Open Interpreter 配置 Claude 和 GPT：自定义 API 教程

简短回答

在 Open Interpreter 中使用 APIVAI：在 ~/.openinterpreter/config.toml 里添加一个自定义提供方，设置 base_url = "https://api.apivai.com/v1"、wire_api = "chat" 和 env_key = "APIVAI_API_KEY"，把 model_provider 指向它，并加上 harness = "" 让 Claude 模型保持通用 chat 模式，把 APIVAI 密钥放进环境变量 APIVAI_API_KEY，然后运行 interpreter。Open Interpreter 会自己在基础地址后面加上 chat/completions，所以地址以 /v1 结尾，而且这一个提供方就能运行 Claude 和 GPT 模型，例如 claude-sonnet-4-6 或 gpt-5.5。经典 Python 版则改用 --api_base https://api.apivai.com/v1，并在模型名前加 openai/ 前缀。截至 2026-10-10，通过 APIVAI 使用 Claude Sonnet 4.6 每百万输入 / 输出 token 为 $1.15 / $5.74，官方价为 $3.00 / $15.00，按 token 从预付余额扣费。

2026 年的 Open Interpreter 是什么？

Open Interpreter 是一个开源 Agent，运行在你自己的电脑上：它会读取项目、修改文件并运行命令。这个项目在 2026 年变化很大。当前版本是一个用 Rust 编写的终端 Agent，从 OpenAI 的 Codex CLI 分叉而来，用 interpreter（或 i）启动，用 TOML 配置。它已经不再使用 LiteLLM，所以旧的 --api_base 等参数在新版中不存在。原来的 Python 版（基于 LiteLLM，使用 --api_base 和 YAML 配置档）以 PyPI 上的 open-interpreter 包（最后一个版本 0.4.3）和一个社区维护的分支继续存在。

本文已于 2026 年 10 月对照 Open Interpreter 0.0.56（2026 年 10 月 7 日发布）的文档和源码核实，并在该版本上用 APIVAI 密钥实际测试过。Open Interpreter 本身不带模型；APIVAI 提供一个可调用 Claude 和 GPT 的密钥，按 token 从预付余额扣费。

应该用哪种提供方设置？

方式	`base_url`	`wire_api`	模型
OpenAI 兼容 Chat Completions（推荐），加 `harness = ""`	`https://api.apivai.com/v1`	`chat`	Claude 和 GPT
Anthropic Messages（可选）	`https://api.apivai.com`	`messages`	仅 Claude
经典 Python 版	`--api_base https://api.apivai.com/v1`	模型前缀 `openai/`	Claude 和 GPT

Open Interpreter 会把 base_url 和请求路径拼接起来。源码中，chat 传输方式追加 chat/completions，Messages 传输方式追加 v1/messages。所以 chat 的 base_url 以 /v1 结尾，而 Messages 的不带。/v1 写错会返回 404。

选 chat 方式：一个提供方覆盖所有模型，并设置 harness = ""（见第 3 步），避免 Claude 模型切换到在这条路上会失败的 claude-code harness。如果想让 Claude 使用这个 harness，请用下文的 Messages 方式。格式说明见 OpenAI 兼容 API 页面。

如何一步步把 Open Interpreter 接入 APIVAI？

第 1 步：创建 APIVAI 密钥

在 apivai.com 用邮箱注册。
充值：银行卡或加密货币 $10 起，支付宝 / 微信支付 ¥20 起。没有免费试用，也没有订阅。
在控制台创建密钥并复制。如果想严格限制 Agent 的花费，可以给密钥设置预算上限。

第 2 步：安装 Open Interpreter

macOS 或 Linux：

curl -fsSL https://www.openinterpreter.com/install | sh

Windows PowerShell：

irm https://www.openinterpreter.com/install.ps1 | iex

重启终端，用 interpreter --version 检查安装结果。这个版本不需要 Python。

第 3 步：把 APIVAI 添加为提供方

创建或编辑 ~/.openinterpreter/config.toml（Windows 上是 %USERPROFILE%\.openinterpreter\config.toml）：

model_provider = "apivai"
model = "claude-sonnet-4-6"
model_context_window = 200000
harness = ""

[model_providers.apivai]
name = "APIVAI"
base_url = "https://api.apivai.com/v1"
env_key = "APIVAI_API_KEY"
wire_api = "chat"

键	值
`model_provider`	`apivai`（提供方表的 id）
`env_key`	存放密钥的环境变量名
`model_context_window`	可选；`200000` 是一个保守值
`harness`	`""`（不用 harness：所有模型都走通用 chat 模式）

如果不写 harness = ""，Open Interpreter 会把 Claude 模型 ID 切换到 claude-code harness，而它在 0.0.56 中不能走 chat 方式，会报 “compatibility transport” 错误并停止。空值让所有模型都保持通用 chat 模式。

Open Interpreter 可能没有自定义提供方模型的元数据，所以用 model_context_window 告诉它在压缩对话之前可以使用多少上下文；较小的窗口能让每次请求更便宜。

第 4 步：设置密钥

export APIVAI_API_KEY="YOUR_APIVAI_KEY"

在 Windows 上运行 setx APIVAI_API_KEY "YOUR_APIVAI_KEY" 后打开一个新终端，或者在当前 PowerShell 会话中使用 $env:APIVAI_API_KEY = "YOUR_APIVAI_KEY"。不要把密钥写进 config.toml。

第 5 步：开始会话并切换模型

在项目目录中运行 interpreter；/debug-config 会显示当前的提供方和模型。切换模型的方式有：单次运行用 interpreter -m gpt-5.5，会话中用 /model（列表来自 APIVAI 的 GET /v1/models），或者使用配置档。配置档是放在 config.toml 旁边的单独文件，命名为 <name>.config.toml，其中的键会叠加在 config.toml 之上：

# ~/.openinterpreter/gpt.config.toml
model = "gpt-5.5"

# ~/.openinterpreter/cheap.config.toml
model = "claude-haiku-4-5"

用 interpreter --profile gpt（或 -p gpt）启动配置档。不要在 config.toml 里写 profiles.* 表：那是旧格式，在 0.0.56 中会导致 --profile 报错。模型会随时间上新或下线，请从 GET /v1/models 或价格页复制 ID。

Open Interpreter 会在你的电脑上执行真实的命令。默认情况下它在沙箱中工作（sandbox_mode = "workspace-write"），需要更多权限的操作会先询问你（approval_policy = "on-request"）。--yolo 会同时关闭这两项，只应在一次性的虚拟机或容器中使用。

如何为 Claude 使用 Anthropic Messages 方式？

如果你只用 Claude、想用它的原生格式，或者想用 Claude Code harness，可以再添加一个提供方。我们用 APIVAI 密钥实测过这种方式，可以正常工作；Open Interpreter 会自动为它选择 claude-code harness。

[model_providers.apivai-claude]
name = "APIVAI Claude"
base_url = "https://api.apivai.com"
env_key = "APIVAI_API_KEY"
wire_api = "messages"
http_headers = { "anthropic-version" = "2023-06-01" }

然后设置 model_provider = "apivai-claude"，并删掉 harness = ""（或改成 harness = "claude-code"）：Messages 方式必须使用 Claude Code harness，不接受通用模式。不要加 /v1：Open Interpreter 会把 Messages 请求发到 base_url 加 v1/messages。它只会为内置的 Anthropic 提供方自动添加 anthropic-version 请求头，所以要在 http_headers 中设置。GPT 模型不能走这条路。格式说明见 Claude API 代理页面。

如何配置经典 Python 版 Open Interpreter？

经典版用 pip install open-interpreter 安装（Python 3.9 或更高），社区分支用 pip install git+https://github.com/endolith/open-interpreter.git 安装（Python 3.10 或更高）。它通过 LiteLLM 调用模型：

interpreter --api_base https://api.apivai.com/v1 --api_key YOUR_APIVAI_KEY --model openai/claude-sonnet-4-6 --context_window 200000 --max_tokens 8192

openai/ 前缀告诉 LiteLLM 对任何模型 ID 都走 OpenAI 兼容方式。Python 中这样写：

from interpreter import interpreter

interpreter.llm.model = "openai/gpt-5.5"
interpreter.llm.api_base = "https://api.apivai.com/v1"
interpreter.llm.api_key = "YOUR_APIVAI_KEY"
interpreter.llm.context_window = 200000
interpreter.llm.max_tokens = 8192
interpreter.chat()

想永久保存设置，运行 interpreter --profiles，打开 default.yaml，在 llm: 部分填写 model、api_base、api_key、context_window 和 max_tokens。经典版在运行每段代码前都会询问；-y（或 auto_run: True）会跳过询问，请谨慎使用。

该选哪个模型？

每百万输入 / 输出 token 价格，截至 2026-10-10：

模型 ID	价格（输入 / 输出）	适合
`claude-sonnet-5-5`	$0.77 / $3.82	编程会话的可靠默认选择
`claude-sonnet-4-6`	$1.15 / $5.74	最受欢迎，支持最广泛
`claude-opus-5-5`	$1.54 / $7.65	最难的任务
`claude-haiku-4-5`	$0.38 / $1.92	快速便宜的脚本和问答
`gpt-5.5`	$0.77 / $4.56	GPT 方案
`gpt-6-sol`	$0.30 / $1.52	更新的 GPT 模型
`gpt-6-luna`	$0.0144 / $0.0768	非常便宜的运行

Open Interpreter 依靠工具调用来修改文件和运行命令；上表中的模型通过 APIVAI 都支持工具调用。

Open Interpreter 配合 APIVAI 要花多少钱？

每一轮都会重新发送对话、工具输出和 harness 提示词，所以输入 token 占费用的大头。两个计算示例：

一次工作会话，使用 Claude Sonnet 4.6：约 30 次请求，每次约 30,000 输入和 1,500 输出 token。费用：APIVAI $1.29，官方价 $3.38。
一个月，每天两次这样的会话，共 22 天（1,320 次请求）：APIVAI $56.91，官方价 $149。同样的会话换成 GPT-6 Luna，费用为 $0.0164。

思考 token 按输出 token 计费。每次请求的真实数据都在控制台里。更全面的对比见 2026 年 Claude API 价格对比。

常见报错怎么解决？

“non-Responses wire APIs require the compatibility transport”： Open Interpreter 在 chat 方式下为 Claude 模型选择了 claude-code harness。在 config.toml 中加上 harness = ""，或者让 Claude 走 Messages 提供方。--chat-completions 解决不了这个问题。
“--profile gpt cannot be used while config.toml contains legacy ...”： 把这个表里的键移到 ~/.openinterpreter/gpt.config.toml，并从 config.toml 中删除该表。
401 Unauthorized： 密钥错误或已删除，或者启动 interpreter 的终端里没有设置 APIVAI_API_KEY（用 setx 设置后要打开新窗口）。
402 insufficient_quota： 密钥的预算已用完，或对所选模型来说太低。在控制台给密钥增加预算（Opus 级模型请留出几美元余量），或者换一个更便宜的模型。密钥上剩下的钱不会浪费：删除密钥后会退回账户余额。
404 Not Found： /v1 写错了。wire_api = "chat" 时 base_url 是 https://api.apivai.com/v1；wire_api = "messages" 时是 https://api.apivai.com。不要把 /chat/completions 写进地址。
找不到模型： 使用准确的 ID，例如 claude-sonnet-4-6，并用 GET /v1/models 核对。当前版本不需要 openai/ 前缀。在经典版中，缺少 openai/ 前缀会让 LiteLLM 报错 "LLM Provider NOT provided"，或者把请求发到错误的 API。
上下文窗口警告或过早压缩： 设置 model_context_window（当前版本），或 --context_window 和 --max_tokens（经典版）。
回复为空或被截断： 思考默认开启并消耗输出 token。经典版把 --max_tokens 提高到 8192（至少 4096）。当前版本自己设定输出上限，没有 max tokens 选项；对支持的模型，调低 model_reasoning_effort（例如 "medium"）可以给回答留出更多空间。
429 Too Many Requests： 每个密钥默认每分钟 60 次请求。稍等片刻，或联系客服提高限额。

请求格式的更多说明见文档。所有 API 错误码及解决方法见 Claude API 错误码大全。

常见问题

Open Interpreter 还有 --api_base 参数吗？

只有经典 Python 版有。当前的 Rust 版在 config.toml 中通过 base_url 和 wire_api 配置提供方。

在 Open Interpreter 中能用一个密钥同时使用 Claude 和 GPT 吗？

可以。一个 APIVAI 密钥适用于所有模型，chat 提供方覆盖两个系列。用 -m、/model 或配置档切换。

Open Interpreter 为什么提示 “non-Responses wire APIs require the compatibility transport”？

它把 Claude 模型切换到了 claude-code harness，而这个 harness 在 0.0.56 中不能走 chat 方式。在 config.toml 中加上 harness = ""，或者让 Claude 走 Anthropic Messages 提供方。

APIVAI 会保存我的数据吗？

不会。请求和响应的内容不会被记录，只保留模型、token 数和费用等用于计费的使用数据。

还有类似的终端 Agent 教程吗？

有。请看 Goose 配置教程和 Aider 配置教程。

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