云平台

本页的渠道都需要你自己的云平台账号。按上游端点、协议、凭据和套餐选择对应的渠道 ID；模型名相似不代表凭据通用。例如 gemini 是 Code Assist（见免费站点），google 是 Gemini Developer API，google-vertex 是 Vertex AI；amazon-bedrock 和 bedrock-mantle 是两个分别配置的服务。

下面的 JSON 都是数据目录 config.json 中 providers 下的片段，不是放在程序旁边的文件。替换占位符，只开启用到的渠道；编辑文件后重启。在 渠道 中 添加账号 会立即生效，表单按 鉴权方式 分别给出需要填写的字段。

可选依赖复制锚点链接

Vertex 的默认凭据和服务账号需要 Google 认证库，Bedrock 需要 AWS SDK：

python -m pip install -U "hoshimi[google]"            # Vertex ADC / 服务账号
python -m pip install -U "hoshimi[bedrock]"           # Bedrock（所有鉴权方式）
python -m pip install -U "hoshimi[google,bedrock]"    # 两者都装

Vertex 的 API 密钥模式和普通 HTTP 渠道不需要这些依赖。缺少依赖或凭据时，请求返回明确的错误，不会退回匿名访问。

Azure OpenAI（azure）复制锚点链接

填写 Azure 资源名、密钥、对外的模型 ID 和部署名映射：

{
  "providers": {
    "azure": {
      "accounts": [{
        "id": "azure-1", "resource": "your-resource", "api_key": "<Azure key>",
        "models": ["public-model-id"],
        "deployments": {"public-model-id": "your-deployment-name"}
      }]
    }
  }
}

Cloudflare（cloudflare-workers-ai、cloudflare-ai-gateway）复制锚点链接

Workers AI 需要账户 ID；AI Gateway 还需要网关 ID：

{
  "providers": {
    "cloudflare-workers-ai": {
      "accounts": [{"id": "workers-1", "account_id": "<account id>", "api_key": "<Cloudflare token>"}]
    },
    "cloudflare-ai-gateway": {
      "accounts": [{"id": "gateway-1", "account_id": "<account id>", "gateway_id": "<gateway id>",
                    "api_key": "<gateway token>", "models": ["openai/my-model"]}]
    }
  }
}

• Workers AI：地址为 https://api.cloudflare.com/client/v4/accounts/<account_id>/ai/v1。模型目录读取 Cloudflare 原生的模型搜索接口，只保留文本生成任务；账号中声明 models 时以声明为准。
• AI Gateway：Chat 请求发往 https://gateway.ai.cloudflare.com/v1/<account_id>/<gateway_id>/compat，密钥以 cf-aig-authorization 头发送。选择 Messages 协议时改走网关的 /anthropic/v1/messages，Responses 协议走 /openai/responses。
• 两者都可以用 base_url 替换生成的地址。只为上游确实支持的协议设置 protocol 或 model_protocols（见本页末尾）。

Gemini Developer API（google）复制锚点链接

{
  "providers": {
    "google": {"accounts": [{"id": "google-1", "api_key": "<Gemini API key>", "protocol": "gemini"}]}
  }
}

• 默认使用原生 Gemini 流式接口（generativelanguage.googleapis.com/v1beta），密钥以 x-goog-api-key 发送。protocol: "chat" 改用 Google 的 OpenAI 兼容 Chat 端点。
• 模型目录读取原生模型列表（分页），只保留支持 generateContent 的模型；也可以用 models 声明。
• 原生转换保留函数调用及其不透明的思考签名，多轮工具调用可以正确回放。
• 思考级别通过 reasoning_effort 设置，也可以直接传 Google 的 thinking_config（两者不能同时使用）。
• 这个渠道不使用 gemini 渠道的 Code Assist 登录账号。

Google Vertex AI（google-vertex）复制锚点链接

三种鉴权方式任选其一：API 密钥、应用默认凭据（ADC）或服务账号文件。

{
  "providers": {
    "google-vertex": {
      "accounts": [{
        "id": "vertex-1", "auth": "adc", "project": "your-project",
        "location": "global", "protocol": "gemini",
        "models": ["your-model-id"]
      }]
    }
  }
}

• ADC 和服务账号需要安装 hoshimi[google]，凭据要对运行 Hoshimi 的进程可见。凭据缺失或过期时报告错误，不会切换到别的方式。
• location 默认 global，填区域名（如 us-central1）则使用区域端点。
• 默认使用原生 Gemini 协议；protocol: "chat" 连接 Vertex 的 OpenAI 兼容端点，此时必须提供 project。
• 模型目录读取 Google 发布者模型列表；账号授权的模型可以用 models 声明来代替。

Amazon Bedrock（amazon-bedrock）复制锚点链接

使用 Bedrock ConverseStream。所有鉴权方式都需要安装 hoshimi[bedrock]。

{
  "providers": {
    "amazon-bedrock": {
      "accounts": [{
        "id": "bedrock-1", "auth": "aws", "region": "us-east-1",
        "models": ["your-model-or-inference-profile-id"]
      }]
    }
  }
}

• region 默认 us-east-1。Bearer 模式可以用 base_url 替换 https://bedrock-runtime.<region>.amazonaws.com。
• SDK 模式可以列出支持流式输出的文本基础模型；Bearer 密钥无权调用控制面的模型列表，所以要声明 models。账号专属的推理配置文件 ID 或 ARN 也应显式声明。
• 适配器转换消息、支持的图片、工具调用与结果、用量和思考签名；请求体中的 thinking 对象作为附加模型参数传给上游。不是每个 Bedrock 模型都支持全部功能，模型授权仍由 AWS 账号决定。

bedrock-mantle 是另一个服务：Bedrock 的 OpenAI 兼容端点，用 Bearer 密钥和自己的地址（默认 https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1）单独配置：

{
  "providers": {
    "bedrock-mantle": {
      "accounts": [{"id": "bedrock-mantle-1", "api_key": "<regional Bedrock bearer key>",
                    "base_url": "https://bedrock-mantle.us-east-1.api.aws/v1"}]
    }
  }
}

Radius（radius）复制锚点链接

Radius 使用专用的 pi-messages 协议，而不是通用的 Chat 端点。

• 添加账号：hoshimi login radius（设备码登录，令牌可续期），或在 添加账号 中填 API 密钥。
• 模型：从网关的 /v1/config 读取推理地址和模型列表。账号的 gateway 字段可以替换默认网关 https://radius.pi.dev。

{
  "providers": {
    "radius": {"accounts": [{"id": "radius-1", "api_key": "<Radius key>"}]}
  }
}

TypeSafe（typesafe）复制锚点链接

TypeSafe 是分类服务，不是聊天模型：它的模型不出现在 /v1/models 中，也不能用于聊天。

{
  "providers": {
    "typesafe": {"accounts": [{"id": "typesafe-1", "api_key": "<TypeSafe key>", "classifiers": ["jev-latest"]}]}
  }
}

classifiers 可选，默认 ["jev-latest"]。可用的分类模型通过 GET /v1/classifiers 列出，分类请求发往 POST /v1/classify：

POST /v1/classify
Content-Type: application/json

{
  "model": "typesafe/jev-latest",
  "state": { ... },
  "questions": {
    "<key>": {"type": "bool", ...}
  }
}

• model 取自 /v1/classifiers，形如 typesafe/<classifier>。
• state 是一个对象，questions 是非空对象；两者的内容原样交给 TypeSafe。
• 每个问题的 type 为 bool、score 或 choice。bool 返回概率，score 和 choice 返回分数或选项及置信度。
• 不支持图片输入。各字段的完整定义见运行中服务器的 /docs。

协议选择复制锚点链接

azure、cloudflare-ai-gateway 等渠道能讲多种协议。按以下顺序决定一个模型走哪种协议：

1. 渠道选项 options.model_protocols 中为该模型指定的协议，例如 {"claude-sonnet": "messages"}。
2. 账号的 protocol 字段。
3. 目录中该模型自带的协议信息。
4. 渠道的默认协议。

可用的值为 chat、responses、messages，也接受别名 openai-completions、openai-responses、anthropic-messages。google 和 google-vertex 使用 gemini 或 chat。只为上游确实支持的协议设置这些值。更多协议相关选项见本地与兼容端点。

可用性需要用配置好的账号实际请求来确认；本页描述的是已实现的配置行为。完整的服务对照见渠道清单。