Fenno API 完整使用指南：一个 Key 接入 Claude Code、Codex CLI、OpenCode

如果你最近在用 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 或 CC Switch，一定会遇到一个很现实的问题：

不同工具要配不同 API，不同模型要换不同 Key，调用记录和 Token 成本还分散在各个平台里。一旦开始高频使用 Agent，问题会立刻变成三件事：

1. API 怎么稳定接入？
2. 多个工具怎么共用一套配置？
3. Token 和费用到底花到哪里去了？

Fenno API 的定位就是解决这个问题：它是一个统一 AI API 网关，用一个 API Key 接入主流模型，同时给 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 这类 AI 编程工具提供现成配置模板。

本文完整讲清楚 Fenno API 的后台功能、API Key 创建方式、Codex CLI 配置、Claude Code 配置、OpenCode 配置，以及常见排查方法。

Fenno API 是什么？

Fenno API 可以理解成一个面向 AI 编程 Agent 的统一 API Gateway。

它的核心能力有几个：

• 一个 API Key 接入多个主流模型
• 兼容 OpenAI API 调用方式
• 支持 Codex CLI、Codex CLI WebSocket、Claude Code、OpenCode 配置模板
• 提供 API Key 管理、分组、启用、禁用、编辑、删除
• 支持密钥额度限制、IP 限制、速率限制、有效期
• 提供请求数、Token、费用、模型分布、最近调用记录
• 支持使用记录筛选和 CSV 导出
• 支持订阅、充值、订单、兑换码、邀请返利

如果你只是偶尔调用一次模型，可能感觉不到 API 网关的价值。

但如果你已经在用 Claude Code 或 Codex CLI 做项目级任务，Fenno 这种统一网关会非常实用，因为 Agent 一旦跑起来，Token 消耗、调用稳定性、模型切换和费用统计都会变成真实问题。

为什么 AI 编程工具需要统一 API 网关？

传统 API 调用通常是这样的：

• Claude Code 用一套环境变量
• Codex CLI 用一套 config.toml
• OpenCode 用一套 opencode.json
• Cursor、CC Switch、其他工具又有自己的配置方式

看起来只是多复制几段配置，但长期使用会出现几个麻烦：

第一，Key 太多，不好管理。

第二，每个工具的用量分散，很难知道哪个项目烧钱最多。

第三，团队协作时没法按项目、成员或场景限制额度。

第四，某个模型不稳定时，切换成本高。

第五，API Key 泄露后不好控制损失。

Fenno 的价值就在这里：它把“模型接入”和“工具配置”统一到一个入口，再通过后台做用量统计和限制策略。

Fenno 后台有哪些功能？

登录 Fenno 后，左侧导航主要有这些入口：

• 仪表盘
• API 密钥
• 使用记录
• 我的订阅
• 充值/订阅
• 我的订单
• 兑换
• 邀请返利
• 个人资料

其中最重要的是前三个。

1. 仪表盘

仪表盘可以看到整体使用情况，包括：

• 当前余额
• API 密钥数量
• 今日请求数
• 今日消费
• 今日 Token
• 累计 Token
• RPM
• TPM
• 平均响应时间
• 模型分布
• Token 使用趋势
• 最近使用记录

这对于 AI Agent 用户非常关键。

因为 Claude Code、Codex CLI 这类工具经常一次任务就会消耗大量上下文。如果没有统计，你很难判断到底是哪个模型、哪次任务、哪个项目带来了主要成本。

2. API 密钥

API 密钥页是 Fenno 的核心页面。

你可以在这里：

• 创建 API Key
• 搜索 Key
• 按分组筛选
• 按状态筛选
• 查看今日用量
• 查看近 30 天用量
• 查看上次使用时间
• 禁用、编辑、删除 Key
• 复制 API 端点
• 使用测速入口测试连接
• 一键生成工具配置

Fenno 默认 API 端点是：

https://api.fenno.ai

OpenCode 的 OpenAI 兼容接口使用：

https://api.fenno.ai/v1

3. 使用记录

使用记录页可以按 API Key 和时间范围筛选，并支持：

• 总请求数
• 总 Token
• 输入 Token / 输出 Token
• 总消费
• 平均耗时
• 刷新
• 重置
• 导出 CSV

这类功能特别适合团队做成本复盘。

比如你可以定期导出 CSV，分析：

• 哪个模型最常用
• 哪个模型最贵
• 哪个工具 Token 消耗最高
• 哪个 API Key 需要限额
• 哪些任务适合切换到 mini 模型

如何创建 Fenno API Key？

进入 API 密钥 页面，点击 创建密钥。

创建时可以设置：

• 名称
• 分组
• 自定义密钥
• IP 限制
• 额度限制
• 速率限制
• 密钥有效期

这里建议按用途创建不同 Key，不要所有工具共用一个 Key。

比如：

claude-code-personal
codex-cli-work
opencode-test
cc-switch-agent

如果是团队使用，建议按照项目创建：

project-a-agent
project-b-code-review
project-c-rag-test

这样后续看用量、限额、禁用都会更清晰。

Codex CLI 如何接入 Fenno API？

Fenno 后台的 使用密钥 弹窗里已经提供了 Codex CLI 模板。

macOS / Linux 下，配置文件位置通常是：

~/.codex/config.toml

如果目录不存在，先创建：

mkdir -p ~/.codex

然后把以下内容放到 config.toml 的开头部分：

model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.4"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.fenno.ai"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

再创建或修改：

~/.codex/auth.json

写入：

{"OPENAI_API_KEY": "sk-你的-Fenno-API-Key"
}

配置完成后，重新打开终端，再运行 Codex CLI。

如果你本来已经配置过 Codex，需要注意不要在 config.toml 里放多段互相冲突的 model_provider。建议把 Fenno 配置放在文件开头，并确认当前启用的是 OpenAI provider。

Codex CLI WebSocket 如何配置？

Fenno 也提供了 Codex CLI WebSocket 模板。

如果你需要启用 WebSocket 模式，在普通 Codex CLI 配置基础上，增加：

[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.fenno.ai"
wire_api = "responses"
supports_websockets = true
requires_openai_auth = true[features]
responses_websockets_v2 = true

完整配置可以参考：

model_provider = "OpenAI"
model = "gpt-5.4"
review_model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "xhigh"
disable_response_storage = true
network_access = "enabled"
windows_wsl_setup_acknowledged = true
model_context_window = 1000000
model_auto_compact_token_limit = 900000[model_providers.OpenAI]
name = "OpenAI"
base_url = "https://api.fenno.ai"
wire_api = "responses"
supports_websockets = true
requires_openai_auth = true[features]
responses_websockets_v2 = true

auth.json 仍然是：

{"OPENAI_API_KEY": "sk-你的-Fenno-API-Key"
}

如果你不确定是否需要 WebSocket，先用普通 Codex CLI 配置即可。普通模式能跑通后，再考虑切换 WebSocket。

Claude Code 如何接入 Fenno API？

Claude Code 使用 Fenno 的方式主要是配置环境变量。

macOS / Linux 可以在当前终端运行：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.fenno.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的-Fenno-API-Key"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

这只对当前终端会话生效。

如果你希望永久生效，可以写入 ~/.zshrc 或 ~/.bashrc：

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.fenno.ai"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-你的-Fenno-API-Key"
export CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC=1

然后执行：

source ~/.zshrc

如果你使用 VSCode Claude Code，可以配置：

~/.claude/settings.json

示例：

{"env": {"ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.fenno.ai","ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-你的-Fenno-API-Key","CLAUDE_CODE_DISABLE_NONESSENTIAL_TRAFFIC": "1","CLAUDE_CODE_ATTRIBUTION_HEADER": "0"}
}

配置完成后，重启 Claude Code 或重新打开终端。

OpenCode 如何接入 Fenno API？

OpenCode 使用配置文件：

~/.config/opencode/opencode.json

也可以使用：

opencode.jsonc

如果目录不存在，先创建：

mkdir -p ~/.config/opencode

Fenno 后台给出的 OpenCode 配置示例是一个 OpenAI 兼容 provider。

你可以参考下面的精简版：

{"$schema": "https://opencode.ai/config.json","model": "fenno/gpt-5.5","small_model": "fenno/gpt-5.3-codex-spark","provider": {"fenno": {"options": {"baseURL": "https://api.fenno.ai/v1","apiKey": "sk-你的-Fenno-API-Key"},"npm": "@ai-sdk/openai-compatible","name": "Fenno","models": {"gpt-5.5": {"name": "GPT-5.5","limit": {"context": 1050000,"output": 128000},"options": {"store": false}},"gpt-5.4": {"name": "GPT-5.4","limit": {"context": 1050000,"output": 128000},"options": {"store": false}},"gpt-5.4-mini": {"name": "GPT-5.4 Mini","limit": {"context": 400000,"output": 128000},"options": {"store": false}},"gpt-5.3-codex-spark": {"name": "GPT-5.3 Codex Spark","limit": {"context": 128000,"output": 32000},"options": {"store": false}},"codex-mini-latest": {"name": "Codex Mini","limit": {"context": 200000,"output": 100000},"options": {"store": false}}}}}
}

如果你只是想先跑通，可以先保留一个主模型和一个小模型。模型列表不一定要一次写满。

关键点只有三个：

"baseURL": "https://api.fenno.ai/v1"

"apiKey": "sk-你的-Fenno-API-Key"

"npm": "@ai-sdk/openai-compatible"

CC Switch 用户怎么用？

Fenno 的 API 密钥页里有 导入到 CCS 按钮。

这说明 Fenno 已经把 CC Switch 这类多工具配置管理场景考虑进去了。

如果你平时同时管理 Claude Code、Codex、OpenCode、Hermes、OpenClaw 等工具，CC Switch + Fenno 的组合会比较顺手：

• Fenno 负责统一 API 端点、Key、用量和费用
• CC Switch 负责本地多个 AI 编程工具的配置切换

这种组合适合经常切模型、切工具、切项目的人。

API Key 应该怎么分组？

不要把所有工具都塞到一个 Key 里。

更推荐的方式是按工具分：

claude-code
codex-cli
opencode
cc-switch

或者按项目分：

project-a
project-b
project-c

如果是团队，则可以按成员分：

alice-agent
bob-code-review
team-rag-test

这样做的好处是：

• 某个工具异常消耗时能快速定位
• 某个 Key 泄露时可以单独禁用
• 可以给不同项目设置不同额度
• 可以按团队成员统计成本
• 可以把测试环境和生产环境隔离

如何控制 AI Agent 的调用成本？

AI 编程 Agent 的成本不是线性增长的。

一次小任务可能只消耗几千 Token，但一次大项目重构、长上下文分析、批量修复、仓库巡检，可能很快消耗几十万甚至上百万 Token。

Fenno 后台有几个功能可以帮助控制成本：

1. 看模型分布

如果高价模型占比过高，可以把普通任务切到 mini 或更低成本模型。

2. 看最近使用

如果某几次调用费用异常高，要回看当时运行了什么 Agent 任务。

3. 给 Key 设置额度限制

比如测试 Key 设置低额度，避免脚本循环调用造成损失。

4. 按项目分 Key

这样可以知道到底是哪个项目最费钱。

5. 导出 CSV

定期导出使用记录，适合团队做成本复盘。

常见问题排查

1. Claude Code 配置后还是走原来的 API，怎么办？

检查环境变量是否生效：

echo $ANTHROPIC_BASE_URL
echo $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN

如果没有输出，说明当前终端没有加载配置。

可以重新执行 export，或者把配置写入 ~/.zshrc 后执行：

source ~/.zshrc

2. Codex CLI 提示认证失败，怎么办？

重点检查两个文件：

~/.codex/config.toml
~/.codex/auth.json

常见原因：

• OPENAI_API_KEY 拼错
• JSON 格式错误
• Key 前后多了空格
• config.toml 里有多个 provider 冲突
• base_url 没有写成 https://api.fenno.ai

3. OpenCode 连接失败，怎么办？

优先检查：

"baseURL": "https://api.fenno.ai/v1"

注意 OpenCode 示例里是 /v1，不要漏掉。

同时确认：

"npm": "@ai-sdk/openai-compatible"

以及 API Key 是否正确。

4. API Key 泄露了怎么办？

立即进入 Fenno 的 API 密钥页，禁用或删除对应 Key。

如果你提前按项目或工具分 Key，影响范围会小很多。

这也是为什么不建议所有工具共用一个 Key。

5. 怎么知道哪个工具最耗钱？

给每个工具单独创建 Key。

然后在使用记录里按 API Key 过滤，或者导出 CSV 分析。

例如：

claude-code：用于日常开发
codex-cli：用于代码审查
opencode：用于实验任务

这样一看就知道哪个工具消耗最高。

Fenno 适合哪些人？

Fenno 比较适合这几类用户：

• 正在使用 Claude Code 的开发者
• 正在使用 Codex CLI 的开发者
• 正在尝试 OpenCode 的开发者
• 使用 CC Switch 管理多个 AI 编程工具的人
• 想用一个 Key 统一管理多个模型的人
• 需要看 Token、费用、模型分布的团队
• 希望给不同项目设置 API 额度的人
• 想降低 API 配置和切换成本的人

如果你只是在网页上偶尔问几句话，Fenno 的价值可能没那么明显。

但只要你开始把 AI Agent 接入真实开发流程，统一网关、用量统计、限额和 Key 管理就会变得非常重要。

总结

Fenno API 的核心不是简单“提供一个 API Key”，而是把 AI 编程工具常见的几个问题放在一起解决：

• Claude Code 怎么接 API
• Codex CLI 怎么配置第三方接口
• OpenCode 怎么接 OpenAI 兼容 provider
• 多个工具怎么统一管理 Key
• Token 和费用怎么统计
• 不同项目怎么设置额度
• API Key 泄露怎么降低风险

如果你正在从单一 AI 工具进入多 Agent 工作流，Fenno 这种统一 API 网关会越来越有用。

最推荐的使用方式是：

1. 在 Fenno 创建不同用途的 API Key
2. 分别配置 Claude Code、Codex CLI、OpenCode
3. 用仪表盘观察模型分布和 Token 消耗
4. 用使用记录定位高成本任务
5. 给测试 Key 设置额度和速率限制
6. 团队场景下定期导出 CSV 做成本复盘

一句话总结：

Fenno API 更像是 AI 编程 Agent 的统一控制台。它把模型接入、工具配置、Key 管理、用量统计和成本控制放到一个地方，让 Claude Code、Codex CLI、OpenCode 这类工具真正能长期稳定地跑起来。