Category: Configuration Guide

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  • 在 Hermes Agent / 你的项目中使用 CLG Gate

    使用 CLG Gate API Key 接入、切换和更新 CLG 系列模型。

    CLG Gate 是面向开发者的 LLM API 网关服务,提供 DeepSeek、Qwen、Kimi 等主流国产模型的统一接入。

    CLG Gate 可以直接使用在 cllmgate.com 创建的 API Key。

    本文介绍如何:

    • 使用 cllmgate.com 的 API Key 完成接入
    • 配置 OpenAI 兼容 SDK
    • 管理多模型路由

    准备工作

    1. 注册账号

    打开 CLG Gate,点击右上角 登录 / 注册,完成账号创建。

    2. 创建 API Key

    登录后进入 Console → API Keys,点击 创建 API Key,复制并保存生成的密钥。

    ⚠️ 请妥善保管 API Key。关闭弹窗后密钥将不再完整显示。如泄露可随时吊销并重建。

    3. 查看余额

    进入 Console → 用量 页面查看当前余额和用量统计。


    快速接入

    CLG Gate 提供 OpenAI 兼容 API,任何支持 OpenAI SDK 的工具和框架都可以直接使用。

    基础信息

    配置项
    API Endpointhttps://cllmgate.com/v1
    API Key你创建的密钥
    模型名称见下方模型列表

    可用模型

    模型模型ID说明
    DeepSeek-V3deepseek-chat通用对话,性价比高
    DeepSeek-R1deepseek-reasoner推理增强,复杂任务
    Qwen-Maxqwen-max通义千问旗舰版
    Qwen-Plusqwen-plus均衡性能版
    Kimi K3kimi-k3长上下文,Moonshot最新
    Kimi K2.7 Codekimi-code代码生成专用

    💡 更多模型请访问 模型列表页


    使用示例

    cURL

    curl https://cllmgate.com/v1/chat/completions \
      -H "Content-Type: application/json" \
      -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
      -d '{
        "model": "deepseek-chat",
        "messages": [
          {"role": "user", "content": "你好,请介绍一下你自己"}
        ]
      }'

    Python (OpenAI SDK)

    from openai import OpenAI
    
    client = OpenAI(
        base_url="https://cllmgate.com/v1",
        api_key="YOUR_API_KEY"
    )
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "你好,请介绍一下你自己"}
        ]
    )
    
    print(response.choices[0].message.content)

    Node.js (OpenAI SDK)

    import OpenAI from 'openai';
    
    const client = new OpenAI({
      baseURL: 'https://cllmgate.com/v1',
      apiKey: 'YOUR_API_KEY'
    });
    
    const response = await client.chat.completions.create({
      model: 'deepseek-chat',
      messages: [
        { role: 'user', content: '你好,请介绍一下你自己' }
      ]
    });
    
    console.log(response.choices[0].message.content);

    高级用法

    流式输出



    “`python
    from openai import OpenAI

    client = OpenAI(
        base_url="https://cllmgate.com/v1",
        api_key="YOUR_API_KEY"
    )
    
    stream = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[{"role": "user", "content": "写一首关于春天的诗"}],
        stream=True
    )
    
    for chunk in stream:
        if chunk.choices[0].delta.content:
            print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
    ```


    “`javascript
    import OpenAI from ‘openai’;

    const client = new OpenAI({
      baseURL: 'https://cllmgate.com/v1',
      apiKey: 'YOUR_API_KEY'
    });
    
    const stream = await client.chat.completions.create({
      model: 'deepseek-chat',
      messages: [{ role: 'user', content: '写一首关于春天的诗' }],
      stream: true
    });
    
    for await (const chunk of stream) {
      process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content || '');
    }
    ```

    多轮对话

    from openai import OpenAI
    
    client = OpenAI(
        base_url="https://cllmgate.com/v1",
        api_key="YOUR_API_KEY"
    )
    
    messages = [
        {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手。"},
        {"role": "user", "content": "用Python写一个快速排序"},
    ]
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=messages
    )
    
    # 将回复加入上下文,继续对话
    messages.append(response.choices[0].message)
    messages.append({"role": "user", "content": "改成C++版本"})
    
    response2 = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=messages
    )
    
    print(response2.choices[0].message.content)

    JSON Mode

    from openai import OpenAI
    
    client = OpenAI(
        base_url="https://cllmgate.com/v1",
        api_key="YOUR_API_KEY"
    )
    
    response = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-chat",
        messages=[
            {"role": "user", "content": "列出5个中国一线城市,返回JSON格式"}
        ],
        response_format={"type": "json_object"}
    )
    
    print(response.choices[0].message.content)

    在 Hermes Agent 中配置

    如果你在使用 Hermes Agent,可以通过以下配置接入 CLG Gate:

    修改 config.yaml

    providers:
      cllmgate:
        # 推荐使用的模型
        models:
          - name: deepseek-chat
            model: deepseek-chat
            provider: cllmgate
          - name: deepseek-reasoner
            model: deepseek-reasoner
            provider: cllmgate
          - name: qwen-max
            model: qwen-max
            provider: cllmgate
          - name: kimi-k3
            model: kimi-k3
            provider: cllmgate
    
        # API 配置
        api_base: https://cllmgate.com/v1
        api_key: YOUR_API_KEY

    然后在 Hermes Agent 中切换模型:

    # 在 CLI 中
    > /model deepseek-chat
    
    # 或直接启动时指定
    hermes --provider cllmgate --model deepseek-chat

    常见问题

    API Key 校验失败

    请依次检查:

    • API Key 是否复制完整,是否包含多余空格
    • API Key 是否仍然有效(可在 Console 中查看)
    • Endpoint 地址是否为 https://cllmgate.com/v1
    • 账户余额是否充足

    如果 API Key 已被撤销或泄露,请在 Console 中创建新的 API Key。

    请求超时

    CLG Gate 默认有 120 秒超时限制。对于长思考模型(如 DeepSeek-R1),建议设置更长的超时时间:

    client = OpenAI(
        base_url="https://cllmgate.com/v1",
        api_key="YOUR_API_KEY",
        timeout=180  # 增加到 3 分钟
    )

    返回 429 Too Many Requests

    说明请求频率超过限制。建议:

    • 降低并发请求数
    • 在请求之间增加间隔
    • 联系客服提升配额

    如何查看用量

    登录 Console → 用量页面 可查看:

    • 各模型的 Token 消耗
    • 请求次数统计
    • 余额变动记录

    了解更多

  • Hermes Agent 配置指南

    Hermes Agent ☤

    Hermes Agent 使用CLLMGATE配置指南

    在 Hermes Agent 中使用最新的 CLLMGATE 系列模型。

    Hermes Agent 是 Nous Research 出品的开源自我进化 AI Agent 框架。

    前提条件

    • 一台可访问终端的电脑(macOS、Linux 或 Windows WSL2)

    Hermes Agent

    安装 Hermes Agent

    Hermes Agent 是由 Nous Research 开发的开源自主学习 AI 智能体。它具备跨会话持久记忆、内置自改进学习能力、40+ 集成工具以及多平台支持(CLI、Telegram、Discord、Slack、WhatsApp)。在终端中运行一键安装命令:

    curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/NousResearch/hermes-agent/main/scripts/install.sh | bash
    

    验证安装:

    hermes doctor
    

    更多信息请参考 Hermes Agent 文档

    配置 CLLMGATE

    Hermes Agent 可选择网站的模型。运行模型选择器:

    hermes config edit
    

    修改一下内容为:

    model:
      provider: Custom
      base_url: https://cllmgate.com/v1
      api_key: sk-729f**************
      default: deepseek-v4-flash
    

    注意:provider 一定选 custom