集成

大多数工具只需要三个值：API 密钥、基础 URL 和模型 ID。EmpirioLabs 提供兼容 OpenAI 的聊天完成功能，以及类似 Anthropic 的 Messages 端点，因此设置通常只需下拉服务和一次 URL 更改即可。

OpenCodeClaude CodeClineQwen CodeCodex CLIAiderContinueOpenHandsHermes AgentOpenClawgooseZedSillyTavernPersonaLLMJanitor AITypingMindOpen WebUILibreChatLobeChatLiteLLMKilo, Roo, Cursor

最快的设置

当你想要一个不用手动编辑配置文件就能正常工作时用这个。该命令从文档网站获取辅助脚本，用 Python 运行，只写你选择的范围。对于支持本地持久配置的工具，助手会将密钥存储在gitignored的项目文件中，这样重新打开的应用会话就不会依赖于shell导出。

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
script="${TMPDIR:-/tmp}/empirio-integrations-setup.py"
$
curl -fsSL "https://docs.empiriolabs.ai/integrations/setup.py" -o "$script"
$
python3 "$script" \
>
  --scope project \
>
  --tools opencode,aider,qwen-code,openhands \
>
  --model qwen3-max

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope project --tools opencode,aider,qwen-code,openhands --model qwen3-max

帮手写的内容

默认情况下，助手会获取实时/v1/models?available=true目录，并将每个具备聊天功能的模型（文本、多模态、代码、推理）写入配置原生支持多模型选择器的工具（OpenCode、Continue、Qwen Code、goose）。--model标志选择该填充集合内的默认信号。如果你只想注册默认型号，可以--no-populate-models。

助手会验证工具名称，并因未知值而退出。如果所选工具与所选范围不匹配，助手会打印一份备注。例如，--scope project --tools codex不编写Codex配置，因为Codex是一个用户级配置。

未列入表的集成是手动UI或应用层面设置。请使用下方的连接值，用于Cline、Zed、Kilo代码、Roo代码、光标式字段、聊天前端和托管网页界面。

新发布后的车型列表更新

辅助工具每次运行时都会取GET /v1/models?available=true，并从该实时快照中重写多模型配置，因此注册的模型列表会反映助手执行时启动的模型。在新模型启动后重新运行同一命令，会将其添加到OpenCode的opencode.json、Continue的config.yaml、Qwen代码settings.json的提供者列表和goose自定义提供者JSON中，无需其他修改。Aider、OpenHands、Claude Code、Codex CLI、Hermes Agent 和 OpenClaw 的配置中都不维护多模型注册表，所以这些工具总是读取你代码在请求时通过的模型，这意味着当新模型启动时，这些工具不需要重新运行辅助工具。

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
script="${TMPDIR:-/tmp}/empirio-integrations-setup.py"
$
curl -fsSL "https://docs.empiriolabs.ai/integrations/setup.py" -o "$script"
$
python3 "$script" --scope project --tools opencode,aider,qwen-code,openhands --model qwen3-max

免手自动刷新（默认安装）

安装命令会安装一个平台原生的定时任务，每6小时重新获取EmpirioLabs的模型列表，使新启动的模型在OpenCode、Qwen代码、继续和goose中自动出现，无需手动步骤。该作业独立运行，后台运行，无需 shell 会话：

• Linux：在用户 crontab 中标记的条目（用 crontab -l 可见）
• macOS：用户 LaunchAgent 在 ~/Library/LaunchAgents/ai.empiriolabs.refresh.plist
• Windows：一个名为“EmpirioLabs 自动刷新”的任务调度任务

该作业从~/.empiriolabs/.empiriolabs-api-key读取API密钥（POSIX的模式600），只重写磁盘上已有的配置，因此绝不会在无关目录中创建文件。日志（macOS）和标准输出（Linux/Windows）都归~/.empiriolabs/refresh.log。

把--no-auto-refresh传给设置命令选择退出，或者稍后用--uninstall-auto-refresh运行辅助工具，删除调度任务并清理标记条目。

$
python3 "$script" --scope project --tools opencode,aider,qwen-code,openhands --model qwen3-max --no-auto-refresh

$
curl -fsSL https://docs.empiriolabs.ai/integrations/setup.py | python3 - --uninstall-auto-refresh

连接值

思维与推理控制

EmpirioLabs 仅在其模型页面或机器可读模式中列出推理控制的模型上，才会暴露推理控制。不要默认把这些字段发送给每个模型。

对于兼容 OpenAI 的聊天完成和回复，支持的控制措施可以包括 enable_thinking、thinking_budget 或 reasoning_effort，具体取决于模型：

1
{
2
  "model": "qwen3-max-thinking",
3
  "messages": [
4
    { "role": "user", "content": "Answer briefly." }
5
  ],
6
  "enable_thinking": false
7
}

对于拟人式信息端点，当模型支持思考时，使用拟人式思维：

1
{
2
  "model": "qwen3-max-thinking",
3
  "messages": [
4
    { "role": "user", "content": "Work through this carefully." }
5
  ],
6
  "thinking": {
7
    "type": "enabled",
8
    "budget_tokens": 1024
9
  }
10
}

reasoning_effort接受所有具备推理能力的模型中的none、low、medium、high和max。EmpirioLabs 将该值归一化为所选模型支持的推理字段，因此无论模型服务原生期望 reasoning_effort、enable_thinking 还是 thinking_budget，相同的努力字符串都能在模型族间工作。

1
{
2
  "model": "deepseek-v4-pro",
3
  "messages": [
4
    { "role": "user", "content": "Solve this carefully." }
5
  ],
6
  "reasoning_effort": "max"
7
}

工具支持各异：

烟雾测试

在配置更大工具之前先运行这个程序。如果成功，说明你的密钥、信用、网络和型号ID都没问题。

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
$
curl "https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions" \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -H "Content-Type: application/json" \
>
  -d '{
>
    "model": "qwen3-max",
>
    "messages": [
>
      { "role": "user", "content": "Reply with one sentence." }
>
    ]
>
  }'

列出当前型号ID：

$
curl "https://api.empiriolabs.ai/v1/models?available=true" \
>
  -H "Authorization: Bearer $EMPIRIOLABS_API_KEY"

聊天和角色扮演前端

请使用此部分查看BYOK聊天应用、角色扮演工具和共享网页界面。这些工具通常不需要辅助脚本。使用你的EmpirioLabs的API密钥，选择一个聊天模型，比如qwen3-max，并将秘密保存在应用的本地设置或环境变量中。

傻酒馆

SillyTavern 是一个本地的角色扮演和角色聊天前端。EmpirioLabs 通过其定制兼容 OpenAI 的聊天完成源进行工作。

1. 打开SillyTavern，点击插件图标以打开API连接。
2. 将API类型设置为Chat Completion。
3. 将聊天完成源设置为Custom (OpenAI-compatible)。
4. 将自定义端点/基础URL设置为https://api.empiriolabs.ai/v1。
5. 把你的EmpirioLabs的API密钥粘贴到自定义API密钥字段里。
6. 点击连接，然后从下拉菜单中选择模型，或输入模型ID，如qwen3-max。

如果型号下拉菜单是空的，但你的烟雾测试有效，手动输入型号ID。如果角色扮演采样器导致请求错误，先移除非标准的额外参数，并用标准聊天设置重新尝试。

PersonaLLM

PersonaLLM 是一款 iOS 角色扮演和角色聊天应用，支持bring-your-own-key服务设置。EmpirioLabs 通过 PersonaLLM 的自定义文本引擎运行。

1. 在主屏幕，点击左上角的三点菜单。
2. 打开设置。
3. 开放文本引擎。
4. 选择自定义。
5. 将基础网址设置为https://api.empiriolabs.ai/v1。
6. 粘贴你的EmpirioLabs API密钥。
7. 在模型字段中，点击右侧按钮即可获取实时模型列表。
8. 选择聊天模式，如qwen3-max或glm-5-1，然后保存文本引擎设置。

清洁工 AI

Janitor AI 可以通过其代理配置调用 EmpirioLabs。当你想继续使用Janitor的聊天界面并带上你自己的EmpirioLabs密钥时，可以选择这条路径。

1. 开一个清洁工AI聊天。
2. 点击using janitor或聊天顶部附近的菜单按钮。
3. 开启API Settings。
4. 选择Proxy标签。
5. 在代理配置中，点击+ New。
6. 将名称设置为EmpirioLabs。
7. 将模型设置为qwen3-max，或者GET /v1/models?available=true中的另一个型号ID。
8. 将代理网址设置为https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions。
9. 把你的EmpirioLabs API密钥粘贴到API密钥里。
10. 除非你已经为该角色或聊天用了自定义提示，否则保持自定义提示空白。
11. 点击添加，保存设置，然后刷新清洁工AI页面，然后发送下一条消息。

打字思维

TypingMind 支持自定义聊天模型，提供端点、模型 ID 和可选的头部。

1. 从左侧边栏打开Models。
2. 打开模型设置，然后点击Add Custom Models。
3. 如果表单要求，就用API类型OpenAI Chat Completions API。
4. 将端点API设置为https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions。
5. 将Model ID设置为qwen3-max或其他可用型号。
6. 添加头部Authorization: Bearer sk-empiriolabs-your_key_here，或者如果表单提供了 API 键字段，可以将密钥粘贴到 TypingMind 的 API 键字段中。
7. 点击测试，然后添加模型。

开放WebUI

Open WebUI 可以通过管理员连接界面连接到兼容 OpenAI 的服务提供者。

1. 打开管理员设置。
2. 进入Connections并添加一个新的OpenAI连接。
3. 将网址设置为https://api.empiriolabs.ai/v1。
4. 粘贴你的EmpirioLabs API密钥。
5. 如果模型发现较慢或过于宽泛，可以在模型ID过滤器中添加模型ID，如qwen3-max。
6. 保存后，在聊天中选择EmpirioLabs的模型。

服务器启动时，设置：

$
OPENAI_API_BASE_URL=https://api.empiriolabs.ai/v1
$
OPENAI_API_KEY=sk-empiriolabs-your_key_here

LibreChat

LibreChat 支持通过 librechat.yaml 定制兼容 OpenAI 的终端。使用环境变量来分配一个共享部署密钥，或者user_provided每个用户是否需要在UI中带自己的密钥。

1
version: 1.3.5
2
cache: true
3
endpoints:
4
  custom:
5
    - name: "EmpirioLabs"
6
      apiKey: "${EMPIRIOLABS_API_KEY}"
7
      baseURL: "https://api.empiriolabs.ai/v1"
8
      models:
9
        default: ["qwen3-max"]
10
        fetch: true
11
      titleConvo: true
12
      titleModel: "qwen3-max"
13
      modelDisplayLabel: "EmpirioLabs"

$
EMPIRIOLABS_API_KEY=sk-empiriolabs-your_key_here

对于BYOK多用户部署，请将apiKey更改为：

1
apiKey: "user_provided"

更改 librechat.yaml 后重启 LibreChat。

LobeChat

对于自托管的LobeChat，使用OpenAI提供商，使用EmpirioLabs API基础URL：

$
OPENAI_API_KEY=sk-empiriolabs-your_key_here
$
OPENAI_PROXY_URL=https://api.empiriolabs.ai/v1
$
OPENAI_MODEL_LIST=+qwen3-max,+glm-5-1,+deepseek-v4-pro:variant2

然后重启LobeChat，在模型选择器中选择已启用的EmpirioLabs模型。

LiteLLM

EmpirioLabs 是内置的 LiteLLM 提供商，因此 SDK 和 LiteLLM 代理可以路由到带有 empiriolabs/ 前缀的任何 EmpirioLabs 聊天模型。对于之前的LiteLLM版本，请使用下方兼容OpenAI的备选方案。

1
import os
2
import litellm
3
4
os.environ["EMPIRIOLABS_API_KEY"] = "sk-empiriolabs-your_key_here"
5
6
response = litellm.completion(
7
    model="empiriolabs/qwen3-7-plus",
8
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
9
)

1
model_list:
2
  - model_name: qwen3-7-plus
3
    litellm_params:
4
      model: empiriolabs/qwen3-7-plus
5
      api_key: os.environ/EMPIRIOLABS_API_KEY

较早的LiteLLM版本（或图像生成）可以直接使用兼容OpenAI的路由：

1
import os
2
import litellm
3
4
response = litellm.image_generation(
5
    prompt="A glass cathedral at sunset, dramatic lighting",
6
    model="openai/seedream-5-0-lite",
7
    api_base="https://api.empiriolabs.ai/v1",
8
    api_key=os.environ["EMPIRIOLABS_API_KEY"],
9
    extra_body={"sync": True},
10
)

sync: true字段使图像端点返回完成的OpenAI形状响应，而非默认的异步作业包络。LiteLLM 自有的 EmpirioLabs 提供者页面是 [docs.litellm.ai/docs/providers/empiriolabs]（https://docs.litellm.ai/docs/providers/empiriolabs）。

OpenCode

助手可以自动写下：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --tools opencode --model qwen3-max

手动设置：

1
{
2
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
3
  "provider": {
4
    "empiriolabs": {
5
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
6
      "name": "EmpirioLabs",
7
      "options": {
8
        "baseURL": "https://api.empiriolabs.ai/v1",
9
        "apiKey": "{file:.empiriolabs-api-key}"
10
      },
11
      "models": {
12
        "qwen3-max": {
13
          "name": "EmpirioLabs Qwen3-Max"
14
        },
15
        "qwen3-max-thinking": {
16
          "name": "EmpirioLabs Qwen3-Max-Thinking",
17
          "reasoning": true
18
        }
19
      }
20
    }
21
  }
22
}

$
printf '%s' 'sk-empiriolabs-your_key_here' > .empiriolabs-api-key
$
printf '\n.empiriolabs-api-key\n' >> .gitignore
$
opencode

在OpenCode中，运行/models并选择EmpirioLabs的提供者。文件支持的密钥在你关闭并重新打开OpenCode后依然能正常工作。

克劳德密码

助手可以自动编写用户层面的设置：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope user --tools claude-code --model qwen3-max

Claude Code 不是 OpenAI 聊天补全客户端。它通过 Anthropic Messages 形态与大型语言模型网关通信，EmpirioLabs 在/v1/messages时公开了该图形。

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
$
# Claude Code sends ANTHROPIC_AUTH_TOKEN as a Bearer token.
$
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$EMPIRIOLABS_API_KEY"
$
$
# Claude Code appends /v1/messages itself, so do not include /v1 here.
$
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.empiriolabs.ai"
$
$
export ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION="qwen3-max"
$
export ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION_NAME="EmpirioLabs Qwen3-Max"
$
export ANTHROPIC_MODEL="qwen3-max"
$
$
claude

持久用户层设置：

1
{
2
  "env": {
3
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-empiriolabs-your_key_here",
4
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.empiriolabs.ai",
5
    "ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION": "qwen3-max",
6
    "ANTHROPIC_CUSTOM_MODEL_OPTION_NAME": "EmpirioLabs Qwen3-Max",
7
    "ANTHROPIC_MODEL": "qwen3-max"
8
  }
9
}

克莱恩

在Cline扩展界面中：

1. 打开Cline设置。
2. 将 API 提供者设置为OpenAI Compatible。
3. 将基础网址设置为https://api.empiriolabs.ai/v1。
4. 粘贴你的EmpirioLabs API密钥。
5. 输入型号ID，如qwen3-max。
6. 点击验证，然后开始新任务。

关于Cline CLI：

$
npm install -g cline
$
$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
$
cline auth \
>
  -p openai \
>
  -k "$EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  -b "https://api.empiriolabs.ai/v1" \
>
  -m "qwen3-max"
$
$
cline "Inspect this repository and suggest the safest next refactor."

Qwen密码

助手可以自动编写项目或用户设置：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope project --tools qwen-code --model qwen3-max

直接通过EmpirioLabs作为OpenAI兼容提供商启动Qwen代码：

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
$
qwen \
>
  --auth-type openai \
>
  --openaiApiKey "$EMPIRIOLABS_API_KEY" \
>
  --openaiBaseUrl "https://api.empiriolabs.ai/v1" \
>
  --model "qwen3-max"

关于持久项目设置：

1
{
2
  "model": {
3
    "name": "qwen3-max"
4
  },
5
  "security": {
6
    "auth": {
7
      "selectedType": "openai"
8
    }
9
  },
10
  "env": {
11
    "EMPIRIOLABS_API_KEY": "sk-empiriolabs-your_key_here"
12
  },
13
  "modelProviders": {
14
    "openai": [
15
      {
16
        "id": "qwen3-max",
17
        "name": "EmpirioLabs Qwen3-Max",
18
        "envKey": "EMPIRIOLABS_API_KEY",
19
        "baseUrl": "https://api.empiriolabs.ai/v1"
20
      }
21
    ]
22
  }
23
}

如果你把钥匙存放在那里，.gitignore .qwen/settings.json。

Codex CLI

辅助工具可以自动写入用户级提供者块：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope user --tools codex --model qwen3-max

在 ~/.codex/config.toml 中添加 EmpirioLabs 作为自定义模型提供商：

1
model = "qwen3-max"
2
model_provider = "empiriolabs"
3
4
[model_providers.empiriolabs]
5
name = "EmpirioLabs"
6
base_url = "https://api.empiriolabs.ai/v1"
7
env_key = "EMPIRIOLABS_API_KEY"
8
wire_api = "responses"

然后用你的密钥在环境中启动Codex：

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
codex

使用支持POST /v1/responses的EmpirioLabs模型。

辅助器

助手可以自动编写项目本地的 Aider 配置：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --tools aider --model qwen3-max

Aider 使用兼容 OpenAI 的环境变量。模型前缀openai/。

$
export OPENAI_API_BASE="https://api.empiriolabs.ai/v1"
$
export OPENAI_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
$
aider --model openai/qwen3-max

继续

助手可以自动编写用户级的“继续”配置：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope user --tools continue --model qwen3-max

Continue 的 OpenAI 提供商可以通过设置 apiBase 来针对任何兼容 OpenAI 的端点。把秘密放在.env或继续的秘密仓库里，而不是把它们放进config.yaml。

1
name: EmpirioLabs
2
version: 0.0.1
3
schema: v1
4
5
models:
6
  - name: EmpirioLabs Qwen3-Max
7
    provider: openai
8
    model: qwen3-max
9
    apiBase: https://api.empiriolabs.ai/v1
10
    apiKey: ${{ secrets.EMPIRIOLABS_API_KEY }}
11
    capabilities:
12
      - tool_use

在 Continue 支持的.env位置之一添加秘密：

$
EMPIRIOLABS_API_KEY=sk-empiriolabs-your_key_here

开手

助手可以自动编写项目本地的OpenHands配置：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --tools openhands --model qwen3-max

OpenHands 在用户界面中暴露提供者设置，并将其传递到其 LLM 层。

针对环境发射：

$
export LLM_MODEL="openai/qwen3-max"
$
export LLM_BASE_URL="https://api.empiriolabs.ai/v1"
$
export LLM_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"

关于持久项目设置：

1
[llm]
2
model = "openai/qwen3-max"
3
api_key = "sk-empiriolabs-your_key_here"
4
base_url = "https://api.empiriolabs.ai/v1"

开手游戏的组合：

$
openhands --config-file openhands.empiriolabs.toml

如果你把钥匙存放在那里，.gitignore openhands.empiriolabs.toml。

赫尔墨斯特工

该辅助工具可以自动编写用户级的Hermes侧车：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope user --tools hermes --model qwen3-max

赫尔墨斯有一个互动模型向导。选择Custom endpoint，然后输入：

手动配置：

1
custom_providers:
2
  - name: empiriolabs
3
    base_url: https://api.empiriolabs.ai/v1
4
    key_env: EMPIRIOLABS_API_KEY
5
6
model:
7
  provider: custom:empiriolabs
8
  default: qwen3-max

$
EMPIRIOLABS_API_KEY=sk-empiriolabs-your_key_here

OpenClaw

助手可以自动编写用户级的 OpenClaw 侧车：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope user --tools openclaw --model qwen3-max

最安全的设置是OpenClaw向导：

$
openclaw configure --section model

选择自定义或兼容OpenAI的提供商，并使用：

对于手动 JSON5 配置，可以把它当作侧车，或者合并到 OpenClaw 的配置里：

1
{
2
  secrets: {
3
    providers: {
4
      default: { source: "env" }
5
    },
6
    defaults: {
7
      env: "default"
8
    }
9
  },
10
  models: {
11
    mode: "merge",
12
    providers: {
13
      empiriolabs: {
14
        baseUrl: "https://api.empiriolabs.ai/v1",
15
        apiKey: { source: "env", provider: "default", id: "EMPIRIOLABS_API_KEY" },
16
        authHeader: true,
17
        api: "openai-completions",
18
        models: [
19
          {
20
            id: "qwen3-max",
21
            name: "EmpirioLabs Qwen3-Max",
22
            input: ["text"],
23
            contextWindow: 256000
24
          }
25
        ]
26
      }
27
    }
28
  },
29
  agents: {
30
    defaults: {
31
      model: {
32
        primary: "empiriolabs/qwen3-max"
33
      }
34
    }
35
  }
36
}

手动编辑后运行openclaw config validate。

鹅

助手可以自动编写用户级的自定义鹅服务提供者：

$
python3 empirio-integrations-setup.py --scope user --tools goose --model qwen3-max

Goose 支持自定义的 OpenAI 兼容提供者。助手会把这段内容写成empiriolabs.json在鹅的自定义提供者目录中。

1
{
2
  "name": "empiriolabs",
3
  "engine": "openai",
4
  "display_name": "EmpirioLabs",
5
  "description": "EmpirioLabs OpenAI-compatible API",
6
  "api_key_env": "EMPIRIOLABS_API_KEY",
7
  "base_url": "https://api.empiriolabs.ai/v1/chat/completions",
8
  "models": [
9
    {
10
      "name": "qwen3-max",
11
      "context_limit": 256000
12
    }
13
  ],
14
  "supports_streaming": true,
15
  "requires_auth": true
16
}

$
export EMPIRIOLABS_API_KEY="sk-empiriolabs-your_key_here"
$
goose session start --provider empiriolabs

泽德

Zed 在代理面板中支持兼容 OpenAI 的提供者。使用界面的Add Provider流程，或编辑设置：

1
{
2
  "language_models": {
3
    "openai_compatible": {
4
      "EmpirioLabs": {
5
        "api_url": "https://api.empiriolabs.ai/v1",
6
        "available_models": [
7
          {
8
            "name": "qwen3-max",
9
            "display_name": "EmpirioLabs Qwen3-Max",
10
            "max_tokens": 256000,
11
            "capabilities": {
12
              "tools": true,
13
              "images": false,
14
              "parallel_tool_calls": false,
15
              "prompt_cache_key": false
16
            }
17
          }
18
        ]
19
      }
20
    }
21
  }
22
}

通过代理面板添加API密钥，这样Zed就能把它存到操作系统凭证存储中。

Kilo Code、Roo Code、Cursor 及类似的 IDE

在工具暴露OpenAI Compatible、Custom OpenAI或Override OpenAI Base URL处使用此表。

Kilo Code 和 Roo 风格的 VS Code 扩展通常会将此作为 API 配置文件暴露。Roo Code 的公开文档和产品公告显示 2026 年 5 月 15 日将有shutdown/archive路径，因此除非你的团队已经依赖 Roo，否则更倾向于 Cline 或 Kilo Code 作为全队模板。

光标的自定义API密钥行为取决于版本和功能表面。如果你的光标构建只接受提供者API密钥，且没有为你想要的功能提供自定义基础URL，那么它不能直接指向该功能的EmpirioLabs。

故障排除

让特工保持地面状态

当AI编码助手为你实现EmpirioLabs集成时，先给它机器可读文档捆绑包：

告诉代理用https://docs.empiriolabs.ai/ai-agent-api-reference-context.md作为API参考，https://docs.empiriolabs.ai/ai-agent-docs-context.md作为模型和定价细节，GET https://api.empiriolabs.ai/v1/models/\{model_id\}作为实时模型元数据。

这防止代理猜测端点形状、陈旧的模型ID或参数名称。