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AI 提供商	AI 提供商	1

AI 提供商

本页介绍如何为 Hermes Agent 配置推理提供商——从 OpenRouter、Anthropic 等云端 API，到 Ollama、vLLM 等自托管端点，再到高级路由与故障转移配置。使用 Hermes 至少需要配置一个提供商。

推理提供商

你需要至少一种方式连接到 LLM。使用 hermes model 交互式切换提供商和模型，或直接配置：

提供商	配置方式
Nous Portal	hermes model（OAuth，订阅制）
OpenAI Codex	hermes model（ChatGPT OAuth，使用 Codex 模型）
GitHub Copilot	hermes model（OAuth 设备码流程，COPILOT_GITHUB_TOKEN、GH_TOKEN 或 gh auth token）
GitHub Copilot ACP	hermes model（在本地生成 copilot --acp --stdio 子进程）
Anthropic	hermes model（Claude Max + 额外用量积分，通过 OAuth；也支持 Anthropic API key 或手动 setup-token——见下方说明）
OpenRouter	~/.hermes/.env 中的 OPENROUTER_API_KEY
NovitaAI	~/.hermes/.env 中的 NOVITA_API_KEY（provider: novita，200+ 模型，Model API、Agent Sandbox、GPU Cloud）
z.ai / GLM	~/.hermes/.env 中的 GLM_API_KEY（provider: zai）
Kimi / Moonshot	~/.hermes/.env 中的 KIMI_API_KEY（provider: kimi-coding）
Kimi / Moonshot（中国）	~/.hermes/.env 中的 KIMI_CN_API_KEY（provider: kimi-coding-cn；别名：kimi-cn、moonshot-cn）
Arcee AI	~/.hermes/.env 中的 ARCEEAI_API_KEY（provider: arcee；别名：arcee-ai、arceeai）
GMI Cloud	~/.hermes/.env 中的 GMI_API_KEY（provider: gmi；别名：gmi-cloud、gmicloud）
MiniMax	~/.hermes/.env 中的 MINIMAX_API_KEY（provider: minimax）
MiniMax 中国	~/.hermes/.env 中的 MINIMAX_CN_API_KEY（provider: minimax-cn）
xAI（Grok）— Responses API	~/.hermes/.env 中的 XAI_API_KEY（provider: xai）
xAI Grok OAuth（SuperGrok）	hermes model → "xAI Grok OAuth (SuperGrok / Premium+)"——浏览器登录，无需 API key。参见指南
Qwen Cloud（阿里 DashScope）	~/.hermes/.env 中的 DASHSCOPE_API_KEY（provider: alibaba）
阿里云（Coding Plan）	DASHSCOPE_API_KEY（provider: alibaba-coding-plan，别名：alibaba_coding）——独立计费 SKU，不同端点
Kilo Code	~/.hermes/.env 中的 KILOCODE_API_KEY（provider: kilocode）
小米 MiMo	~/.hermes/.env 中的 XIAOMI_API_KEY（provider: xiaomi，别名：mimo、xiaomi-mimo）
腾讯 TokenHub	~/.hermes/.env 中的 TOKENHUB_API_KEY（provider: tencent-tokenhub，别名：tencent、tokenhub、tencentmaas）
OpenCode Zen	~/.hermes/.env 中的 OPENCODE_ZEN_API_KEY（provider: opencode-zen）
OpenCode Go	~/.hermes/.env 中的 OPENCODE_GO_API_KEY（provider: opencode-go）
DeepSeek	~/.hermes/.env 中的 DEEPSEEK_API_KEY（provider: deepseek）
Hugging Face	~/.hermes/.env 中的 HF_TOKEN（provider: huggingface，别名：hf）
Google / Gemini	~/.hermes/.env 中的 GOOGLE_API_KEY（或 GEMINI_API_KEY）（provider: gemini）
Google Gemini（OAuth）	hermes model → "Google Gemini (OAuth)"（provider: google-gemini-cli，支持免费层，浏览器 PKCE 登录）
LM Studio	hermes model → "LM Studio"（provider: lmstudio，可选 LM_API_KEY）
自定义端点	hermes model → 选择"Custom endpoint"（保存在 config.yaml）

官方 API key 路径请参见专属的 Google Gemini 指南。

:::tip 模型 key 别名 在 model: 配置节中，可以使用 default: 或 model: 作为模型 ID 的键名。model: { default: my-model } 和 model: { model: my-model } 效果完全相同。 :::

Nous Portal

Nous Portal 是 Nous Research 的统一订阅网关，也是运行 Hermes Agent 的推荐方式。一次 OAuth 登录即可访问 300+ 前沿智能体模型（Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax、Grok 等），以及 Tool Gateway（网页搜索、图像生成、TTS、浏览器自动化）和 Nous Chat——费用从你的 Nous 订阅中扣除，无需单独管理各提供商账户。

hermes setup --portal     # 全新安装——一条命令完成 OAuth + 提供商 + 网关配置
hermes model              # 已有安装——从列表中选择"Nous Portal"
hermes portal status      # 随时查看登录状态和路由信息

还没有订阅？前往 portal.nousresearch.com/manage-subscription 购买。

完整详情： 参见专属的 Nous Portal 集成页面（订阅内容、模型目录、故障排查）以及分步指南使用 Nous Portal 运行 Hermes Agent。

:::info Codex 说明 OpenAI Codex 提供商通过设备码（device code）认证——打开一个 URL 并输入验证码。Hermes 将生成的凭据存储在 ~/.hermes/auth.json 的自有认证存储中，并在存在 ~/.codex/auth.json 时可导入现有的 Codex CLI 凭据。无需安装 Codex CLI。

如果 token 刷新因终端错误（HTTP 4xx、invalid_grant、授权被撤销等）失败，Hermes 会将该刷新 token 标记为失效并停止重试，避免出现大量重复的认证失败。下一次请求会显示类型化的重新认证提示。运行 hermes auth add codex-oauth（或 hermes model → OpenAI Codex）开始新的设备码登录；成功交换后隔离状态自动解除。 :::

:::warning 即使使用 Nous Portal、Codex 或自定义端点，某些工具（视觉、网页摘要、MoA）仍会使用单独的"辅助"模型。默认情况下（auxiliary.*.provider: "auto"），Hermes 将这些任务路由到你的主聊天模型——即你在 hermes model 中选择的同一模型。你可以单独覆盖每个任务，将其路由到更便宜/更快的模型（例如 OpenRouter 上的 Gemini Flash）——参见辅助模型。 :::

:::tip Nous Tool Gateway 付费 Nous Portal 订阅者还可访问 Tool Gateway——网页搜索、图像生成、TTS 和浏览器自动化，均通过你的订阅路由。无需额外 API key。全新安装时，hermes setup --portal 一条命令即可完成登录、设置 Nous 为提供商并开启网关。现有用户可通过 hermes model 或 hermes tools 按工具启用。随时使用 hermes portal status 查看路由状态。 :::

模型管理的两个命令

Hermes 有两个模型命令，用途不同：

命令	运行位置	功能
hermes model	终端（任何会话之外）	完整配置向导——添加提供商、运行 OAuth、输入 API key、配置端点
/model	Hermes 聊天会话内部	在已配置的提供商和模型之间快速切换

如果你想切换到尚未配置的提供商（例如你只配置了 OpenRouter，想使用 Anthropic），需要使用 hermes model，而不是 /model。先退出会话（Ctrl+C 或 /quit），运行 hermes model，完成提供商配置，然后开启新会话。

Anthropic（原生）

通过 Anthropic API 直接使用 Claude 模型——无需 OpenRouter 代理。支持三种认证方式：

:::caution 需要 Claude Max"额外用量"积分 通过 hermes model → Anthropic OAuth（或 hermes auth add anthropic --type oauth）认证时，Hermes 以 Claude Code 身份路由到你的 Anthropic 账户。仅当你订阅了 Claude Max 计划且购买了额外用量积分时才有效。 Claude Max 基础计划的配额（Claude Code 默认包含的用量）不会被 Hermes 消耗——只有你额外购买的超额积分才会被使用。Claude Pro 订阅者无法使用此路径。

如果你没有 Max + 额外积分，请改用 ANTHROPIC_API_KEY——请求将按 token 计费，从该 key 所属组织扣费（标准 API 定价，与任何 Claude 订阅无关）。 :::

# 使用 API key（按 token 计费）
export ANTHROPIC_API_KEY=***
hermes chat --provider anthropic --model claude-sonnet-4-6

# 推荐：通过 `hermes model` 认证
# 如果已使用 Claude Code，Hermes 会直接使用其凭据存储
hermes model

# 使用 setup-token 手动覆盖（备用/旧版）
export ANTHROPIC_TOKEN=***  # setup-token 或手动 OAuth token
hermes chat --provider anthropic

# 自动检测 Claude Code 凭据（如果你已使用 Claude Code）
hermes chat --provider anthropic  # 自动读取 Claude Code 凭据文件

通过 hermes model 选择 Anthropic OAuth 时，Hermes 优先使用 Claude Code 自身的凭据存储，而不是将 token 复制到 ~/.hermes/.env。这样可以保持 Claude 凭据的可刷新性。

或永久设置：

model:
  provider: "anthropic"
  default: "claude-sonnet-4-6"

:::tip 别名 --provider claude 和 --provider claude-code 也可作为 --provider anthropic 的简写。 :::

GitHub Copilot

Hermes 以一等提供商身份支持 GitHub Copilot，提供两种模式：

copilot — 直连 Copilot API（推荐）。使用你的 GitHub Copilot 订阅，通过 Copilot API 访问 GPT-5.x、Claude、Gemini 等模型。

hermes chat --provider copilot --model gpt-5.4

认证选项（按以下顺序检查）：

1. COPILOT_GITHUB_TOKEN 环境变量
2. GH_TOKEN 环境变量
3. GITHUB_TOKEN 环境变量
4. gh auth token CLI 回退

如果未找到 token，hermes model 会提供 OAuth 设备码登录——与 Copilot CLI 和 opencode 使用的流程相同。

:::warning Token 类型 Copilot API 不支持经典个人访问 token（ghp_*）。支持的 token 类型：

类型	前缀	获取方式
OAuth token	gho_	hermes model → GitHub Copilot → 使用 GitHub 登录
细粒度 PAT	github_pat_	GitHub 设置 → 开发者设置 → 细粒度 token（需要 Copilot Requests 权限）
GitHub App token	ghu_	通过 GitHub App 安装获取

如果你的 gh auth token 返回 ghp_* token，请使用 hermes model 通过 OAuth 认证。 :::

:::info Hermes 中的 Copilot 认证行为 Hermes 将支持的 GitHub token（gho_*、github_pat_* 或 ghu_*）直接发送到 api.githubcopilot.com，并附带 Copilot 专用请求头（Editor-Version、Copilot-Integration-Id、Openai-Intent、x-initiator）。

收到 HTTP 401 时，Hermes 在回退前会执行一次性凭据恢复：

1. 通过正常优先级链重新解析 token（COPILOT_GITHUB_TOKEN → GH_TOKEN → GITHUB_TOKEN → gh auth token）
2. 使用刷新后的请求头重建共享 OpenAI 客户端
3. 重试请求一次

部分旧版社区代理使用 api.github.com/copilot_internal/v2/token 交换流程。该端点对某些账户类型可能不可用（返回 404）。因此 Hermes 以直接 token 认证为主路径，依靠运行时凭据刷新 + 重试保证健壮性。 :::

API 路由：GPT-5+ 模型（gpt-5-mini 除外）自动使用 Responses API。其他所有模型（GPT-4o、Claude、Gemini 等）使用 Chat Completions。模型从 Copilot 实时目录自动检测。

copilot-acp — Copilot ACP 智能体后端。将本地 Copilot CLI 作为子进程启动：

hermes chat --provider copilot-acp --model copilot-acp
# 需要 PATH 中存在 GitHub Copilot CLI 且已完成 `copilot login`

永久配置：

model:
  provider: "copilot"
  default: "gpt-5.4"

环境变量	说明
COPILOT_GITHUB_TOKEN	Copilot API 的 GitHub token（最高优先级）
HERMES_COPILOT_ACP_COMMAND	覆盖 Copilot CLI 二进制路径（默认：copilot）
HERMES_COPILOT_ACP_ARGS	覆盖 ACP 参数（默认：--acp --stdio）

一等 API Key 提供商

这些提供商内置支持，具有专属提供商 ID。设置 API key 后使用 --provider 选择：

# NovitaAI Model API
hermes chat --provider novita --model moonshotai/kimi-k2.5
# 需要：~/.hermes/.env 中的 NOVITA_API_KEY

# z.ai / ZhipuAI GLM
hermes chat --provider zai --model glm-5
# 需要：~/.hermes/.env 中的 GLM_API_KEY

# Kimi / Moonshot AI（国际版：api.moonshot.ai）
hermes chat --provider kimi-coding --model kimi-for-coding
# 需要：~/.hermes/.env 中的 KIMI_API_KEY

# Kimi / Moonshot AI（中国版：api.moonshot.cn）
hermes chat --provider kimi-coding-cn --model kimi-k2.5
# 需要：~/.hermes/.env 中的 KIMI_CN_API_KEY

# MiniMax（全球端点）
hermes chat --provider minimax --model MiniMax-M2.7
# 需要：~/.hermes/.env 中的 MINIMAX_API_KEY

# MiniMax（中国端点）
hermes chat --provider minimax-cn --model MiniMax-M2.7
# 需要：~/.hermes/.env 中的 MINIMAX_CN_API_KEY

# Qwen Cloud / DashScope（Qwen 模型）
hermes chat --provider alibaba --model qwen3.5-plus
# 需要：~/.hermes/.env 中的 DASHSCOPE_API_KEY

# 小米 MiMo
hermes chat --provider xiaomi --model mimo-v2-pro
# 需要：~/.hermes/.env 中的 XIAOMI_API_KEY

# 腾讯 TokenHub（Hy3 Preview）
hermes chat --provider tencent-tokenhub --model hy3-preview
# 需要：~/.hermes/.env 中的 TOKENHUB_API_KEY

# Arcee AI（Trinity 模型）
hermes chat --provider arcee --model trinity-large-thinking
# 需要：~/.hermes/.env 中的 ARCEEAI_API_KEY

# GMI Cloud
# 使用 GMI /v1/models 端点返回的精确模型 ID。
hermes chat --provider gmi --model zai-org/GLM-5.1-FP8
# 需要：~/.hermes/.env 中的 GMI_API_KEY

或在 config.yaml 中永久设置提供商：

model:
  provider: "gmi"
  default: "zai-org/GLM-5.1-FP8"

基础 URL 可通过 NOVITA_BASE_URL、GLM_BASE_URL、KIMI_BASE_URL、MINIMAX_BASE_URL、MINIMAX_CN_BASE_URL、DASHSCOPE_BASE_URL、XIAOMI_BASE_URL、GMI_BASE_URL 或 TOKENHUB_BASE_URL 环境变量覆盖。

:::note Z.AI 端点自动检测 使用 Z.AI / GLM 提供商时，Hermes 会自动探测多个端点（全球版、中国版、编程版）以找到接受你 API key 的端点。无需手动设置 GLM_BASE_URL——可用端点会被自动检测并缓存。 :::

xAI（Grok）— Responses API + Prompt 缓存

xAI 通过 Responses API（codex_responses 传输）接入，自动支持 Grok 4 模型的推理——无需 reasoning_effort 参数，服务端默认进行推理。在 ~/.hermes/.env 中设置 XAI_API_KEY 并在 hermes model 中选择 xAI，或直接用 grok 作为快捷方式输入 /model grok-4-1-fast-reasoning。

SuperGrok 和 X Premium+ 订阅者可以用浏览器 OAuth 登录，无需 API key——在 hermes model 中选择 xAI Grok OAuth (SuperGrok / Premium+)，或运行 hermes auth add xai-oauth。同一 OAuth bearer token 会被 xAI 直连工具（TTS、图像生成、视频生成、转录）自动复用。完整流程参见 xAI Grok OAuth 指南——如果 Hermes 运行在远程主机上，还需参见 SSH / 远程主机上的 OAuth 了解所需的 ssh -L 隧道配置。

使用 xAI 作为提供商时（任何包含 x.ai 的基础 URL），Hermes 会在每次 API 请求中自动发送 x-grok-conv-id 请求头以启用 prompt（提示词）缓存。这会将同一会话的请求路由到同一服务器，使 xAI 基础设施能够复用已缓存的系统 prompt 和对话历史。

无需任何配置——检测到 xAI 端点且存在会话 ID 时，缓存自动激活。这可降低多轮对话的延迟和成本。

xAI 还提供专属 TTS 端点（/v1/tts）。在 hermes tools → 语音与 TTS 中选择 xAI TTS，或参见语音与 TTS 页面了解配置。

NovitaAI

NovitaAI 是面向开发者和智能体的 AI 原生云平台。三条产品线：200+ 模型的 Model API、用于构建和运行 AI 智能体的 Agent Sandbox，以及可扩展计算的 GPU Cloud，均可从同一平台访问。

# 使用任意可用模型
hermes chat --provider novita --model moonshotai/kimi-k2.5
# 需要：~/.hermes/.env 中的 NOVITA_API_KEY

# 短别名
hermes chat --provider novita-ai --model deepseek/deepseek-v3-0324

或在 config.yaml 中永久设置：

model:
  provider: "novita"
  default: "moonshotai/kimi-k2.5"
  base_url: "https://api.novita.ai/openai/v1"

在 novita.ai/settings/key-management 获取 API key。基础 URL 可通过 NOVITA_BASE_URL 覆盖。

Ollama Cloud — 托管 Ollama 模型，OAuth + API Key

Ollama Cloud 托管与本地 Ollama 相同的开源模型目录，无需 GPU。在 hermes model 中选择 Ollama Cloud，粘贴来自 ollama.com/settings/keys 的 API key，Hermes 会自动发现可用模型。

hermes model
# → 选择"Ollama Cloud"
# → 粘贴你的 OLLAMA_API_KEY
# → 从已发现的模型中选择（gpt-oss:120b、glm-4.6:cloud、qwen3-coder:480b-cloud 等）

或直接编辑 config.yaml：

model:
  provider: "ollama-cloud"
  default: "gpt-oss:120b"

模型目录从 ollama.com/v1/models 动态获取，缓存一小时。model:tag 格式（如 qwen3-coder:480b-cloud）在规范化过程中保留——不要使用连字符。

:::tip Ollama Cloud 与本地 Ollama 两者使用相同的 OpenAI 兼容 API。Cloud 是一等提供商（--provider ollama-cloud，OLLAMA_API_KEY）；本地 Ollama 通过自定义端点流程访问（基础 URL http://localhost:11434/v1，无需 key）。对于无法在本地运行的大模型使用 Cloud；对于隐私保护或离线工作使用本地。 :::

AWS Bedrock

通过 AWS Bedrock 使用 Anthropic Claude、Amazon Nova、DeepSeek v3.2、Meta Llama 4 等模型。使用 AWS SDK（boto3）凭据链——无需 API key，使用标准 AWS 认证即可。

# 最简方式——~/.aws/credentials 中的命名 profile
hermes chat --provider bedrock --model us.anthropic.claude-sonnet-4-6

# 或使用显式环境变量
AWS_PROFILE=myprofile AWS_REGION=us-east-1 hermes chat --provider bedrock --model us.anthropic.claude-sonnet-4-6

或在 config.yaml 中永久设置：

model:
  provider: "bedrock"
  default: "us.anthropic.claude-sonnet-4-6"
bedrock:
  region: "us-east-1"          # 或设置 AWS_REGION
  # profile: "myprofile"       # 或设置 AWS_PROFILE
  # discovery: true            # 从 IAM 自动发现区域
  # guardrail:                 # 可选的 Bedrock Guardrails
  #   guardrail_identifier: "your-guardrail-id"
  #   guardrail_version: "DRAFT"

认证使用标准 boto3 链：显式 AWS_ACCESS_KEY_ID/AWS_SECRET_ACCESS_KEY、~/.aws/credentials 中的 AWS_PROFILE、EC2/ECS/Lambda 上的 IAM 角色、IMDS 或 SSO。如果已通过 AWS CLI 认证，无需设置任何环境变量。

Bedrock 底层使用 Converse API——请求被转换为 Bedrock 的模型无关格式，因此同一配置适用于 Claude、Nova、DeepSeek 和 Llama 模型。仅在调用非默认区域端点时才需设置 BEDROCK_BASE_URL。

参见 AWS Bedrock 指南，了解 IAM 配置、区域选择和跨区域推理的详细步骤。

Qwen Portal（OAuth）

阿里巴巴 Qwen Portal，支持基于浏览器的 OAuth 登录。在 hermes model 中选择 Qwen OAuth (Portal)，通过浏览器登录，Hermes 会持久化刷新 token。

hermes model
# → 选择"Qwen OAuth (Portal)"
# → 浏览器打开；使用阿里巴巴账户登录
# → 确认——凭据保存到 ~/.hermes/auth.json

hermes chat   # 使用 portal.qwen.ai/v1 端点

或配置 config.yaml：

model:
  provider: "qwen-oauth"
  default: "qwen3-coder-plus"

仅在 portal 端点迁移时才需设置 HERMES_QWEN_BASE_URL（默认：https://portal.qwen.ai/v1）。

:::tip Qwen OAuth 与 Qwen Cloud（阿里 DashScope） qwen-oauth 使用面向消费者的 Qwen Portal，通过 OAuth 登录——适合个人用户。alibaba 提供商使用 Qwen Cloud（阿里 DashScope），需要 DASHSCOPE_API_KEY——适合程序化/生产工作负载。两者都路由到 Qwen 系列模型，但端点不同。 :::

阿里云（Coding Plan）

如果你订阅了阿里巴巴的 Coding Plan（独立于标准 DashScope API 访问的计费 SKU），Hermes 将其作为独立的一等提供商暴露：alibaba-coding-plan。端点：https://coding-intl.dashscope.aliyuncs.com/v1。与常规 alibaba 提供商一样兼容 OpenAI，但基础 URL 和计费面不同。

model:
  provider: alibaba_coding     # alibaba-coding-plan 的别名
  model: qwen3-coder-plus

或通过 CLI：

hermes chat --provider alibaba_coding --model qwen3-coder-plus

alibaba_coding 使用与 alibaba 条目相同的 DASHSCOPE_API_KEY——无需单独的 key，只是路由目标不同。在此提供商注册之前，在 config.yaml 中设置 provider: alibaba_coding 的用户会静默回退到 OpenRouter 路由。

MiniMax（OAuth）

通过浏览器 OAuth 登录使用 MiniMax-M2.7——无需 API key。在 hermes model 中选择 MiniMax (OAuth)，通过浏览器登录，Hermes 会持久化访问 token 和刷新 token。底层使用 Anthropic Messages 兼容端点（/anthropic）。

hermes model
# → 选择"MiniMax (OAuth)"
# → 浏览器打开；使用 MiniMax 账户登录（全球或中国区）
# → 确认——凭据保存到 ~/.hermes/auth.json

hermes chat   # 使用 api.minimax.io/anthropic 端点

或配置 config.yaml：

model:
  provider: "minimax-oauth"
  default: "MiniMax-M2.7"

支持的模型：MiniMax-M2.7（主模型）和 MiniMax-M2.7-highspeed（默认辅助模型）。OAuth 路径忽略 MINIMAX_API_KEY / MINIMAX_BASE_URL。

:::tip MiniMax OAuth 与 API key minimax-oauth 使用 MiniMax 面向消费者的 portal，通过 OAuth 登录——无需设置计费。minimax 和 minimax-cn 提供商使用 MINIMAX_API_KEY / MINIMAX_CN_API_KEY——用于程序化访问。完整流程参见 MiniMax OAuth 指南。 :::

NVIDIA NIM

通过 build.nvidia.com（免费 API key）或本地 NIM 端点使用 Nemotron 及其他开源模型。

# 云端（build.nvidia.com）
hermes chat --provider nvidia --model nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b
# 需要：~/.hermes/.env 中的 NVIDIA_API_KEY

# 本地 NIM 端点——覆盖基础 URL
NVIDIA_BASE_URL=http://localhost:8000/v1 hermes chat --provider nvidia --model nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b

或在 config.yaml 中永久设置：

model:
  provider: "nvidia"
  default: "nvidia/nemotron-3-super-120b-a12b"

:::tip 本地 NIM 对于本地部署（DGX Spark、本地 GPU），设置 NVIDIA_BASE_URL=http://localhost:8000/v1。NIM 暴露与 build.nvidia.com 相同的 OpenAI 兼容 chat completions API，因此在云端和本地之间切换只需修改一行环境变量。 :::

Hermes 会在每次向 build.nvidia.com 发送请求时自动附加 NIM 计费来源请求头——无需任何配置。这会在 NVIDIA 计费仪表板中将消耗路由到正确的来源。

GMI Cloud

通过 GMI Cloud 使用开源和推理模型——OpenAI 兼容 API，API key 认证。

# GMI Cloud
hermes chat --provider gmi --model deepseek-ai/DeepSeek-R1
# 需要：~/.hermes/.env 中的 GMI_API_KEY

或在 config.yaml 中永久设置：

model:
  provider: "gmi"
  default: "deepseek-ai/DeepSeek-R1"

基础 URL 可通过 GMI_BASE_URL 覆盖（默认：https://api.gmi-serving.com/v1）。

StepFun

通过 StepFun 使用 Step 系列模型——OpenAI 兼容 API，API key 认证。

# StepFun
hermes chat --provider stepfun --model step-3-mini
# 需要：~/.hermes/.env 中的 STEPFUN_API_KEY

或在 config.yaml 中永久设置：

model:
  provider: "stepfun"
  default: "step-3-mini"

基础 URL 可通过 STEPFUN_BASE_URL 覆盖（默认：https://api.stepfun.com/v1）。

Hugging Face 推理提供商

Hugging Face Inference Providers 通过统一的 OpenAI 兼容端点（router.huggingface.co/v1）路由到 20+ 开源模型。请求自动路由到最快的可用后端（Groq、Together、SambaNova 等），并支持自动故障转移。

# 使用任意可用模型
hermes chat --provider huggingface --model Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507
# 需要：~/.hermes/.env 中的 HF_TOKEN

# 短别名
hermes chat --provider hf --model deepseek-ai/DeepSeek-V3.2

或在 config.yaml 中永久设置：

model:
  provider: "huggingface"
  default: "Qwen/Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507"

在 huggingface.co/settings/tokens 获取 token——确保启用"Make calls to Inference Providers"权限。包含免费层（每月 $0.10 积分，不加价）。

可在模型名称后附加路由后缀：:fastest（默认）、:cheapest，或 :provider_name 强制指定后端。

基础 URL 可通过 HF_BASE_URL 覆盖。

通过 OAuth 使用 Google Gemini（google-gemini-cli）

google-gemini-cli 提供商使用 Google 的 Cloud Code Assist 后端——与 Google 自己的 gemini-cli 工具使用的 API 相同。支持免费层（个人账户每日配额充足）和付费层（通过 GCP 项目的 Standard/Enterprise）。

快速开始：

hermes model
# → 选择"Google Gemini (OAuth)"
# → 查看政策警告，确认
# → 浏览器打开 accounts.google.com，登录
# → 完成——Hermes 在首次请求时自动开通免费层

Hermes 默认使用 Google 的公开 gemini-cli 桌面 OAuth 客户端——与 Google 在其开源 gemini-cli 中包含的凭据相同。桌面 OAuth 客户端不是机密客户端（PKCE 提供安全保障）。你无需安装 gemini-cli 或注册自己的 GCP OAuth 客户端。

认证工作原理：

• 针对 accounts.google.com 的 PKCE 授权码流程
• 浏览器回调地址 http://127.0.0.1:8085/oauth2callback（端口占用时自动回退到临时端口）
• Token 存储在 ~/.hermes/auth/google_oauth.json（chmod 0600，原子写入，跨进程 fcntl 锁）
• 到期前 60 秒自动刷新
• 无头环境（SSH、HERMES_HEADLESS=1）→ 粘贴模式回退
• 并发刷新去重——两个并发请求不会触发双重刷新
• invalid_grant（刷新 token 被撤销）→ 凭据文件被清除，提示用户重新登录

推理工作原理：

• 流量发送到 https://cloudcode-pa.googleapis.com/v1internal:generateContent （流式传输为 :streamGenerateContent?alt=sse），而非付费的 v1beta/openai 端点
• 请求体封装为 {project, model, user_prompt_id, request}
• OpenAI 格式的 messages[]、tools[]、tool_choice 被转换为 Gemini 原生的 contents[]、tools[].functionDeclarations、toolConfig 格式
• 响应转换回 OpenAI 格式，Hermes 其余部分无感知

层级与项目 ID：

你的情况	操作
个人 Google 账户，使用免费层	无需操作——登录即可开始聊天
Workspace / Standard / Enterprise 账户	将 HERMES_GEMINI_PROJECT_ID 或 GOOGLE_CLOUD_PROJECT 设置为你的 GCP 项目 ID
VPC-SC 保护的组织	Hermes 检测到 SECURITY_POLICY_VIOLATED 后自动强制使用 standard-tier

免费层在首次使用时自动开通 Google 托管项目。无需 GCP 配置。

配额监控：

/gquota

以进度条显示每个模型的剩余 Code Assist 配额：

Gemini Code Assist quota  (project: 123-abc)

  gemini-2.5-pro                      ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░   85%
  gemini-2.5-flash [input]            ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░   92%

:::warning 政策风险 Google 认为将 Gemini CLI OAuth 客户端用于第三方软件违反政策。部分用户反映账户受到限制。为降低风险，建议改用 gemini 提供商并通过 API key 访问。Hermes 会在 OAuth 开始前显示警告并要求明确确认。 :::

自定义 OAuth 客户端（可选）：

如果你希望注册自己的 Google OAuth 客户端——例如将配额和授权范围限定在自己的 GCP 项目内——请设置：

HERMES_GEMINI_CLIENT_ID=your-client.apps.googleusercontent.com
HERMES_GEMINI_CLIENT_SECRET=...   # 桌面客户端可选

在 console.cloud.google.com/apis/credentials 注册一个桌面应用 OAuth 客户端，并启用 Generative Language API。

自定义与自托管 LLM 提供商

Hermes Agent 可与任何 OpenAI 兼容 API 端点配合使用。只要服务器实现了 /v1/chat/completions，就可以将 Hermes 指向它。这意味着你可以使用本地模型、GPU 推理服务器、多提供商路由器或任何第三方 API。

通用配置

配置自定义端点的三种方式：

交互式配置（推荐）：

hermes model
# 选择"Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)"
# 输入：API 基础 URL、API key、模型名称

手动配置（config.yaml）：

# 在 ~/.hermes/config.yaml 中
model:
  default: your-model-name
  provider: custom
  base_url: http://localhost:8000/v1
  api_key: your-key-or-leave-empty-for-local

:::warning 旧版环境变量 .env 中的 OPENAI_BASE_URL 和 LLM_MODEL 已移除。Hermes 的任何部分都不再读取这两个变量——config.yaml 是模型和端点配置的唯一来源。如果你的 .env 中有过时条目，下次运行 hermes setup 或配置迁移时会自动清除。请使用 hermes model 或直接编辑 config.yaml。 :::

两种方式都会持久化到 config.yaml，该文件是模型、提供商和基础 URL 的唯一来源。

使用 /model 切换模型

:::warning hermes model 与 /model hermes model（在终端中运行，任何聊天会话之外）是完整的提供商配置向导。用于添加新提供商、运行 OAuth 流程、输入 API key 和配置自定义端点。

/model（在活跃的 Hermes 聊天会话中输入）只能在已配置的提供商和模型之间切换。它无法添加新提供商、运行 OAuth 或提示输入 API key。如果你只配置了一个提供商（如 OpenRouter），/model 只会显示该提供商的模型。

添加新提供商： 退出会话（Ctrl+C 或 /quit），运行 hermes model，配置新提供商，然后开启新会话。 :::

配置好至少一个自定义端点后，可以在会话中途切换模型：

/model custom:qwen-2.5          # 切换到自定义端点上的某个模型
/model custom                    # 从端点自动检测模型
/model openrouter:claude-sonnet-4 # 切换回云端提供商

如果你配置了命名自定义提供商（见下文），使用三段式语法：

/model custom:local:qwen-2.5    # 使用"local"自定义提供商和 qwen-2.5 模型
/model custom:work:llama3       # 使用"work"自定义提供商和 llama3

切换提供商时，Hermes 会将基础 URL 和提供商持久化到配置中，使更改在重启后保留。从自定义端点切换到内置提供商时，过时的基础 URL 会自动清除。

:::tip /model custom（不带模型名称）会查询端点的 /models API，如果只加载了一个模型则自动选择。适用于运行单个模型的本地服务器。 :::

以下所有内容遵循相同模式——只需更改 URL、key 和模型名称。

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Ollama — 本地模型，零配置

Ollama 用一条命令在本地运行开源模型。最适合：快速本地实验、隐私敏感工作、离线使用。通过 OpenAI 兼容 API 支持工具调用。

# 安装并运行模型
ollama pull qwen2.5-coder:32b
ollama serve   # 在端口 11434 启动

然后配置 Hermes：

hermes model
# 选择"Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)"
# 输入 URL：http://localhost:11434/v1
# 跳过 API key（Ollama 不需要）
# 输入模型名称（如 qwen2.5-coder:32b）

或直接配置 config.yaml：

model:
  default: qwen2.5-coder:32b
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  context_length: 32768   # 见下方警告

:::caution Ollama 默认上下文长度非常短 Ollama 默认不使用模型的完整上下文窗口。根据你的显存，默认值为：

可用显存	默认上下文
小于 24 GB	4,096 tokens
24–48 GB	32,768 tokens
48+ GB	256,000 tokens

对于带工具的智能体使用，至少需要 16k–32k 上下文。在 4k 时，系统 prompt 加工具 schema 就可能填满窗口，没有空间留给对话。

如何增加（选择其一）：

# 方式 1：通过环境变量设置服务器全局值（推荐）
OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768 ollama serve

# 方式 2：对于 systemd 管理的 Ollama
sudo systemctl edit ollama.service
# 添加：Environment="OLLAMA_CONTEXT_LENGTH=32768"
# 然后：sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart ollama

# 方式 3：烘焙到自定义模型中（每个模型持久生效）
echo -e "FROM qwen2.5-coder:32b\nPARAMETER num_ctx 32768" > Modelfile
ollama create qwen2.5-coder-32k -f Modelfile

无法通过 OpenAI 兼容 API（/v1/chat/completions）设置上下文长度。必须在服务端或通过 Modelfile 配置。这是将 Ollama 与 Hermes 等工具集成时最常见的困惑来源。 :::

验证上下文设置是否正确：

ollama ps
# 查看 CONTEXT 列——应显示你配置的值

:::tip 使用 ollama list 列出可用模型。使用 ollama pull <model> 从 Ollama 库 拉取任意模型。Ollama 自动处理 GPU 卸载——大多数配置无需手动设置。 :::

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vLLM — 高性能 GPU 推理

vLLM 是生产 LLM 服务的标准方案。最适合：GPU 硬件上的最大吞吐量、大模型服务、连续批处理。

pip install vllm
vllm serve meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
  --port 8000 \
  --max-model-len 65536 \
  --tensor-parallel-size 2 \
  --enable-auto-tool-choice \
  --tool-call-parser hermes

然后配置 Hermes：

hermes model
# 选择"Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)"
# 输入 URL：http://localhost:8000/v1
# 跳过 API key（或输入你配置 vLLM 时设置的 --api-key）
# 输入模型名称：meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct

上下文长度： vLLM 默认读取模型的 max_position_embeddings。如果超出显存，会报错并要求降低 --max-model-len。也可使用 --max-model-len auto 自动找到能放入显存的最大值。设置 --gpu-memory-utilization 0.95（默认 0.9）可将更多上下文放入显存。

工具调用需要显式标志：

标志	用途
--enable-auto-tool-choice	tool_choice: "auto" 所必需（Hermes 的默认值）
--tool-call-parser <name>	模型工具调用格式的解析器

支持的解析器：hermes（Qwen 2.5、Hermes 2/3）、llama3_json（Llama 3.x）、mistral、deepseek_v3、deepseek_v31、xlam、pythonic。没有这些标志，工具调用将无法工作——模型会将工具调用以文本形式输出。

:::tip vLLM 支持人类可读的大小：--max-model-len 64k（小写 k = 1000，大写 K = 1024）。 :::

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SGLang — 带 RadixAttention 的快速服务

SGLang 是 vLLM 的替代方案，具有用于 KV 缓存复用的 RadixAttention。最适合：多轮对话（前缀缓存）、约束解码、结构化输出。

pip install "sglang[all]"
python -m sglang.launch_server \
  --model meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct \
  --port 30000 \
  --context-length 65536 \
  --tp 2 \
  --tool-call-parser qwen

然后配置 Hermes：

hermes model
# 选择"Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)"
# 输入 URL：http://localhost:30000/v1
# 输入模型名称：meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct

上下文长度： SGLang 默认从模型配置读取。使用 --context-length 覆盖。如果需要超过模型声明的最大值，设置 SGLANG_ALLOW_OVERWRITE_LONGER_CONTEXT_LEN=1。

工具调用： 使用 --tool-call-parser 并选择适合你模型系列的解析器：qwen（Qwen 2.5）、llama3、llama4、deepseekv3、mistral、glm。没有此标志，工具调用将以纯文本返回。

:::caution SGLang 默认最大输出 128 tokens 如果响应看起来被截断，在请求中添加 max_tokens 或在服务器上设置 --default-max-tokens。SGLang 的默认值是每次响应仅 128 tokens（如果请求中未指定）。 :::

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llama.cpp / llama-server — CPU 与 Metal 推理

llama.cpp 在 CPU、Apple Silicon（Metal）和消费级 GPU 上运行量化模型。最适合：无数据中心 GPU 的模型运行、Mac 用户、边缘部署。

# 构建并启动 llama-server
cmake -B build && cmake --build build --config Release
./build/bin/llama-server \
  --jinja -fa \
  -c 32768 \
  -ngl 99 \
  -m models/qwen2.5-coder-32b-instruct-Q4_K_M.gguf \
  --port 8080 --host 0.0.0.0

上下文长度（-c）： 近期版本默认为 0，从 GGUF 元数据读取模型的训练上下文。对于训练上下文超过 128k 的模型，这可能因尝试分配完整 KV 缓存而导致 OOM。请显式设置 -c 为你需要的值（32k–64k 是智能体使用的合理范围）。如果使用并行槽（-np），总上下文在槽之间分配——-c 32768 -np 4 时每个槽只有 8k。

然后配置 Hermes 指向它：

hermes model
# 选择"Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.)"
# 输入 URL：http://localhost:8080/v1
# 跳过 API key（本地服务器不需要）
# 输入模型名称——或留空以在只加载一个模型时自动检测

这会将端点保存到 config.yaml，在会话间持久保留。

:::caution --jinja 是工具调用的必要条件 没有 --jinja，llama-server 会完全忽略 tools 参数。模型会尝试在响应文本中写入 JSON 来调用工具，但 Hermes 不会将其识别为工具调用——你会看到原始 JSON（如 {"name": "web_search", ...}）作为消息打印出来，而不是实际执行搜索。

原生工具调用支持（最佳性能）：Llama 3.x、Qwen 2.5（包括 Coder）、Hermes 2/3、Mistral、DeepSeek、Functionary。其他所有模型使用通用处理器，可以工作但效率可能较低。完整列表参见 llama.cpp 函数调用文档。

可通过检查 http://localhost:8080/props 验证工具支持是否已激活——chat_template 字段应存在。 :::

:::tip 从 Hugging Face 下载 GGUF 模型。Q4_K_M 量化在质量与内存使用之间提供最佳平衡。 :::

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LM Studio — 带本地模型的桌面应用

LM Studio 是一款带 GUI 的本地模型运行桌面应用。最适合：偏好可视化界面的用户、快速模型测试、macOS/Windows/Linux 开发者。

从 LM Studio 应用启动服务器（开发者标签页 → 启动服务器），或使用 CLI：

lms server start                        # 在端口 1234 启动
lms load qwen2.5-coder --context-length 32768

然后配置 Hermes：

hermes model
# 选择"LM Studio"
# 按 Enter 使用 http://localhost:1234/v1
# 从已发现的模型中选择
# 如果启用了 LM Studio 服务器认证，在提示时输入 LM_API_KEY

Hermes 会自动以 64K 上下文长度加载 LM Studio 模型。

在 LM Studio 中更改上下文长度：

1. 点击模型选择器旁的齿轮图标
2. 将"Context Length"设置为至少 64000 以获得流畅体验
3. 重新加载模型使更改生效
4. 如果你的机器无法容纳 64000，考虑使用上下文长度更大的小模型。

或使用 CLI：lms load model-name --context-length 64000

可使用 CLI 估算模型是否能放入内存：lms load model-name --context-length 64000 --estimate-only

设置每个模型的持久默认值：我的模型标签页 → 模型上的齿轮图标 → 设置上下文大小。 :::

工具调用： 自 LM Studio 0.3.6 起支持。具有原生工具调用训练的模型（Qwen 2.5、Llama 3.x、Mistral、Hermes）会被自动检测并显示工具徽章。其他模型使用通用回退，可靠性可能较低。

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WSL2 网络（Windows 用户）

由于 Hermes Agent 需要 Unix 环境，Windows 用户在 WSL2 内运行它。如果你的模型服务器（Ollama、LM Studio 等）运行在 Windows 主机上，需要桥接网络——WSL2 使用具有独立子网的虚拟网络适配器，因此 WSL2 内的 localhost 指向 Linux 虚拟机，而非 Windows 主机。

:::tip 都在 WSL2 内？没问题。 如果你的模型服务器也在 WSL2 内运行（vLLM、SGLang 和 llama-server 的常见情况），localhost 可以正常工作——它们共享同一网络命名空间。跳过本节。 :::

方式 1：镜像网络模式（推荐）

适用于 Windows 11 22H2+，镜像模式使 localhost 在 Windows 和 WSL2 之间双向工作——最简单的解决方案。

1. 创建或编辑 %USERPROFILE%\.wslconfig（如 C:\Users\YourName\.wslconfig）：

   [wsl2]
   networkingMode=mirrored
   

2. 从 PowerShell 重启 WSL：

   wsl --shutdown
   

3. 重新打开 WSL2 终端。localhost 现在可以访问 Windows 服务：

   curl http://localhost:11434/v1/models   # Windows 上的 Ollama——正常工作
   

:::note Hyper-V 防火墙 在某些 Windows 11 版本上，Hyper-V 防火墙默认阻止镜像连接。如果启用镜像模式后 localhost 仍无法工作，在管理员 PowerShell 中运行：

Set-NetFirewallHyperVVMSetting -Name '{40E0AC32-46A5-438A-A0B2-2B479E8F2E90}' -DefaultInboundAction Allow

:::

方式 2：使用 Windows 主机 IP（Windows 10 / 旧版本）

如果无法使用镜像模式，从 WSL2 内部找到 Windows 主机 IP 并使用它代替 localhost：

# 获取 Windows 主机 IP（WSL2 虚拟网络的默认网关）
ip route show | grep -i default | awk '{ print $3 }'
# 示例输出：172.29.192.1

在 Hermes 配置中使用该 IP：

model:
  default: qwen2.5-coder:32b
  provider: custom
  base_url: http://172.29.192.1:11434/v1   # Windows 主机 IP，非 localhost

:::tip 动态获取 WSL2 重启后主机 IP 可能变化。可在 shell 中动态获取：

export WSL_HOST=$(ip route show | grep -i default | awk '{ print $3 }')
echo "Windows host at: $WSL_HOST"
curl http://$WSL_HOST:11434/v1/models   # 测试 Ollama

或使用机器的 mDNS 名称（需要 WSL2 中的 libnss-mdns）：

sudo apt install libnss-mdns
curl http://$(hostname).local:11434/v1/models

:::

服务器绑定地址（NAT 模式必需）

如果使用方式 2（NAT 模式加主机 IP），Windows 上的模型服务器必须接受来自 127.0.0.1 以外的连接。默认情况下，大多数服务器只监听 localhost——NAT 模式下 WSL2 的连接来自不同的虚拟子网，会被拒绝。在镜像模式下，localhost 直接映射，因此默认的 127.0.0.1 绑定可以正常工作。

服务器	默认绑定	修复方式
Ollama	127.0.0.1	启动 Ollama 前设置 OLLAMA_HOST=0.0.0.0 环境变量（Windows 系统设置 → 环境变量，或编辑 Ollama 服务）
LM Studio	127.0.0.1	在开发者标签页 → 服务器设置中启用**"Serve on Network"**
llama-server	127.0.0.1	在启动命令中添加 --host 0.0.0.0
vLLM	0.0.0.0	默认已绑定所有接口
SGLang	127.0.0.1	在启动命令中添加 --host 0.0.0.0

Windows 上的 Ollama（详细步骤）： Ollama 作为 Windows 服务运行。设置 OLLAMA_HOST：

1. 打开系统属性 → 环境变量
2. 添加新的系统变量：OLLAMA_HOST = 0.0.0.0
3. 重启 Ollama 服务（或重启电脑）

Windows 防火墙

Windows 防火墙将 WSL2 视为独立网络（在 NAT 和镜像模式下均如此）。如果按上述步骤操作后连接仍然失败，为模型服务器端口添加防火墙规则：

# 在管理员 PowerShell 中运行——将 PORT 替换为你服务器的端口
New-NetFirewallRule -DisplayName "Allow WSL2 to Model Server" -Direction Inbound -Action Allow -Protocol TCP -LocalPort 11434

常用端口：Ollama 11434、vLLM 8000、SGLang 30000、llama-server 8080、LM Studio 1234。

快速验证

从 WSL2 内部测试是否能访问模型服务器：

# 将 URL 替换为你服务器的地址和端口
curl http://localhost:11434/v1/models          # 镜像模式
curl http://172.29.192.1:11434/v1/models       # NAT 模式（使用你的实际主机 IP）

如果收到列出模型的 JSON 响应，说明配置正确。在 Hermes 配置中使用相同的 URL 作为 base_url。

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本地模型故障排查

以下问题影响与 Hermes 配合使用的所有本地推理服务器。

从 WSL2 连接 Windows 托管模型服务器时"连接被拒绝"

如果你在 WSL2 内运行 Hermes 而模型服务器在 Windows 主机上，在 WSL2 默认 NAT 网络模式下 http://localhost:<port> 无法工作。参见上方的 WSL2 网络 了解解决方案。

工具调用以文本形式出现而非执行

模型输出类似 {"name": "web_search", "arguments": {...}} 的消息，而不是实际调用工具。

原因： 你的服务器未启用工具调用，或模型不支持通过服务器的工具调用实现。

服务器	修复方式
llama.cpp	在启动命令中添加 --jinja
vLLM	添加 --enable-auto-tool-choice --tool-call-parser hermes
SGLang	添加 --tool-call-parser qwen（或适当的解析器）
Ollama	工具调用默认启用——确保你的模型支持（使用 ollama show model-name 检查）
LM Studio	更新到 0.3.6+ 并使用具有原生工具支持的模型

模型似乎忘记上下文或给出不连贯的响应

原因： 上下文窗口太小。当对话超过上下文限制时，大多数服务器会静默丢弃较早的消息。Hermes 的系统 prompt 加工具 schema 单独就可能占用 4k–8k tokens。

诊断：

# 检查 Hermes 认为的上下文大小
# 查看启动行："Context limit: X tokens"

# 检查服务器的实际上下文
# Ollama：ollama ps（CONTEXT 列）
# llama.cpp：curl http://localhost:8080/props | jq '.default_generation_settings.n_ctx'
# vLLM：检查启动参数中的 --max-model-len

修复： 将上下文设置为至少 32,768 tokens 用于智能体使用。参见上方各服务器章节了解具体标志。

启动时显示"Context limit: 2048 tokens"

Hermes 从服务器的 /v1/models 端点自动检测上下文长度。如果服务器报告的值较低（或根本不报告），Hermes 使用模型声明的限制，该值可能不正确。

修复： 在 config.yaml 中显式设置：

model:
  default: your-model
  provider: custom
  base_url: http://localhost:11434/v1
  context_length: 32768

响应在句子中间被截断

可能原因：

1. 服务器上的输出上限（max_tokens）过低 — SGLang 默认每次响应 128 tokens。在服务器上设置 --default-max-tokens，或在 config.yaml 中配置 model.max_tokens。注意：max_tokens 只控制响应长度——与对话历史可以有多长无关（那是 context_length）。
2. 上下文耗尽 — 模型填满了上下文窗口。增加 model.context_length 或在 Hermes 中启用上下文压缩。

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LiteLLM Proxy — 多提供商网关

LiteLLM 是一个 OpenAI 兼容代理，将 100+ LLM 提供商统一在单一 API 后面。最适合：无需更改配置即可切换提供商、负载均衡、故障转移链、预算控制。

# 安装并启动
pip install "litellm[proxy]"
litellm --model anthropic/claude-sonnet-4 --port 4000

# 或使用配置文件支持多个模型：
litellm --config litellm_config.yaml --port 4000

然后通过 hermes model → 自定义端点 → http://localhost:4000/v1 配置 Hermes。

带故障转移的 litellm_config.yaml 示例：

model_list:
  - model_name: "best"
    litellm_params:
      model: anthropic/claude-sonnet-4
      api_key: sk-ant-...
  - model_name: "best"
    litellm_params:
      model: openai/gpt-4o
      api_key: sk-...
router_settings:
  routing_strategy: "latency-based-routing"

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ClawRouter — 成本优化路由

ClawRouter 由 BlockRunAI 开发，是一个本地路由代理，根据查询复杂度自动选择模型。它从 14 个维度对请求进行分类，并路由到能处理该任务的最便宜模型。支付方式为 USDC 加密货币（无需 API key）。

# 安装并启动
npx @blockrun/clawrouter    # 在端口 8402 启动

然后通过 hermes model → 自定义端点 → http://localhost:8402/v1 → 模型名称 blockrun/auto 配置 Hermes。

路由配置文件：

配置文件	策略	节省
blockrun/auto	质量/成本均衡	74-100%
blockrun/eco	尽可能便宜	95-100%
blockrun/premium	最佳质量模型	0%
blockrun/free	仅免费模型	100%
blockrun/agentic	针对工具使用优化	不定

:::note ClawRouter 需要在 Base 或 Solana 上有 USDC 充值的钱包用于支付。所有请求通过 BlockRun 的后端 API 路由。运行 npx @blockrun/clawrouter doctor 检查钱包状态。 :::

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其他兼容提供商

任何具有 OpenAI 兼容 API 的服务均可使用。一些常用选项：

提供商	基础 URL	说明
Together AI	https://api.together.xyz/v1	云托管开源模型
Groq	https://api.groq.com/openai/v1	超快推理
DeepSeek	https://api.deepseek.com/v1	DeepSeek 模型
Fireworks AI	https://api.fireworks.ai/inference/v1	快速开源模型托管
GMI Cloud	https://api.gmi-serving.com/v1	托管 OpenAI 兼容推理
Cerebras	https://api.cerebras.ai/v1	晶圆级芯片推理
Mistral AI	https://api.mistral.ai/v1	Mistral 模型
OpenAI	https://api.openai.com/v1	直连 OpenAI
Azure OpenAI	https://YOUR.openai.azure.com/	企业级 OpenAI
LocalAI	http://localhost:8080/v1	自托管，多模型
Jan	http://localhost:1337/v1	带本地模型的桌面应用

通过 hermes model → 自定义端点，或在 config.yaml 中配置任意上述服务：

model:
  default: meta-llama/Llama-3.1-70B-Instruct-Turbo
  provider: custom
  base_url: https://api.together.xyz/v1
  api_key: your-together-key

---

上下文长度检测

:::note 两个设置，容易混淆 context_length 是总上下文窗口——输入和输出 token 的合计预算（例如 Claude Opus 4.6 为 200,000）。Hermes 用它来决定何时压缩历史记录以及验证 API 请求。

model.max_tokens 是输出上限——模型在单次响应中最多可生成的 token 数。与对话历史可以有多长无关。行业标准名称 max_tokens 是常见的混淆来源；Anthropic 的原生 API 已将其重命名为 max_output_tokens 以更清晰。

当自动检测获取的窗口大小不正确时，设置 context_length。 仅当需要限制单次响应长度时，才设置 model.max_tokens。 :::

Hermes 使用多源解析链来检测模型和提供商的正确上下文窗口：

1. 配置覆盖 — config.yaml 中的 model.context_length（最高优先级）
2. 自定义提供商按模型 — custom_providers[].models.<id>.context_length
3. 持久缓存 — 之前发现的值（重启后保留）
4. 端点 /models — 查询服务器 API（本地/自定义端点）
5. Anthropic /v1/models — 查询 Anthropic API 获取 max_input_tokens（仅 API key 用户）
6. OpenRouter API — 来自 OpenRouter 的实时模型元数据
7. Nous Portal — 将 Nous 模型 ID 后缀匹配到 OpenRouter 元数据
8. models.dev — 社区维护的注册表，包含 100+ 提供商 3800+ 模型的提供商特定上下文长度
9. 回退默认值 — 广泛的模型系列模式（默认 128K）

大多数配置开箱即用。该系统具有提供商感知能力——同一模型在不同服务商处可能有不同的上下文限制（例如 claude-opus-4.6 在 Anthropic 直连时为 1M，在 GitHub Copilot 上为 128K）。

要显式设置上下文长度，在模型配置中添加 context_length：

model:
  default: "qwen3.5:9b"
  base_url: "http://localhost:8080/v1"
  context_length: 131072  # tokens

对于自定义端点，也可以按模型设置上下文长度：

custom_providers:
  - name: "My Local LLM"
    base_url: "http://localhost:11434/v1"
    models:
      qwen3.5:27b:
        context_length: 32768
      deepseek-r1:70b:
        context_length: 65536

hermes model 在配置自定义端点时会提示输入上下文长度。留空则自动检测。

:::tip 何时手动设置

• 你使用的 Ollama 自定义 num_ctx 低于模型最大值
• 你想将上下文限制在模型最大值以下（例如在 128k 模型上使用 8k 以节省显存）
• 你在不暴露 /v1/models 的代理后面运行 :::

---

命名自定义提供商

如果你使用多个自定义端点（例如本地开发服务器和远程 GPU 服务器），可以在 config.yaml 中将它们定义为命名自定义提供商：

custom_providers:
  - name: local
    base_url: http://localhost:8080/v1
    # api_key 省略——Hermes 对无 key 的本地服务器使用"no-key-required"
  - name: work
    base_url: https://gpu-server.internal.corp/v1
    key_env: CORP_API_KEY
    api_mode: chat_completions   # 由 `hermes model` → 自定义端点向导显式设置；自动检测仍作为回退
  - name: anthropic-proxy
    base_url: https://proxy.example.com/anthropic
    key_env: ANTHROPIC_PROXY_KEY
    api_mode: anthropic_messages  # 用于 Anthropic 兼容代理

某些 OpenAI 兼容端点需要特定于提供商的请求体字段。在对应的自定义提供商中添加 extra_body 映射，Hermes 会将其合并到该端点的每个 chat-completions 请求中：

custom_providers:
  - name: gemma-local
    base_url: http://localhost:8080/v1
    model: google/gemma-4-31b-it
    extra_body:
      enable_thinking: true
      reasoning_effort: high

使用你服务器文档中的格式。例如，vLLM Gemma 部署和某些 NVIDIA NIM 端点期望 enable_thinking 在 chat_template_kwargs 下，而不是作为顶级 extra_body 字段：

extra_body:
  chat_template_kwargs:
    enable_thinking: true

hermes model → 自定义端点向导现在会显式提示 api_mode 并将你的答案持久化到 config.yaml。当字段留空时，基于 URL 的自动检测（例如 /anthropic 路径 → anthropic_messages）仍作为回退。

使用三段式语法在会话中途切换：

/model custom:local:qwen-2.5       # 使用"local"端点和 qwen-2.5
/model custom:work:llama3-70b      # 使用"work"端点和 llama3-70b
/model custom:anthropic-proxy:claude-sonnet-4  # 使用代理

也可以从交互式 hermes model 菜单中选择命名自定义提供商。

---

实战配置：Together AI、Groq、Perplexity

其他兼容提供商 中列出的云提供商都使用 OpenAI 的 REST 方言，因此在 custom_providers: 下的接入方式相同。以下是三个可直接使用的配置示例。每个示例放入 ~/.hermes/config.yaml，对应的 API key 放入 ~/.hermes/.env。

Together AI

托管开源模型（Llama、MiniMax、Gemma、DeepSeek、Qwen），价格显著低于一方 API。适合多模型场景的默认选择。

# ~/.hermes/config.yaml
custom_providers:
  - name: together
    base_url: https://api.together.xyz/v1
    key_env: TOGETHER_API_KEY
    # api_mode: chat_completions  # 默认——无需设置

model:
  default: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7   # 或 together.ai/models 中的任意模型
  provider: custom:together

# ~/.hermes/.env
TOGETHER_API_KEY=your-together-key

会话中途切换模型：

/model custom:together:meta-llama/Llama-3.3-70B-Instruct-Turbo
/model custom:together:google/gemma-4-31b-it
/model custom:together:deepseek-ai/DeepSeek-V3

Together 的 /v1/models 端点可用，因此 hermes model 可以自动发现可用模型。

Groq

超快推理（Llama-3.3-70B 约 500 tok/s）。模型目录较小，但对延迟敏感的交互式使用效果出色。

# ~/.hermes/config.yaml
custom_providers:
  - name: groq
    base_url: https://api.groq.com/openai/v1
    key_env: GROQ_API_KEY

model:
  default: llama-3.3-70b-versatile
  provider: custom:groq

# ~/.hermes/.env
GROQ_API_KEY=your-groq-key

Perplexity

当你需要自动进行实时网页搜索和引用的模型时很有用。对可用模型有严格限制——查看 perplexity.ai/settings/api 获取当前列表。

# ~/.hermes/config.yaml
custom_providers:
  - name: perplexity
    base_url: https://api.perplexity.ai
    key_env: PERPLEXITY_API_KEY

model:
  default: sonar
  provider: custom:perplexity

# ~/.hermes/.env
PERPLEXITY_API_KEY=your-perplexity-key

在单个配置中使用多个提供商

三个示例可以组合使用——同时使用所有提供商，并通过 /model custom:<name>:<model> 按轮次切换：

custom_providers:
  - name: together
    base_url: https://api.together.xyz/v1
    key_env: TOGETHER_API_KEY
  - name: groq
    base_url: https://api.groq.com/openai/v1
    key_env: GROQ_API_KEY
  - name: perplexity
    base_url: https://api.perplexity.ai
    key_env: PERPLEXITY_API_KEY

model:
  default: MiniMaxAI/MiniMax-M2.7
  provider: custom:together      # 启动时使用 Together；之后可自由切换

:::tip 故障排查

• hermes doctor 对于上述任何名称都不应打印 Unknown provider 警告（在 #15083 的 CLI 验证器修复之后）。
• 如果某个提供商的 /v1/models 端点不可达（Perplexity 是常见情况），hermes model 会在警告后持久化模型而不是硬性拒绝——参见 #15136。
• 要完全跳过 custom_providers: 并使用带 CUSTOM_BASE_URL 环境变量的裸 provider: custom，参见 #15103。 :::

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选择合适的配置

使用场景	推荐方案
只想让它工作	OpenRouter（默认）或 Nous Portal
本地模型，简单配置	Ollama
生产 GPU 服务	vLLM 或 SGLang
Mac / 无 GPU	Ollama 或 llama.cpp
多提供商路由	LiteLLM Proxy 或 OpenRouter
成本优化	ClawRouter 或带 sort: "price" 的 OpenRouter
最大隐私保护	Ollama、vLLM 或 llama.cpp（完全本地）
企业 / Azure	Azure OpenAI 加自定义端点
中国 AI 模型	z.ai（GLM）、Kimi/Moonshot（kimi-coding 或 kimi-coding-cn）、MiniMax、小米 MiMo 或腾讯 TokenHub（一等提供商）

:::tip 可以随时使用 hermes model 切换提供商——无需重启。无论使用哪个提供商，你的对话历史、记忆和技能都会保留。 :::

可选 API Key

功能	提供商	环境变量
网页抓取	Firecrawl	FIRECRAWL_API_KEY、FIRECRAWL_API_URL
浏览器自动化	Browserbase	BROWSERBASE_API_KEY、BROWSERBASE_PROJECT_ID
图像生成	FAL	FAL_KEY
高级 TTS 语音	ElevenLabs	ELEVENLABS_API_KEY
OpenAI TTS + 语音转录	OpenAI	VOICE_TOOLS_OPENAI_KEY
Mistral TTS + 语音转录	Mistral	MISTRAL_API_KEY
跨会话用户建模	Honcho	HONCHO_API_KEY
语义长期记忆	Supermemory	SUPERMEMORY_API_KEY

自托管 Firecrawl

默认情况下，Hermes 使用 Firecrawl 云 API 进行网页搜索和抓取。如果你希望在本地运行 Firecrawl，可以将 Hermes 指向自托管实例。完整配置说明参见 Firecrawl 的 SELF_HOST.md。

优势： 无需 API key，无速率限制，无按页计费，完全数据主权。

劣势： 云版本使用 Firecrawl 专有的"Fire-engine"进行高级反爬虫绕过（Cloudflare、CAPTCHA、IP 轮换）。自托管版本使用基础 fetch + Playwright，某些受保护的网站可能失败。搜索使用 DuckDuckGo 而非 Google。

配置步骤：

1. 克隆并启动 Firecrawl Docker 栈（5 个容器：API、Playwright、Redis、RabbitMQ、PostgreSQL——需要约 4-8 GB RAM）：

   git clone https://github.com/firecrawl/firecrawl
   cd firecrawl
   # 在 .env 中设置：USE_DB_AUTHENTICATION=false, HOST=0.0.0.0, PORT=3002
   docker compose up -d
   

2. 将 Hermes 指向你的实例（无需 API key）：

   hermes config set FIRECRAWL_API_URL http://localhost:3002
   

如果你的自托管实例启用了认证，也可以同时设置 FIRECRAWL_API_KEY 和 FIRECRAWL_API_URL。

OpenRouter 提供商路由

使用 OpenRouter 时，可以控制请求如何在提供商之间路由。在 ~/.hermes/config.yaml 中添加 provider_routing 节：

provider_routing:
  sort: "throughput"          # "price"（默认）、"throughput" 或 "latency"
  # only: ["anthropic"]      # 仅使用这些提供商
  # ignore: ["deepinfra"]    # 跳过这些提供商
  # order: ["anthropic", "google"]  # 按此顺序尝试提供商
  # require_parameters: true  # 仅使用支持所有请求参数的提供商
  # data_collection: "deny"   # 排除可能存储/训练数据的提供商

快捷方式： 在任意模型名称后附加 :nitro 进行吞吐量排序（如 anthropic/claude-sonnet-4:nitro），或附加 :floor 进行价格排序。

OpenRouter Pareto Code 路由器

OpenRouter 提供一个实验性编程模型路由器 openrouter/pareto-code，自动将请求路由到满足编程质量标准的最便宜模型（按 Artificial Analysis 排名）。选择此模型并在 ~/.hermes/config.yaml 中调整 min_coding_score 参数：

model:
  provider: openrouter
  model: openrouter/pareto-code

openrouter:
  min_coding_score: 0.65   # 0.0–1.0；越高 = 越强（越贵）的编程模型。默认 0.65。

说明：

• min_coding_score 仅在 model.model 为 openrouter/pareto-code 时发送。对其他任何模型该值无效。
• 设置为空字符串（或删除该行）让 OpenRouter 选择最强的可用编程模型——这是省略 plugins 块时的文档行为。
• 在给定日期内，按分数选择是确定性的，但随着 Pareto 前沿移动（新模型、基准更新），实际选择的模型可能变化。
• 参见 OpenRouter 的 Pareto Router 文档 了解完整路由器行为。
• 要将 Pareto Code 路由器用于特定辅助任务（压缩、视觉等）而非主智能体，在该任务下设置 extra_body.plugins——参见辅助模型 → OpenRouter 路由与辅助任务的 Pareto Code。

故障转移提供商

配置一个备用提供商链，当主模型失败时（速率限制、服务器错误、认证失败）Hermes 按顺序尝试。规范格式是顶级 fallback_providers: 列表：

fallback_providers:
  - provider: openrouter
    model: anthropic/claude-sonnet-4
  - provider: anthropic
    model: claude-sonnet-4
    # base_url: http://localhost:8000/v1    # 可选，用于自定义端点
    # api_mode: chat_completions           # 可选覆盖

为向后兼容，旧版单对 fallback_model: 字典仍被接受：

fallback_model:
  provider: openrouter
  model: anthropic/claude-sonnet-4

激活时，故障转移在不丢失对话的情况下中途切换模型和提供商。链按条目逐一尝试；每个会话激活一次。

支持的提供商：openrouter、nous、openai-codex、copilot、copilot-acp、anthropic、gemini、google-gemini-cli、qwen-oauth、huggingface、zai、kimi-coding、kimi-coding-cn、minimax、minimax-cn、minimax-oauth、deepseek、nvidia、xai、xai-oauth、ollama-cloud、bedrock、azure-foundry、opencode-zen、opencode-go、kilocode、xiaomi、arcee、gmi、stepfun、lmstudio、alibaba、alibaba-coding-plan、tencent-tokenhub、custom。

:::tip 故障转移仅通过 config.yaml 配置——或通过 hermes fallback 交互式配置。有关触发时机、链推进方式以及与辅助任务和委托的交互，参见故障转移提供商。 :::

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另请参阅

• 配置 — 通用配置（目录结构、配置优先级、终端后端、记忆、压缩等）
• 环境变量 — 所有环境变量的完整参考