@jeffreycao/copilot-api

v2.6.2

Published

19 hours ago

GitHub Copilot, OpenAI Codex, OpenCode Go, and third-party AI provider gateway with OpenAI and Anthropic API compatibility.

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jeffreycao

github-copilot codex ai-gateway opencode anthropic-compatible

Copilot API

快速开始

最快启动一个可用网关的方式：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest start

服务默认监听 http://localhost:4141。也可以先登录 GitHub Copilot 或配置第三方 provider：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth login

验证网关已启动：

curl http://localhost:4141/v1/models

[!NOTE] token usage 存储需要 Node.js >= 22.13.0 或 Bun。详见通过 npx 使用。

接下来可按你的客户端选择指南：与 Claude Code 一起使用、与 OpenCode 一起使用、与 Codex 一起使用，或通过 Docker 运行。

功能亮点

统一 API 网关：在同一个本地端点上提供 OpenAI 兼容的 Chat Completions（/v1/chat/completions）、OpenAI Responses API（/v1/responses）和 Anthropic 兼容的 Messages（/v1/messages）。
多 Provider 接入：在同一个网关后面统一路由 GitHub Copilot、内置 codex provider 和第三方 provider（Kimi、DeepSeek、DashScope、OpenRouter、OpenCode Go 或自定义 provider）。GitHub Copilot 是可选能力——只要至少有一个启用中的 provider，无需 GitHub token 也能按 provider-only 模式启动。
为 Coding Agent 而生：为 Claude Code、OpenCode 和 Codex 提供完整的配置指南，包括交互式 --claude-code 启动器和面向 Codex 的合并模型目录。
Streaming 与 WebSocket：三种面向客户端的协议都支持 SSE 流式输出。上游 Copilot Responses 流量会根据每个模型声明的端点选择 WebSocket 或 HTTP；内置 codex provider 的流式 Responses 请求默认走 WebSocket，关闭 useResponsesApiWebSocket 后改走 HTTP。
桌面应用：Electron 图形界面，支持 GitHub Copilot 登录、Codex OAuth、provider 配置、token 用量、日志查看和一键启动 / 停止。

兼容性

所有客户端都访问同一个本地端点。网关会把每个请求路由到 GitHub Copilot、内置 codex provider 或已配置的第三方 provider，并在 provider 使用不同协议时进行协议翻译。

客户端 / 协议矩阵

| 客户端 | Chat Completions | Responses | Anthropic Messages | 推荐 | |---|:---:|:---:|:---:|---| | Claude Code | — | — | ✅ 原生 / 适配 | Anthropic Messages | | OpenCode | ✅ 原生 | ✅ 原生 / 适配 | ✅ 原生 / 适配（通过 @ai-sdk/anthropic） | Anthropic Messages | | Codex | — | ✅ 原生 / 适配 | — | Responses | | OpenAI 兼容客户端 | ✅ 原生 | ✅ 原生 / 适配 | — | Chat Completions | | Anthropic 兼容客户端 | — | — | ✅ 原生 / 适配 | Anthropic Messages |

Provider 与协议。 协议能力按模型决定。Chat Completions 必须使用原生端点，Responses 和 Messages 则可在存在受支持路径时进行适配。内置 codex provider 原生使用 Responses；第三方 provider 可选择 anthropic、openai-compatible 或 openai-responses，也可按模型覆盖。

桌面应用

更喜欢图形界面？desktop/ 目录下的 Electron 桌面应用支持 GitHub Copilot 登录、OpenAI Codex OAuth，以及 Kimi、DeepSeek、DashScope、OpenRouter 或自定义 provider 的 API Key 配置——可以一键启动 / 停止本地服务，并在一个窗口里查看本地端点、鉴权 Header、可用模型、用量和日志。

Windows x64（.exe）、macOS Apple Silicon（.dmg）和 Linux x64（.AppImage）安装包发布在 GitHub Releases。完整配置与高级设置见 Electron 桌面应用。

与 Claude Code 一起使用

这个 AI gateway 可以为 Claude Code 提供后端能力。Claude Code 是 Anthropic 提供的实验性面向开发者的对话式 AI 助手。

有两种方式可以把 Claude Code 配置为使用这个 AI gateway：

通过 `--claude-code` 标志进行交互式配置

执行带 --claude-code 的 start 命令开始：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest start --claude-code

你不再需要手动选择模型。Gateway 会自动检测每个 Claude Code 尺寸档位对应的最新可用模型——opus 映射到最新的 Opus 模型，sonnet 映射到最新的 Sonnet 模型，haiku 映射到最新的 Haiku 模型——并生成相应设置 ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL、ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL 和 ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL 的命令。若某个档位没有匹配的可用模型，则会被省略。该命令会被复制到剪贴板，并设置 Claude Code 使用这个 AI gateway 所需的环境变量。

在新的终端中粘贴并执行这条命令，即可启动 Claude Code。

通过 `settings.json` 手动配置

另一种方式是在项目根目录中创建 .claude/settings.json 文件，并写入 Claude Code 所需的环境变量。这样你就不需要每次都运行交互式配置了。

下面是一个 .claude/settings.json 示例：

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "http://localhost:4141",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "dummy",
    "ANTHROPIC_MODEL": "gpt-5.6-sol[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "gpt-5.6-sol[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "gpt-5.6-sol[1m]",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "gpt-5.6-luna[1m]",
    "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "272000",
    "CLAUDE_CODE_USE_VERTEX": "0",
    "CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "0",
    "DISABLE_NON_ESSENTIAL_MODEL_CALLS": "1",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1",
    "CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0",
    "CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION": "false",
    "CLAUDE_CODE_DISABLE_TERMINAL_TITLE": "true",
    "CLAUDE_CODE_ENABLE_AWAY_SUMMARY": "0",
    "CLAUDE_CODE_TOTAL_TOKENS_REMINDER": "off",
    "CLAUDE_CODE_EFFORT_LEVEL": "max",
    "MCP_CONNECT_TIMEOUT_MS": "20000"
  },
  "alwaysThinkingEnabled": true,
  "showThinkingSummaries": true
}

请根据需要替换 ANTHROPIC_MODEL、ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL、ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL 和 ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL。配置完成后，请安装 claude code 插件，见插件集成。
CLAUDE_CODE_TOTAL_TOKENS_REMINDER: "off" 用于关闭 Claude Code 的 total tokens 提醒功能。该功能开启时会在对话中注入 <total_tokens>N tokens left</total_tokens> 块，提示模型剩余的 token 预算；默认预算为 1500w（15,000,000）tokens，意义不大，因此这里配置为关闭。
如果你使用的是 codex provider，建议不要将模型名配置成 codex/xxx 格式（如 codex/gpt-5.6-sol）。Claude Code 会针对 codex/ 前缀做降智行为——例如每次请求时移除所有之前返回的思考块（thinking blocks）。请使用纯模型名（如 gpt-5.6-sol），并在 config.json 中配置 modelMappings 将其映射回 codex provider：
```
"modelMappings": {
  "gpt-5.6-sol": "codex/gpt-5.6-sol",
  "gpt-5.6-terra": "codex/gpt-5.6-terra",
  "gpt-5.6-luna": "codex/gpt-5.6-luna"
},
```
将 CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER 设为 0 可以阻止 Claude Code 在 system prompt 中附加计费和版本信息，从而避免 prompt cache 失效。
关闭 CLAUDE_CODE_ENABLE_PROMPT_SUGGESTION 和 CLAUDE_CODE_ENABLE_AWAY_SUMMARY 可以避免不必要地消耗额度。
Claude Code WebSearch 已支持纯搜索请求。Copilot 路径请保持全局 messageApiWebSearchModel 指向 Responses-capable GPT 模型或 provider/model 别名；provider 路由请使用原生 Anthropic provider 或 openai-responses provider。只有在你明确想禁止这类流量时，才需要把 WebSearch 加到 permissions.deny。
如果使用的不是 Claude 模型，请不要启用 ENABLE_TOOL_SEARCH。如果使用的是 Claude 模型，则可以启用 ENABLE_TOOL_SEARCH。当前 Claude Code 使用的是客户端 tool search 模式，在该模式下每次加载 defer tools 都需要额外请求一次。
CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW：设置用于自动压缩计算的上下文容量（以 token 为单位）。默认使用模型自身的上下文窗口：标准模型为 200K，扩展上下文模型为 1M。使用 1M 上下文模型（如 claude-opus-4-6[1m]）时，可设置一个较低的值（如 500000）将窗口视为 500K 用于压缩计算。该值受限于模型的实际上下文窗口上限。CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE 会基于此值的百分比生效。设置此变量可将压缩阈值与状态栏的 used_percentage 解耦（后者始终使用模型的完整上下文窗口）。

更多选项见：Claude Code settings

也可以参考 IDE 集成说明：Add Claude Code to your IDE

与 OpenCode 一起使用

OpenCode 已经有直接的 GitHub Copilot provider。本节适用于你希望让 OpenCode 通过 @ai-sdk/anthropic 指向这个 AI gateway，并复用本 README 前面提到的 agent 行为时。

最小配置

使用 OpenCode OAuth app 启动 AI gateway：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth --oauth-app=opencode
npx @jeffreycao/copilot-api@latest start

然后让 OpenCode 通过 @ai-sdk/anthropic 指向这个 AI gateway。

示例 ~/.config/opencode/opencode.json：

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "local": {
      "npm": "@ai-sdk/anthropic",
      "name": "My Local",
      "options": {
        "baseURL": "http://localhost:4141/v1",
        "apiKey": "dummy"
      },
      "models": {
        "gpt-5.4": {
          "name": "gpt-5.4",
          "modalities": {
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"]
          },
          "limit": {
            "context": 400000,
            "input": 272000,
            "output": 128000
          }
        },
        "claude-sonnet-4.6": {
          "id": "claude-sonnet-4.6",
          "name": "claude-sonnet-4.6",
          "modalities": {
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"]
          },
          "limit": {
            "context": 200000,
            "output": 32000
          },
          "options": {
            "thinking": {
              "type": "adaptive"
            },
            "effort": "max"
          }
        }
      }
    }
  }
}

这些字段的重要性：

npm: "@ai-sdk/anthropic" 是关键。OpenCode 会以 Anthropic Messages 语义与这个 AI gateway 通信，而不是把一切扁平化为 OpenAI Chat Completions。
options.baseURL 应设为 http://localhost:4141/v1；Anthropic SDK 会自动补上 /messages、/models 和 /messages/count_tokens。
如果你在此代理中启用了 auth.apiKeys，请把 dummy 替换为真实 key；否则任意占位值都可以。

与 Codex 一起使用

这个 AI gateway 也可以为 Codex 提供后端能力。

Codex `config.toml` 参考配置

把以下 [model_providers.copilot_api] 段加入你的 Codex ~/.codex/config.toml：

model_provider = "copilot_api"
model_reasoning_summary = "auto"
model_context_window = 272000
model_auto_compact_token_limit = 244800
web_search = "live"

[model_providers.copilot_api]
name = "OpenAI"
base_url = "http://localhost:4141"
env_key = "GITHUB_COPILOT_API_KEY"
requires_openai_auth = true
supports_websockets = false
supports_standalone_web_search = true
wire_api = "responses"
request_max_retries = 3
stream_max_retries = 3
stream_idle_timeout_ms = 300000

[features]
remote_compaction_v2 = true
# optional: set false only when the model does not support tool_search
apps = false
standalone_web_search = true

[analytics]
enabled = false

[!NOTE] name 一定要配置为 "OpenAI"。
对于不支持 tool_search 的第三方模型，我们建议禁用 features.apps。否则，每个提示可能会额外消耗 20,000 多个 token。
必须同时启用 supports_standalone_web_search 和 [features] standalone_web_search，Codex 才会暴露独立的 web.run 搜索工具。

Codex 未登录 GPT 账号时

[model_providers.copilot_api]
name = "OpenAI"
base_url = "http://localhost:4141"
requires_openai_auth = false
supports_websockets = false
supports_standalone_web_search = true
wire_api = "responses"
request_max_retries = 3
stream_max_retries = 3
stream_idle_timeout_ms = 300000

[features]
standalone_web_search = true

[model_providers.copilot_api.auth]
command = "powershell.exe"
args = [
    "-NoProfile",
    "-NonInteractive",
    "-Command",
    "[Console]::Out.Write($env:GITHUB_COPILOT_API_KEY)"
]

macOS 将 auth 段替换为：

[model_providers.copilot_api.auth]
command = "/bin/zsh"
args = [
    "-c",
    "printf '%s' \"$GITHUB_COPILOT_API_KEY\""
]

未按上述方式配置时，Codex 未登录 GPT 账号拉不到 /v1/models，无法选择自定义模型。

Codex 客户端（User-Agent 以 codex 开头）请求顶层 GET /v1/models 时，网关会把原生 Codex 模型与可通过 Messages 适配的模型合并返回。除 DeepSeek 模型外，后者会声明 use_responses_lite: true；DeepSeek 模型使用 use_responses_lite: false 和 tool_mode: null。调用 /v1/responses 后，Anthropic provider 走 Responses → Messages，OpenAI 兼容 provider 以及只支持 Chat 的 Copilot 模型则复用现有 Messages 路由继续走 Responses → Messages → Chat Completions，最终统一翻译回 Responses（包括流式事件）。

注意： DeepSeek 模型不使用 Responses Lite（use_responses_lite: false、tool_mode: null），因此向 Codex 暴露的工具集合与其他模型（tool_mode: "code_mode_only"）不一致。在会话中途切换 DeepSeek 模型与 Responses Lite 模型并不兼容——一套工具集合下产生的工具调用和会话历史无法直接沿用到另一套。切换模型时请新建 Codex 会话。

合并后的模型列表会直接展示在 Codex 的模型选择界面中，包含各 provider 暴露的模型：

对 Codex 客户端而言，只有 gpt-* Copilot 模型走原生 Responses API；非 GPT Copilot 模型一律走适配路径，即使声明支持原生 /responses 也不例外。provider 的 /v1/responses 路由（顶层 provider/model 别名和 /:provider/v1/responses）对 Codex 客户端遵循同一规则：对 openai-responses provider，非 gpt-* 模型回退到 Messages 适配路径，gpt-* 模型保持原生 Responses 转发。

Responses Lite 的工具定义从 input 中的 additional_tools 读取，而不是依赖顶层 tools。该适配支持 function、namespace 和 custom tool；apply_patch 需要由客户端声明为 type: "custom"，不会作为独立工具类型特殊处理。工具调用返回时会恢复原始 name 与 namespace；压缩请求在裁剪旧历史前先保存工具定义，因此压缩期间也不会丢失工具。Messages 回退路径不支持 Responses tool_search 模式。Anthropic 的 output_config.effort 仍只使用项目既有的合法档位；Responses 的 minimal 会降级为 low，none 则不向 Anthropic 发送 effort。

当 Codex 通过顶层 GitHub Copilot 路由并设置 approvals_reviewer = "auto_review" 时，可在网关的 config.json 中将内部审核模型映射到一个支持 Responses API 的 Copilot 模型：

{
  "modelMappings": {
    "codex-auto-review": "gpt-5.6-luna"
  }
}

该映射只作用于顶层 GitHub Copilot 路由。provider-scoped 路由不会使用 modelMappings，因此内置 /codex provider 仍会原生处理 codex-auto-review。

项目概览

这是一个小型 AI gateway，可以使用 GitHub Copilot、内置 codex provider，也可以使用 DashScope 等已配置的第三方 provider。GitHub Copilot 现在是可选能力：如果本地没有 GitHub token，只要至少配置了一个启用中的 provider，服务仍可按 provider-only 模式启动。

AI gateway 会从同一个本地端点暴露 OpenAI / Anthropic 兼容 API，让 Claude Code、OpenCode、Codex 和 OpenAI 兼容客户端可以共用同一个本地服务。

在 GitHub Copilot 路径上，AI gateway 会在可用时优先使用 Copilot 原生的 Anthropic 风格 Messages API，在重工具调用场景下保留更原生的 Claude 行为。

重要说明

[!IMPORTANT] 使用前请先注意以下几点：
Codex 配置： 与 Codex 搭配使用时，请在 ~/.codex/config.toml 中添加 gateway provider，详见 Codex config.toml 参考配置。
Claude Code 配置： 与 Claude Code 搭配使用时，请将模型 ID 配置为 claude-opus-4-8[1m]。示例 claude settings.json 见通过 settings.json 手动配置。
OpenCode 配置： 与 OpenCode 搭配使用时，请使用 @ai-sdk/anthropic 配置 ~/.config/opencode/opencode.json，详见与 OpenCode 一起使用。
内置 copilot、codex 与第三方 provider： 执行 npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth，可选择 copilot、codex、deepseek、custom 等 provider。
注意事项： README 顶部移除的 GitHub Copilot warning 见 GitHub Copilot 安全提示。

前置要求

Bun（>= 1.2.x）
如果要通过 npx 运行已发布 CLI，需要 Node.js >= 22.13.0
只有在使用 GitHub Copilot provider 时，才需要已订阅 Copilot 的 GitHub 账号
如果不使用 GitHub Copilot，需要至少一个已配置 provider 的 API key 或 OAuth 登录

安装

安装依赖：

bun install

从源码运行

[!NOTE] 使用 [email protected] 从源码构建时，需要 Node.js ^22.18.0 || ^24.11.0 || >=26.0.0。这只是构建期要求；已发布 CLI 的运行时要求仍为 Node.js >= 22.13.0。

本项目可以通过多种方式从源码运行：

开发模式

bun run dev start

生产模式

bun run start start

结尾的 start 是传给 src/main.ts 的 CLI 子命令，不是笔误：bun run dev start 是 watch 模式，bun run start start 是生产模式。

通过 npx 使用

你可以直接用 npx 运行本项目：

[!IMPORTANT] 通过 npx 运行时，token usage 存储会使用 Node 内置的 node:sqlite 模块。该能力会在 Node.js >= 22.13.0（node:sqlite 不再需要 --experimental-sqlite 标志的首个版本）时启用；更早的 Node.js 上 CLI 仍可启动，但会禁用 token usage 存储。
如果不升级 Node.js 但仍需要 token usage 存储，可以改用 Bun 运行已发布 CLI：bunx --bun @jeffreycao/copilot-api@latest start。

npx @jeffreycao/copilot-api@latest start

带参数示例：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth keys --add your-gateway-api-key
npx @jeffreycao/copilot-api@latest start --host 0.0.0.0 --port 8080

绑定到 0.0.0.0 会将网关暴露到网络，因此服务要求至少配置一个网关 API Key，并将 CORS 限制为同源请求。

如果只想做认证或 provider 配置：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth

如果要不依赖 GitHub Copilot 运行，先配置至少一个 provider，然后正常启动服务：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth login --provider dashscope
npx @jeffreycao/copilot-api@latest start

配合 Docker 使用

仓库提供的 Compose 文件使用当前已发布的 ghcr.io/caozhiyuan/copilot-api:latest 镜像，无需在用户机器上构建镜像。它将 gateway 状态保存在 /data，并以非 root 的 bun 用户运行服务。

使用 Docker Compose 快速启动

在仓库根目录执行以下命令。将 YOUR_GATEWAY_API_KEY 替换为客户端访问 gateway 时使用的强密钥：

mkdir -p copilot-data
docker compose pull
docker compose run --rm copilot-api --auth keys --add YOUR_GATEWAY_API_KEY
docker compose run --rm copilot-api --auth login
docker compose up -d
docker compose ps

如果环境变量或用户自己创建的私有 .env 中已经设置 COPILOT_API_GITHUB_TOKEN 或旧变量 GH_TOKEN，可以跳过 --auth login。GitHub token 用于访问 GitHub Copilot，不能替代上面配置的 gateway API Key。

每次启动服务或执行认证命令前，一次性的 data-init 服务只会修复挂载目录中属于 gateway 自身的状态文件：config.json、github_token（含企业版的 ent_github_token，以及 opencode/github_token 这类 OAuth 应用子目录）、codex_credentials.json、desktop-config.json、copilot-api.sqlite*、logs/ 和 cache/。挂载目录中的其他文件和目录不会被改动。因此非 root 服务可以直接复用旧 root 容器写入的数据，包括权限为 0600 的配置文件。宿主机目录仍默认使用旧 Docker 文档中的 ./copilot-data；Compose 将它挂载到 /data，并设置对应的 COPILOT_API_HOME。如需复用其他位置的已有目录，可在环境变量或用户自己的 .env 中设置 COPILOT_API_DATA_DIR。

COPILOT_API_DATA_DIR=/absolute/path/to/copilot-data

首次运行前请先建好宿主机目录。Compose 不会自动创建缺失的宿主机目录（create_host_path: false），因此 COPILOT_API_DATA_DIR 写错会直接报错，而不会以空状态启动。一次性的 data-init 服务在改归属前会拒绝 / 这类危险路径；当挂载内容中出现 /etc、/usr 等系统目录时（说明路径实际指向了系统根目录）也会直接拒绝运行。

默认本地地址为 http://127.0.0.1:4141。配置好 gateway API Key 后，如需监听宿主机所有网卡，可在用户自己的 .env 中设置：

COPILOT_API_BIND=0.0.0.0
COPILOT_API_PORT=4141

Compose 服务还会从环境变量或用户自己的私有 .env 中传入 COPILOT_API_SQLITE_DB_PATH、COPILOT_API_ENTERPRISE_URL 和 COPILOT_API_OAUTH_APP。SQLite 路径是容器内路径，应放在可写的 /data 挂载目录下，例如：

COPILOT_API_SQLITE_DB_PATH=/data/copilot-api.sqlite
COPILOT_API_ENTERPRISE_URL=company.ghe.com
COPILOT_API_OAUTH_APP=opencode

Token 和代理变量也可以在同一文件中覆盖。代理地址必须能从容器内部访问。容器内部端口保持 4141，以便健康检查正常工作。

Electron 桌面应用

如果你更喜欢图形界面，仓库里还提供了位于 desktop/ 的 Electron 桌面应用。它支持 GitHub Copilot 登录、OpenAI Codex OAuth 与最多 3 个 Codex 账号的手动切换、移除未在使用的账号，以及 Kimi、DeepSeek、DashScope、OpenRouter 或自定义 provider 的 API Key 配置。切换 Codex 账号后，界面会提示手动重启服务。授权或配置 provider 后，可以一键启动或停止本地代理，并在界面里直接查看本地端点、鉴权 Header、可用模型、额度和日志。

设置页还可以配置 OAuth App、API Home、SQLite DB Path、Enterprise URL、详细日志以及最小化到托盘。Windows x64（.exe）、macOS Apple Silicon（.dmg）和 Linux x64（.AppImage）安装包发布在 GitHub Releases：

https://github.com/caozhiyuan/copilot-api/releases

Linux 用户需要先为下载的 AppImage 添加执行权限：

chmod +x Copilot-API-*-linux-x86_64.AppImage
./Copilot-API-*-linux-x86_64.AppImage

下载对应平台的安装包后，在应用内授权或配置 provider，选择端口并启动服务，再把你的客户端指向应用里显示的本地端点即可。发布版桌面应用使用随包内置的 Electron 运行时，正常使用不需要额外安装 Node.js；token usage 历史记录会在该内置运行时支持 SQLite 时启用。

桌面应用里的高级配置页会通过 GET/POST /admin/config/model-mappings 读写这份共享的模型映射。同一份映射会统一作用于 POST /v1/messages、POST /v1/messages/count_tokens、POST /v1/responses 和 POST /v1/chat/completions，不再按接口区分。它使用的是 auth.adminApiKey，不是普通的 auth.apiKeys；应用会在服务启动并自动生成该 key 后，直接从 config.json 读取它来发起请求。

GPT Tool Search

对于 gpt-5.4+ 这类 GPT Responses 模型，这个 AI gateway 可以通过一个很小的 MCP bridge 暴露 Responses tool_search。Claude Code 和 opencode 都可以使用同一个 bridge，前提是客户端会加载 MCP server，并且 Anthropic Messages 流量会经过这个 AI gateway。

GPT 模型不要设置 Claude Code 原生的 ENABLE_TOOL_SEARCH。这个开关启用的是 Claude Code 自己的客户端 tool search 模式，可能导致 deferred 工具定义不再转发给 AI gateway。这个 AI gateway 需要完整的工具定义，这样才能只保留那一小组常驻加载工具，其余工具统一转换为 Responses deferred namespace。

如果你安装了 tool-search@copilot-api-marketplace，Claude Code 会自动带上这个 MCP bridge，可以跳过下面这段 Claude Code MCP 手动配置。

请把 tool search bridge 加到 Claude Code 使用的 MCP 配置中：

{
  "mcpServers": {
    "tool_search": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@jeffreycao/copilot-api@latest", "mcp"]
    }
  }
}

请把 tool search bridge 加到 opencode 使用的 MCP 配置中：

{
  "mcp": {
    "tool_search": {
      "type": "local",
      "command": ["npx", "-y", "@jeffreycao/copilot-api@latest", "mcp"]
    }
  }
}

本地开发时可以将命令换成 bun，参数换成 ["run", "./src/main.ts", "mcp"]。

AI gateway 内部现在会把 OpenAI Responses tool_search 配置成 client-executed 模式。deferred tools 仍然会作为可搜索 namespace 暴露给模型，但会明确要求模型直接返回下一步要加载的精确工具名列表。

该 bridge 使用直接工具选择，不做 query 搜索。工具入参是 names，值为逗号分隔的精确 deferred 工具名，例如 TaskList,TaskGet,mcp__fetch__fetch。

插件集成

本项目为 Claude Code 和 opencode 提供了插件集成。

Claude Code 插件集成（基于 marketplace）

Claude Code 集成现在拆分为两个插件：

agent-inject 会在 SubagentStart 时注入 __SUBAGENT_MARKER__...，以便 AI gateway 推导 x-initiator: agent。
tool-search 会注册用于 GPT Responses deferred tool loading 的 tool_search MCP bridge。
本仓库中的 marketplace catalog：.claude-plugin/marketplace.json
本仓库中的插件源码：plugin/claude/agent-inject、plugin/claude/tool-search

远程添加 marketplace：

/plugin marketplace add https://github.com/caozhiyuan/copilot-api.git

从 marketplace 安装插件：

/plugin install agent-inject@copilot-api-marketplace
/plugin install tool-search@copilot-api-marketplace

安装后，agent-inject 会在 SubagentStart 时注入 __SUBAGENT_MARKER__...，AI gateway 会利用它推导 x-initiator: agent。

agent-inject 还会注册一个 UserPromptSubmit hook，并返回 {"continue": true}；同时它也可以通过环境变量注入 SessionStart reminder 规则：

CLAUDE_PLUGIN_ENABLE_QUESTION_RULES=1 会自动为 Claude Code 启用两条关于使用 question 工具的提醒。
CLAUDE_PLUGIN_ENABLE_NO_BACKGROUND_AGENTS_RULE=1 会启用关于避免在 agent hooks 中使用 run_in_background: true 的提醒。

tool-search 插件内置了 GPT Tool Search 一节描述的同一个 MCP bridge，因此安装该插件后，Claude Code 用户无需再手动配置 tool_search server。

该插件还通过精确匹配 mcp__plugin_tool-search_tool_search__search 的 PermissionRequest hook 自动批准 bridge 调用。这个 hook 不会批准其他 MCP 工具，并且不会覆盖显式的 ask 或 deny 权限规则。

Opencode 插件

subagent 标记生成器被打包为一个 opencode 插件，位于 plugin/opencode/subagent-marker.js。

安装方式：

将插件文件复制到你的 opencode 插件目录：

# 克隆或下载本仓库后复制该插件
cp plugin/opencode/subagent-marker.js ~/.config/opencode/plugins/

或者手动在 ~/.config/opencode/plugins/subagent-marker.js 创建该文件，并填入插件内容。

功能：

跟踪 subagent 创建的子会话
自动在 subagent 聊天消息前添加 marker system reminder（__SUBAGENT_MARKER__...）
设置 x-session-id 请求头以跟踪会话
让这个 AI gateway 能够把来自 subagent 的请求识别为 x-initiator: agent

该插件会挂接到 session.created、session.deleted、chat.message 和 chat.headers 事件上，以无缝提供 subagent marker 能力。

使用量查看器

服务启动后，控制台会输出一个 Copilot 使用量看板 URL。这个看板是一个用于监控 API 用量的 Web 界面。

启动服务。例如使用 npx：

npx @jeffreycao/copilot-api@latest start

服务会输出一个 usage viewer 的 URL。将它复制到浏览器中打开，形式大致如下： http://localhost:4141/usage-viewer?endpoint=http://localhost:4141/usage
- 如果你在 Windows 上使用 start.bat 脚本，这个页面会自动打开。

看板提供了更易读的 Copilot 用量视图：

token usage 历史记录需要 Bun 或 Node.js >= 22.13.0。更早的 Node.js 上服务会正常运行，但 token usage 存储会被禁用。

API Endpoint URL：通过 URL 查询参数指定 API endpoints，默认指向本地服务。支持手动切换为其他兼容 endpoints。
API Key 认证：如果启用了 API Key 认证，可填入原始 API key（默认通过 x-api-key 请求头发送）或 Authorization: Bearer <key>。凭据会按 endpoint origin 保存在浏览器本地存储中；切换到不同 endpoint origin 时，不会自动携带其他 origin 的凭据。
Period 选择器：支持六种时间范围：today（当前本地日历日至今）、this_week（本周一 00:00 至现在）、last_7_days（滚动 7 个日历日至现在）、this_month（本月 1 日 00:00 至现在）、last_30_days（滚动 30 个日历日至现在）和 lifetime（从最早记录事件至现在）。默认选择 Today，选择器旁会显示具体日期范围；切换时 URL 参数会自动同步，方便收藏和分享。旧版取值 day、week、month 仍被兼容，会自动映射到对应的新值。
Fetch Data：点击 "Refresh" 按钮加载或刷新使用数据。页面加载时也会自动拉取数据。
Copilot Quotas 额度：通过进度条展示 Chat、Completions 等不同服务的额度使用情况，悬停可查看已用/剩余详情。
Token Usage 指标卡片：汇总当前周期的 Total、Input、Output、Cache Read、Cache Write、Requests 和预估费用。
趋势图：提供按所选周期、模型和指标筛选的折线趋势图，点击数据点可查看用量明细；Lifetime 图表数据从每日数据桶中采样，最多显示 180 个点，以便查看长期趋势。
Model Breakdown 表格：按模型维度列出周期内的请求数、输入/输出/缓存 token 和预计费用。
Request Events 分页列表：按时间排序的请求事件记录，支持分页浏览，含时间戳、模型、请求 ID 和 token 用量。
Detailed Information：展示 API 返回的完整 JSON 响应，便于深入分析所有可用统计数据。
URL-based Configuration：也可通过 endpoint 和 period 查询参数直接指定 API 端点与时间范围。例如： http://localhost:4141/usage-viewer?endpoint=http://your-api-server/usage&period=this_week

Usage Viewer 截图

命令结构

Copilot API 现在使用子命令结构，主要命令包括：

start：启动 AI gateway 服务。如果已有 GitHub token，则启用 Copilot 路径；如果没有 GitHub token，但存在至少一个启用中的 provider，则按 provider-only 模式启动；如果两者都没有，会引导你配置 provider。
auth：仅执行 provider 登录或配置流程，不启动服务。可用于 GitHub Copilot 登录、Codex OAuth，或第三方 provider API key 配置。
debug：显示诊断信息，包括版本、运行时详情、文件路径以及认证状态，便于排障与支持。

命令行选项

全局选项

以下选项可用于任意子命令。若在子命令之前传入，请使用 --key=value 形式：

| 选项 | 说明 | 默认值 | 别名 | | --- | --- | --- | --- | | --api-home | API home 目录路径（设置 COPILOT_API_HOME） | 无 | 无 | | --oauth-app | OAuth app 标识符（设置 COPILOT_API_OAUTH_APP） | 无 | 无 | | --enterprise-url | GitHub Enterprise URL（设置 COPILOT_API_ENTERPRISE_URL） | 无 | 无 |

Start 命令选项

以下是 start 命令可用的命令行选项：

| 选项 | 说明 | 默认值 | 别名 | | --- | --- | --- | --- | | --host | 监听主机；非回环地址要求已配置网关 API Key | 127.0.0.1 | 无 | | --port | 监听端口 | 4141 | -p | | --verbose | 启用详细日志 | false | -v | | --github-token | 直接提供 GitHub token（必须通过 auth 子命令生成）；建议使用 COPILOT_API_GITHUB_TOKEN，命令行参数会出现在进程列表中 | 无 | -g | | --claude-code | 生成一个使用 Copilot API 配置启动 Claude Code 的命令 | false | -c | | --show-token | 在获取和刷新时显示 GitHub 与 Copilot token | false | 无 | | --proxy-env | 从环境变量初始化代理 | false | 无 |

不建议把 GitHub token 放在命令行上：本机任意用户都能从进程列表里读到它，请优先使用 COPILOT_API_GITHUB_TOKEN 环境变量。token 的解析顺序为：--github-token → COPILOT_API_GITHUB_TOKEN → auth login 写入的 token 文件。

Auth 命令选项

| 选项 | 说明 | 默认值 | 别名 | | --- | --- | --- | --- | | --provider | 要登录或配置的 provider（copilot、codex、opencode-go、kimi、deepseek、dashscope、openrouter 或 custom） | 交互选择 | 无 | | --alias | Codex 账号的可选别名，仅与 --provider codex 一起使用 | 无 | 无 | | --verbose | 启用详细日志 | false | -v | | --show-token | 认证时显示 GitHub token | false | 无 |

只有在需要启用 GitHub Copilot provider 时，才需要执行 copilot-api auth login --provider copilot。使用 codex 或第三方 provider-only 模式不要求配置 Copilot。

Codex provider 最多保存 3 个账号。使用 copilot-api auth login --provider codex --alias work 新增或更新账号，新登录账号会成为当前账号；使用 copilot-api auth codex --list 查看账号，使用 copilot-api auth codex --use <alias-or-accountId> 手动切换，使用 copilot-api auth codex --remove <alias-or-accountId> 移除未在使用的账号。别名不区分大小写，且不能与其他账号的别名或账号 ID 重复；正在使用的账号无法移除。切换或移除账号后需要重启正在运行的服务，使其停止使用旧账号；凭据刷新不会把已移除的账号写回。旧版单账号 codex_credentials.json 会自动兼容，并在下一次写入凭据时升级为多账号格式。

使用 copilot-api auth login --provider deepseek、--provider dashscope、--provider openrouter、--provider opencode-go 或 --provider kimi 可以通过 CLI 快速新增或更新这些常用第三方 provider。DeepSeek 会提示输入掩码显示的 apiKey、provider type（默认 anthropic），以及默认 https://api.deepseek.com/anthropic 的 baseUrl。DashScope 会提示输入掩码显示的 apiKey、provider type（默认 openai-compatible）和预填默认值的 baseUrl。OpenRouter 只提示输入掩码显示的 apiKey 和预填默认值的 baseUrl，并固定写入 type: "anthropic"。OpenCode Go 只提示输入掩码显示的 apiKey 和预填默认值的 baseUrl，并固定写入 type: "openai-compatible"（baseUrl https://opencode.ai/zen/go）。Kimi 会提示输入掩码显示的 apiKey、provider type（默认 openai-compatible）和默认值为 https://api.kimi.com/coding 的 baseUrl（同一个 base URL 同时支持 Anthropic 和 OpenAI-compatible 两种端点）。此外，OpenCode Go 内置将 qwen* 和 minimax* 模型路由到 Anthropic Messages，将 gpt*/grok*/muse-spark* 模型路由到 OpenAI Responses，其他模型仍默认使用 OpenAI 兼容协议。配置并启用 provider 后，copilot-api start 可在没有 GitHub token 的情况下启动。

使用 copilot-api auth login --provider custom 可以通过 CLI 新增或更新其他第三方 provider。命令会依次提示输入 provider name、项目支持的 type（anthropic、openai-compatible 或 openai-responses）、baseUrl、掩码显示的 apiKey 和 authType；authType 可保持 type 默认值，也可选择 x-api-key / authorization。

网关 API Key 存放在 config.json 的 auth.apiKeys 中，可通过 copilot-api auth keys 管理（每次只执行一种操作）：--add <key> 添加、--remove <key> 删除、--list 列出全部、--clear 清空。客户端通过 x-api-key 或 Authorization: Bearer 使用任意已配置的 Key 认证。未配置任何 Key 时，回环监听会以“不校验认证”的方式启动并输出一条 info 级别提示；非回环监听则拒绝启动。

Debug 命令选项

| 选项 | 说明 | 默认值 | 别名 | | --- | --- | --- | --- | | --json | 以 JSON 输出调试信息 | false | 无 |

配置（config.json）

位置： Linux/macOS 为 ~/.local/share/copilot-api/config.json，Windows 为 %USERPROFILE%\.local\share\copilot-api\config.json。

默认结构：

{
  "auth": {
    "apiKeys": [],
    "adminApiKey": "<startup 自动生成>"
  },
  "providers": {},
  "modelMappings": {},
  "extraPrompts": {
    "gpt-5-mini": "<built-in exploration prompt>"
  },
  "smallModel": "gpt-5-mini",
  "contextManagement": {
    "messages": true,
    "responses": false
  },
  "modelResponsesApiCompactThresholds": {
    "gpt-5.4": 217600,
    "gpt-5.5": 217600
  },
  "modelReasoningEfforts": {
    "gpt-5-mini": "low"
  },
  "useMessagesApi": true,
  "useResponsesApiWebSocket": true,
  "upstreamTransport": {
    "headersTimeoutMs": 300000,
    "streamInactivityTimeoutMs": 300000,
    "websocketOpenTimeoutMs": 30000,
    "websocketPoolIdleTimeoutMs": 60000,
    "websocketMaxBufferedBytes": 8388608,
    "websocketMaxBufferedMessages": 1024
  },
  "useResponsesApiWebSearch": true,
  "alphaSearchCodexPriority": true,
  "alphaSearchModel": "gpt-5-mini",
  "messageApiWebSearchModel": "gpt-5-mini"
}

auth.apiKeys： 用于普通非 admin 路由的 API key。支持多个 key 轮换使用。请求可通过 x-api-key: <key> 或 Authorization: Bearer <key> 进行认证。若为空或省略，仅回环监听会禁用普通路由认证；非回环监听会拒绝启动。
auth.adminApiKey： 仅用于 /admin/* 路由的单个 admin key。若未配置，服务会在启动时自动生成一个随机 key，并回写到 config.json。它同样使用 x-api-key 或 Authorization: Bearer 这两种头，但普通 auth.apiKeys 不能访问 /admin/*。
modelMappings： 用于顶层 POST /v1/messages、POST /v1/messages/count_tokens、POST /v1/responses 和 POST /v1/chat/completions 请求的精确 sourceModel -> targetModel 重写映射，这几类接口共用同一份规则。省略该字段或保留为 {} 时，不会做模型重写。source 和 target 都必须是非空字符串。target 可以是普通模型 ID，也可以是 provider/model 形式的别名，例如 dashscope/qwen3.6-plus；重写发生在 provider alias 解析之前。这些映射不再按接口区分。GET/POST /admin/config/model-mappings 管理接口读写的也只有这个字段。
extraPrompts： model -> prompt 的映射。把 Anthropic 风格请求翻译为 Responses API 时，会将其附加到第一条 system prompt 后面。你可以借此为不同模型注入护栏或指引。缺失的默认项会自动补齐，但不会覆盖你自定义的 prompt。对于 GPT-5.3+ 模型（如 gpt-5.3-codex、gpt-5.4、gpt-5.5），未显式配置时会自动使用内置的 commentary prompt。内置 prompt 会启用带阶段感知的 commentary，让模型在工具调用或更深层推理前先发出简短的用户可见进度说明。
providers： 全局上游 provider 映射。每个 provider key（例如 dashscope）都会变成一个路由前缀（/dashscope/v1/messages）。支持 type: "anthropic"、type: "openai-compatible" 和 type: "openai-responses"。顶层客户端也可以在 /v1/messages、/v1/messages/count_tokens、/v1/responses 和 /v1/chat/completions 中使用 model: "dashscope/model-id"；AI gateway 会在转发上游前移除 dashscope/ 前缀。anthropic 和 openai-compatible provider 的 /v1/responses 会通过 Responses Lite → Messages 适配；其中 openai-compatible provider 再复用 Messages → Chat 翻译。Codex 客户端（User-Agent 以 codex 开头）在 openai-responses provider 上请求非 gpt-* 模型时同样走该适配路径。GET /v1/models 会聚合已启用 provider 的模型，并以 provider/model-id 形式返回；Codex UA 的顶层模型列表还会把这些可适配模型合并为 use_responses_lite 模型（DeepSeek 模型除外，它们使用 use_responses_lite: false 和 tool_mode: null）。单个 provider 的原始模型列表仍可使用 GET /dashscope/v1/models。
- enabled：可选，若省略则默认为 true。
- baseUrl：provider API 的基础 URL，不要带结尾的 endpoint。Anthropic provider 不要带 /v1/messages；OpenAI 兼容 provider 不要带 /v1/chat/completions；OpenAI Responses provider 不要带 /v1/responses。
- apiKey：作为上游凭据值使用；除 authType 为 azure-entra 外，普通 provider 必须配置。
- authType：可选，控制上游认证方式。普通 provider 支持 x-api-key、authorization 和 azure-entra。Anthropic provider 默认 x-api-key；OpenAI 兼容和 OpenAI Responses provider 默认 authorization。authorization 会发送 Authorization: Bearer <apiKey>。azure-entra 使用 Azure Identity 的 DefaultAzureCredential 和 https://cognitiveservices.azure.com/.default scope 获取并发送 Bearer token，不需要配置 apiKey。Azure OpenAI v1 endpoint 可配置为 { "type": "openai-compatible", "baseUrl": "https://<resource-name>.openai.azure.com/openai", "authType": "azure-entra" }。本地可先执行 az login，在 Azure 中可使用托管身份，也可设置标准的 AZURE_TENANT_ID、AZURE_CLIENT_ID 和 AZURE_CLIENT_SECRET 环境变量。oauth2 仅保留给内置 codex provider，并由 auth login --provider codex 自动写入。
- accountId：仅用于内置 codex provider，记录当前选中的 Codex 账号。CLI 或桌面端切换账号时自动更新。
- pricingCurrency：可选，provider 维度的 token 费用币种，例如 USD 或 CNY。快捷 provider 默认 DashScope、DeepSeek 为 CNY，Codex、Kimi、OpenCode Go、OpenRouter 为 USD。费用按币种分别汇总，不做汇率换算。
- models：可选，按模型 ID 配置的映射。每个键为请求中的模型名，值支持：
  - temperature：可选，当请求未指定时使用的默认温度。
  - topP：可选，当请求未指定时使用的默认 top_p。
  - topK：可选，当请求未指定时使用的默认 top_k。
  - extraBody：可选，按模型合入上游请求体的动态字段；请求体显式同名字段优先。OpenAI 兼容 provider 可用它配置 enable_thinking、preserve_thinking、reasoning_effort 等字段。thinking_budget 是 OpenAI 兼容 provider 的特殊覆盖项：配置在 extraBody 后，会在 Anthropic thinking.budget_tokens 翻译之后强制写入，并覆盖请求派生出的预算值。对于 provider name 为 dashscope 或 baseUrl 包含 aliyuncs.com 的 provider，请求派生的 thinking_budget（来自 Anthropic thinking.budget_tokens）会转发给上游；其他 OpenAI 兼容 provider 会移除请求派生的 thinking_budget，但 extraBody 中的 thinking_budget 仍然生效。对于 DashScope provider，当 preserve_thinking 未在 extraBody 或请求体中显式设置时，默认为 true。
  - pricing：可选，按模型配置 token 单价，币种使用 provider 的 pricingCurrency，单位为每 100 万 tokens。支持 input、output、cachedInput（隐式缓存读）、explicitCachedInput（显式缓存读）和 cacheCreationInput。如需按输入 token 总量分档，可用带 maxInputTokens 的 tiers。分时计费的 provider 可再配置 offPeak（字段与顶层相同）声明闲时单价，并用 peakWindows 声明忙时时段：每项包含 startMinuteUtc（含）和 endMinuteUtc（不含），取值为 UTC 当日分钟数，可选用 weekdays 以 ISO 星期号（1 表示周一，7 表示周日）限定生效日，省略表示每天生效。未配置 peakWindows 时 offPeak 不生效，始终按忙时价计费。内置目录已按此方式为 DeepSeek（周一至周五 UTC 01:00-04:00、06:00-10:00 为忙时，其余含周末为闲时）和 DashScope DeepSeek（UTC 14:00-24:00 为闲时）配置峰谷价，OpenCode Go 的 DeepSeek 模型沿用 DeepSeek 的时段。
  - contextCache：可选，provider name 为 dashscope 或 baseUrl 包含 aliyuncs.com 时默认 true，其他 OpenAI 兼容 provider 默认 false。用于启用阿里云百炼/DashScope 的显式缓存（explicit context cache），会按其 Context Cache 格式在最多 4 个 content block 上注入 cache_control: { "type": "ephemeral" }。缓存断点策略与 opencode 主链路保持一致：前 2 条 system 消息 + 最后 2 条非 system 消息。标记字符串 content 时会把 system / user / assistant / tool 消息转换为 text content part 数组；已有数组 content 则标记最后一个 part。如果模型本身已经支持隐式缓存，或上游不支持该显式缓存扩展字段，可在模型配置中设为 false。支持相同显式缓存扩展的非 DashScope provider 可设为 true。同时适用于 /v1/messages 和 /v1/chat/completions 路由。
  - supportPdf：可选，控制该模型是否支持 PDF/document content。默认 false，不支持时会把 PDF 转成提示文本；设为 true 时会把 PDF/document 转成 OpenAI Chat Completions 的 file part。
  - toolContentSupportType：可选，配置该模型的 tool result content 支持能力，值为 array、image、pdf 的数组。provider 侧未配置时默认只发送 string tool content。若 supportPdf 为 true 但这里不包含 pdf，tool result 里的 file part 会被转成 user role 消息。Copilot 主链路同样默认只发送 string tool content，因为部分 Copilot 模型也不支持数组或图片形式的 tool content。
  - type：可选，按模型覆盖 provider 的协议类型。支持 anthropic、openai-compatible 和 openai-responses。设置后，provider 的 /v1/messages 路由会使用该模型的 type 替代 provider 级别的 type 进行请求路由、认证头解析和上游端点选择。适用于 OpenCode Go 等上游对不同模型同时支持 OpenAI 兼容和 Anthropic Messages API 的 provider。覆盖 type 时，认证头按覆盖后 type 的默认值解析（Anthropic 默认 x-api-key；OpenAI 兼容/Responses 默认 authorization）。配置了 azure-entra 的 provider 在覆盖 type 时会保留 Entra bearer 凭证，而不会回退到覆盖后 type 的默认值。
  - contextWindow：可选，模型合并到 Codex UA 模型列表时声明的上下文窗口 token 上限；例如 1000000 表示 1M token 上下文。用户未配置时依次使用上游元数据、非 GPT 模型的内置目录和 256000。
  - maxOutputTokens：可选，Codex UA 模型列表中声明的最大输出 token 数。用户未配置时优先使用上游元数据，其次使用非 GPT 模型的内置目录（内置默认值最高为 64000），最后默认为 32000。
  - inputModalities：可选，Codex 支持的输入类型；模型同时支持文本和图片时配置为 ["text", "image"]。用户未配置时优先使用上游元数据，再使用非 GPT 模型的内置目录。GPT 模型不注入这些内置能力默认值，继续使用原生 Codex catalog 或上游元数据。
  - reasoningEfforts：可选，Codex 支持的推理档位。配置和上游元数据均未提供时，会先使用非 GPT 模型的内置目录，再回退到 ["high", "xhigh", "max", "ultra"]。已知模型能力时，Provider Responses 请求中的不支持档位会被归一化为支持的档位。
  - defaultReasoningEffort：可选，Codex 默认推理档位；内置模型元数据可以提供已知默认值，否则可用档位包含 max 时默认取 max，再回退到配置的第一个档位。合成 Codex 模型始终启用并行工具调用。
  - reasoningField：可选，OpenAI-compatible /v1/messages 转发 assistant 思考文本时使用的字段，支持 reasoning 与 reasoning_content，默认 reasoning_content；OpenRouter 风格模型设为 reasoning，内置目录已为 OpenCode Go hy3、hy4-preview 配置该值。
smallModel： 无工具预热消息的回退模型（例如 Claude Code 的探测请求）；默认是 gpt-5-mini。网关会对无工具的预热或探测请求强制使用该小模型，以避免消耗 premium 请求。该行为仅在 GitHub Copilot 账户为非 token-based 计费时生效（token_based_billing 为 false）；对于 token-based 计费账户，预热小模型回退会被跳过，因为不存在需要节省的 premium 请求配额。
contextManagement： 控制代理是否为 Responses API 附加 context_management 压缩指令。messages 作用于被翻译成 Responses API 的 Anthropic 风格 /v1/messages 请求，包括 openai-responses provider 的 Messages 路由，默认值为 true。responses 作用于 native /v1/responses 流量，包括 provider/model 别名和内置 codex provider，默认值为 false。只有在确认客户端支持 context management compaction 后，才建议在 Responses API 下启用 responses。启用后，请求体会带上 context_management，并在后续轮次中仅保留最新的压缩承载内容。代理仅为 gpt-* 模型添加 context management 并压缩历史；这两个配置开关对 Grok 等非 GPT 模型不生效。注意： 对于 GPT-5.6 及以上模型（如 gpt-5.6-sol、gpt-5.6-terra、gpt-5.6-luna），context management 功能同样会被强制禁用，因为开启后会破坏这些模型的 prompt 缓存命中。这些强制覆盖优先于 contextManagement 和 modelResponsesApiCompactThresholds 配置。
modelResponsesApiCompactThresholds： 按模型覆盖 Responses API 的 compact_threshold，仅在代理自动附加 context_management 时使用。它的优先级高于 resolveResponsesCompactThreshold 基于 max_prompt_tokens * ratio 的兜底阈值。默认将 gpt-5.4 和 gpt-5.5 设为 217600（272000 * 0.8）。未列出的模型继续使用原有兜底逻辑。
modelReasoningEfforts： /v1/messages 请求的模型级默认推理强度。仅当请求没有传入 output_config.effort 时，该配置才会生效。
- 优先级： 请求中的 output_config.effort > modelReasoningEfforts[model] > 内置默认值（GPT-5.3+ 模型为 xhigh，其他模型为 high）。
- 转发字段： 走 Copilot 原生 Messages API 时，最终值写入 output_config.effort；转换为 Responses API 时，最终值写入 reasoning.effort。
- 配置可选值： none、minimal、low、medium、high、xhigh、max。
useMessagesApi： 当为 true 时，声明了 Copilot 原生 /v1/messages 端点的模型会使用 Messages API。如果所选模型未声明 Messages 端点或关闭了该配置，网关会在模型声明了 Responses 端点时使用 Responses，否则在模型支持时回退到 Chat Completions。设为 false 可跳过原生 Messages 路由。默认值为 true。
useResponsesApiWebSocket： 当为 true 时，Copilot Responses 请求会对声明了 ws:/responses 的模型使用 WebSocket；仅声明 /responses 的模型使用 HTTP。内置 codex provider 的流式 Responses 请求只要启用了该配置就会使用 WebSocket，非流式 Codex 请求始终使用 HTTP。设为 false 后，Copilot 会在所选模型声明了 /responses 时使用 HTTP，Codex 的流式 Responses 请求也会改走 HTTP。WebSocket 失败后不会自动通过 HTTP 重试。默认值为 true。如果代理、VPN 或网络会阻断或干扰 WebSocket 流量，请关闭该配置或切换网络。使用 GitHub Copilot provider 时遇到 Encrypted function output content could not be decrypted or decoded，同样把该配置设为 false，详见故障排查。
upstreamTransport： 上游 chat completions、responses、messages 三类请求共用的生命周期与缓冲区正整数限制。无效值、零或负数会回退到上面列出的默认值。headersTimeoutMs 从连接建立开始计算，到收到 HTTP 响应头为止，并不是整个生成过程的总时限。每收到一个 HTTP body chunk 或 WebSocket message 都会重置 streamInactivityTimeoutMs，因此持续活跃的长推理任务不会被短总时限中断。websocketOpenTimeoutMs 限制 WebSocket 握手时间；websocketPoolIdleTimeoutMs 只控制已正常完成且可复用的空闲连接。WebSocket 队列同时受字节数和消息数上限约束；超过任一上限时会终止该 stream 并使 socket 失效，而不会丢弃或重排事件。
useResponsesApiWebSearch： 当为 true 时，服务端会保留 Responses API 中 type: "web_search" 的工具并透传到上游。设为 false 则会从 /responses payload 中移除这些工具。默认值为 true。
alphaSearchCodexPriority： 默认值为 true。顶层 alpha-search 请求优先使用 Codex alpha-search 端点，因为它不会消耗 provider 配额。若 Codex 不可用，或该配置设为 false，使用非 codex/model 的 provider/model 别名的请求会调用目标 provider 的 /v1/responses 端点，没有 provider 前缀的请求使用 GitHub Copilot Responses web search。该适配器会识别当前所有 Codex search command；不受支持的 image_query 和 screenshot 会返回成功且明确要求不要重试的 tool output。
alphaSearchModel： Messages-backed 的 Responses Lite 模型不能直接执行 Responses web search 时使用的原生 Responses 搜索模型，默认值为 gpt-5-mini。可以配置普通 Copilot 模型或 openai-responses 类型的 provider/model；设为空字符串可禁用，此时这类模型的 alpha-search 请求会返回参数错误。
messageApiWebSearchModel： 顶层 Copilot /v1/messages 请求只包含服务端 web_search 工具时使用的全局模型，默认值为 gpt-5-mini。如果该值是 provider/model 别名，请求会进入对应 provider 的 Messages API 路径，并在转发前移除 provider 前缀。对于 Copilot GPT 模型，web search 会通过 /responses 执行。混合 web_search 与自定义工具的场景暂不支持，服务端会移除 server-side web_search。
claudeAutoModel： 用于 Claude Code 后台 security-monitor 请求的模型，作用于 /v1/messages 和 provider Messages 路由。当请求不带任何工具、stop_sequences 为 ["</block>"]，且 system 文本块以 You are a security monitor for autonomous AI coding agents. 开头时，会被识别为 security-monitor 请求，其模型会被替换为该配置值。对于顶层请求，provider/model 别名会转发到对应 provider 的 Messages API；对于 provider 路由，则保持当前 provider，直接使用该配置值。默认为空（禁用）。
claudeTokenMultiplier： 用于 Claude /v1/messages/count_tokens 请求在本地走 GPT tokenizer 估算时的乘数。默认值为 1.15。如果你的客户端仍然过晚触发上下文压缩，可以适当调大。这个配置只会在代理本地估算 Claude token 时生效；如果已经配置 anthropicApiKey 且 Anthropic token counting 调用成功，则会直接返回 Anthropic 的精确计数，不会使用这个乘数。
anthropicApiKey： 用于把 Claude /v1/messages/count_tokens 请求转发到 Anthropic 真实 token counting 端点的 API key，这样会返回精确计数，而不是 GPT tokenizer 估算值。也可通过环境变量 ANTHROPIC_API_KEY 设置。若未配置，或上游调用失败，则回退到由 claudeTokenMultiplier 控制的本地 GPT tokenizer 估算。

编辑此文件后即可自定义 prompts，或替换为你自己的快速模型。修改完成后请重启服务（或重新执行命令），让缓存中的配置刷新生效。

API 认证

受保护的普通路由： 当配置了 auth.apiKeys 且非空时，除 /、/usage-viewer 和 /usage-viewer/ 以外的普通路由都需要认证。非回环监听要求启动时存在非空的 auth.apiKeys，即使运行期间 Key 被清空也会继续以拒绝请求的方式安全失败。
Admin 路由： 所有 /admin/* 路由都要求 auth.adminApiKey。如果缺失，服务会在启动时自动生成并在开始提供服务前写回 config.json。
允许的认证头：
- x-api-key: <your_key>
- Authorization: Bearer <your_key>
CORS 预检： OPTIONS 请求始终允许。
未配置普通 key 时： 普通路由仍可直接访问；但这条规则不适用于 /admin/*，后者只接受 auth.adminApiKey。

普通受保护路由的示例请求：

curl http://localhost:4141/v1/models \
  -H "x-api-key: your_api_key"

Admin 路由的示例请求：

curl http://localhost:4141/admin/config/model-mappings \
  -H "x-api-key: your_admin_api_key"

API 端点

服务端提供多个 OpenAI / Anthropic 兼容端点。请求会根据所选模型和 provider/model 别名路由到 GitHub Copilot、内置 codex provider 或已配置的 provider。下列每个 /v1/... 端点也都支持 /:provider/v1/... 形式的 provider 级路径，表格中不再重复列出。

OpenAI 兼容端点

这些端点模拟 OpenAI API 结构。

| 端点 | 方法 | 说明 | | --------------------------- | ---- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | POST /v1/responses | POST | OpenAI 中用于生成模型响应的高级接口。支持 Content-Encoding: zstd 请求体和 openai-responses provider 的 provider/model 别名。zstd 请求解压仅作用于 Responses 路由，包括 provider-scoped 别名路由。 | | POST /v1/chat/completions | POST | 为给定聊天对话创建模型响应。支持 openai-compatible provider 的 provider/model 别名；目标 provider 已配置时可在没有 Copilot 的情况下使用。 | | GET /v1/models | GET | 列出 Copilot 模型以及已启用 provider 的 provider/model-id 模型。来自 Codex 客户端（User-Agent 以 codex 开头）的请求会转发到 Codex Models 上游。 | | POST /v1/embeddings | POST | 创建表示输入文本的向量嵌入。 |

Codex 后端端点

这些端点实现 Codex 后端 API。顶层图片请求要求已有可用的 Codex 登录态；alpha-search 则可以使用 Codex 后端或 Responses web-search 适配器。

| 端点 | 方法 | 说明 | | ---------------------------------------------------------- | ---- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | | POST /v1/alpha/search | POST | 将 Codex alpha-search 请求路由到 Codex 后端，或在本地及通过 Responses web search 处理支持的命令。 | | POST /v1/images/generations | POST | 将 JSON 图片生成请求转发到 Codex Images 上游。请求未携带 Content-Type 时，网关默认补充 application/json。请求 model 命中已配置的 model mapping 时会被改写；映射结果为已配置 provider 的 provider/model 别名时，请求将转发到该 provider 的 images 端点。 | | POST /v1/images/edits | POST | 将图片编辑请求转发到 Codex Images 上游。请使用 multipart/form-data，并让 HTTP 客户端自动生成 boundary；网关在接收上传时就把文件流式写入临时磁盘文件，转发时从磁盘读取，大文件不会常驻内存。multipart 请求总大小上限为 128 MiB，单文件上限为 64 MiB，最多包含 16 个文件；超过限制时返回 413。model mapping 与 provider/model 别名路由同样适用于此端点。 |

对于路由到 Codex 后端的请求，网关会使用当前 Codex 登录态覆盖客户端的 authorization 和 account header，并保留兼容的请求元数据。基于 Responses 的 alpha-search 则遵循所选 Copilot 或 provider 的路由。

Anthropic 兼容端点

这些端点设计为兼容 Anthropic Messages API。

| 端点 | 方法 | 说明 | | ------------------------------------------------------------- | ---- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | | POST /v1/messages | POST | 为给定对话创建模型响应。支持已配置 provider 的 provider/model 别名，包括通过 openai-compatible provider 做翻译。 | | POST /v1/messages/count_tokens | POST | 计算一组消息的 token 数。支持已配置 provider 的 provider/model 别名。 |

使用量监控端点

用于监控 Copilot 用量与额度的新端点。

| 端点 | 方法 | 说明 | | -------------- | ---- | ------------------------------------------------- | | GET /usage | GET | 获取详细的 Copilot 使用统计与额度信息。 |

Admin / 配置端点

这些端点用于本地管理操作，只接受 auth.adminApiKey。

| 端点 | 方法 | 说明 | | ------------------------------------ | ---- | --------------------------------------------------------------- | | GET /admin/config/model-mappings | GET | 返回当前 config.json 路径以及生效中的 modelMappings 映射。 | | POST /admin/config/model-mappings | POST | 只更新 config.json 里的 modelMappings 字段，并回传更新后的结果。 |

使用示例

常用 npx 命令：

# 基础启动
npx @jeffreycao/copilot-api@latest start

# 自定义端口并开启详细日志
npx @jeffreycao/copilot-api@latest start --port 8080 --verbose

# 执行认证流程
npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth login

# 配置第三方 provider，然后不依赖 GitHub Copilot 启动
npx @jeffreycao/copilot-api@latest auth login --provider dashscope
npx @jeffreycao/copilot-api@latest start

# 以 JSON 格式输出调试信息
npx @jeffreycao/copilot-api@latest debug --json

# 用 Bun 而不是 Node.js 运行已发布 CLI
bunx --bun @jeffreycao/copilot-api@latest start

配置 dashscope 后的 OpenAI 兼容 provider 调用示例：

curl http://localhost:4141/v1/chat/completions \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"dashscope/qwen3.6-plus","messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}'

curl http://localhost:4141/dashscope/v1/messages \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3.6-plus","max_tokens":1024,"messages":[{"role":"user","content":"hello"}]}'

故障排查

GitHub Copilot 加密输出解密失败

使用 GitHub Copilot provider 时，如果响应或日志中出现 Encrypted function output content could not be decrypted or decoded，通常是上游问题。把 config.json 里的 useResponsesApiWebSocket 设为 false，让 Copilot Responses 改走 HTTP /responses 即可绕过：

{
  "useResponsesApiWebSocket": false
}

修改后重启服务生效。完整配置项说明见配置（config.json）。