "ephemeral" 缓存（约 5 分钟）。此外也提供 "extended" 选项（约 1 小时）。仅当请求确实携带可缓存的上下文时，缓存才会生效——完整说明请参阅 Prompt Caching。
Ollama 与本地模型
对于 Ollama，请设置 base URL（默认 http://localhost:11434）。在配置有限的机器上，请留意上下文窗口大小，以免耗尽内存。如果您更希望由 Rephlo 为您下载和管理本地模型，可以改用内置的 On-Device Models 目录。
编辑、测试与移除
- Edit 任意提供商以更新其密钥、添加模型或更改参数。
- Test Connection 会在密钥轮换后重新验证提供商。
- Remove 一个不再使用的提供商。移除提供商不会删除您的命令——它们会回退到您当前激活的提供商。
通用设置
每个提供商还拥有一些共享选项：
- 请求超时时间（Request timeout）（默认 60 秒）
- 瞬时故障的最大重试次数（Max retries）（默认 3 次）
- 流式传输（Streaming） 开/关