客服工单分流
从同一工单判断紧急程度、负责团队和严重性。
发送状态和类型化问题,在一个结构化响应中获得概率、选项或评分。
从同一工单判断紧急程度、负责团队和严重性。
选择下一队列或操作,并保留完整概率分布。
在工作流继续之前执行多个原子检查。
通过自定义 OpenAI 兼容供应商将 OpenCode 接入 ApiClo,地址为 https://apiclo.com/v1,密钥放入 APICLO_API_KEY。OpenCode v1 与 v2 的配置字段不同,复制配置前先运行 opencode --version。
让 OpenCode 服务进程读取 APICLO_API_KEY。v2 在 providers.apiclo 中设置 package 为 @opencode/ai/providers/openai-compatible、env 为 [APICLO_API_KEY]、settings.baseURL 为 https://apiclo.com/v1。
添加 models 条目,将 modelID 设为准确的 ApiClo 模型 ID,然后选择 apiclo/<alias>。供应商前缀用于 OpenCode 内部选择,发送给上游的仍是 ApiClo 模型 ID。
v1 使用 provider/npm/options,不能混用 v2 的 providers/package/settings。分别测试文本、工具和图片,仅为实际支持视觉的模型启用相关能力。
export APICLO_API_KEY="YOUR_APICLO_KEY"
$env:APICLO_API_KEY="YOUR_APICLO_KEY"
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"model": "apiclo/sonnet",
"providers": {
"apiclo": {
"env": ["APICLO_API_KEY"],
"package": "@opencode/ai/providers/openai-compatible",
"settings": {"baseURL": "https://apiclo.com/v1"},
"models": {"sonnet": {"modelID": "claude-sonnet-5"}}
}
}
}
发送一次小请求,在 ApiClo Logs 中核对准确模型、结果和扣费用量。分别验证工具和图片。客户端缓存设置不证明命中,应检查实际缓存读取与写入 token。
ApiClo 是独立网关。客户端接入不包含该客户端的订阅,也不保证所有功能。应按当前模型费率比较普通输入、缓存读取、缓存写入和输出;命中与节省取决于实际负载。
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