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创建 Auto 分组令牌

Auto 是自动路由分组。它会根据请求中的模型名称，在可用分组中寻找渠道，并按照“调整分组顺序”里的优先级选择渠道。

如果你希望一把 Key 调用多个分组里的模型，可以使用 Auto。对分组倍率、优先级和自动路由规则不熟悉时，请直接选择具体分组，先不要使用 Auto。

适合什么时候使用​

  • 需要用同一把 Key 调用多个模型分组
  • 希望在某个渠道不可用时按顺序尝试其他分组
  • 能够根据模型广场和分组倍率判断路由范围与费用

创建步骤​

1. 打开令牌管理并添加令牌​

进入 APINebula 令牌管理，点击 添加令牌，填写令牌名称。

点击添加令牌

2. 选择 Auto 分组​

在 令牌分组 中选择 Auto。Auto 不是一个具体模型渠道，而是把多个分组组合成一条自动路由规则。

选择 Auto 分组

3. 调整参与路由的分组​

创建 Auto 时不需要勾选具体分组。点击 调整分组顺序（可选），按优先级拖动已有分组排列；列表靠前的分组优先使用。Auto 只能调整顺序，不能通过勾选或取消勾选来改变分组范围。

调整 Auto 分组顺序

建议先打开模型广场，确认要调用的模型、支持的接口和对应分组，再按使用优先级调整顺序。需要覆盖当前开放模型时，保持默认分组范围，并将 模型可用列表 留空。

4. 提交并复制 API Key​

完成过期时间、额度和其他字段设置后提交令牌。回到令牌列表，在密钥栏直接复制完整 API Key；复制出来的是纯 Key，不包含 Bearer。

调用方式​

使用 Auto Key 时，Authorization 保持不变，切换模型只需要修改 model。下面以 gpt-6-astra 为例：

curl https://apinebula.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [{"role": "user", "content": "你好"}]
  }'

需要查看当前 Key 可见的模型时，可以请求：

curl https://apinebula.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

模型名称、可用分组和接口类型会动态调整，请以模型广场当前显示为准。

使用示例：在 Codex 中使用 image2.5 Skill 生图​

下面示例用一把 Auto 令牌同时调用文本和图片：文本请求走 CODEX，图片请求走模型广场当前对应的 image2 分组。这样不需要为 Codex 和生图分别创建两把 Key。

1. 创建 Auto 令牌​

打开创建 API 令牌，选择 Auto 分组并提交。回到令牌列表，在目标令牌的密钥栏直接复制完整 API Key；复制出来的是纯 Key，不包含 Bearer。

创建 Auto 令牌时保持页面默认设置即可，不需要勾选具体分组；如需改变路由优先级，只在 调整分组顺序 中拖动排列。模型可用列表 留空，让 Auto 按当前可用分组路由。模型广场的分组和模型会动态变化，创建或修改令牌前请以模型广场当前显示为准。

2. 配置 Codex​

按 Codex 配置教程 配置 config.toml 和 auth.json。将刚才复制的同一把纯 API Key 填入 auth.json 的 OPENAI_API_KEY 字段，模型名称填写 CODEX 分组当前可用的模型。

3. 让 Codex 创建图片 Skill​

本页不直接提供现成 Skill 文件。需要时，在已经配置好的 Codex 会话中粘贴下面的提示词，让 Codex 按官方接口创建一个本地 Skill：

创建 Skill 时保持默认设置即可，不需要额外修改其他选项。下面的提示词会要求它返回完整错误，便于排查问题。

请参考 https://docs.apinebula.ai/docs/advanced/image/gpt-image-2-1k ，为当前 Codex 创建一个名为 image25 的 Skill，用于调用 APINebula 的 gpt-image-2.5。

要求：
1. 使用 https://img-api.apinebula.ai/v1/images/generations 进行文生图，使用 /v1/images/edits 进行参考图编辑。
2. API Key 只从用户环境变量 IMAGE25_API_KEY 读取，不能写入 Skill、配置文件、命令输出或回复；请求时自动添加 Authorization: Bearer，环境变量本身只填写纯 API Key。
3. 支持 --prompt、--prompt-file、--reference、--output、--size、--quality；当前接口的 size 和 quality 可能不完全支持，最终以实际返回图片为准，单次请求只发送 1 张图。
4. 同时处理 response_format=url 和 b64_json，并把结果保存到本地，输出绝对路径、MIME、文件大小和实际图片尺寸。
5. API Key 缺失、接口报错或下载失败时，返回完整、原始的错误信息和 HTTP 状态码，方便排查；但不要泄露 API Key、Authorization 请求头或其他敏感信息。
6. 创建完成后告诉我 Skill 的安装位置、IMAGE25_API_KEY 的配置方法、重新打开 Codex 的步骤，以及一条最小测试命令；不要替我填写真实 API Key。
7. 创建 Skill 时保持默认设置即可，不需要额外修改其他选项。

常见问题​

Auto 能不能调用所有模型？​

Auto 会根据模型名称在当前可用分组中自动路由；如果没有额外填写 模型可用列表，同一把 Key 可以调用模型广场当前开放的模型。模型广场更新后，只需重新检查分组顺序和模型名称。

不知道优先级怎么设置怎么办？​

不要选择 Auto，直接创建具体分组的令牌。具体分组更容易理解，也更方便定位模型权限、接口或计费问题。

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