Gateway 快速入門

取得 AI Gateway 存取並建立金鑰，再把 Claude Code、Codex、OpenAI 或 Anthropic SDK、curl 指向 https://api.agentlab.cresclab.com。每一步都可直接複製。

最後更新 2026-10-28

開始之前#

打開 Gateway 在 Agent Lab 主控台註冊，進到工作區的 AI Gateway。如果 Gateway 還沒開通，請在 AI Gateway 頁申請開通，我們會幫你的工作區開通；主控台頁面也會這樣說明。
建立金鑰 在開始使用分頁選擇建立 API 金鑰，取一個名稱。金鑰只會顯示一次，請馬上複製。
選一個用戶端 照下面其中一節操作。主控台的開始使用分頁也有同樣的步驟，而且已經填好你的金鑰和工作區的模型。

每個範例都從環境變數 AGENTLAB_API_KEY 讀取金鑰：

bash

export AGENTLAB_API_KEY=<your API key>

模型名稱來自 GET /v1/models，會列出 auto 和工作區允許的每個模型。下面的名稱只是範例。

Claude Code#

Claude Code 使用 Anthropic Messages，會自己加上 /v1/messages，所以它的 base URL 不含 /v1。它送出前會檢查模型名稱，所以模型名稱要填一個 Claude 模型，再用標頭要求 auto。

bash

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.agentlab.cresclab.com
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=$AGENTLAB_API_KEY
export ANTHROPIC_MODEL=claude-sonnet-5-5
export ANTHROPIC_CUSTOM_HEADERS="X-AgentLab-Routing: auto"
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=claude-haiku-5-5
claude

拿掉 ANTHROPIC_CUSTOM_HEADERS 那一行，就會一律使用你指定的模型。haiku 那一行會把 Claude Code 在背景發出的小型呼叫交給便宜的模型。

Codex#

Codex 使用 OpenAI Responses。在 ~/.codex/config.toml 加上一個 provider：

~/.codex/config.toml

model = "gpt-5.6-luna"
model_provider = "agentlab"

[model_providers.agentlab]
name = "Agent Lab"
base_url = "https://api.agentlab.cresclab.com/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "AGENTLAB_API_KEY"
http_headers = { "X-AgentLab-Routing" = "auto" }

然後執行：

bash

codex

拿掉 http_headers 那一行，就會一律使用你指定的模型。

OpenAI SDK#

bash

pip install openai

python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.agentlab.cresclab.com/v1", api_key=os.environ["AGENTLAB_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="auto",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(reply.model, reply.choices[0].message.content)

reply.model 是實際回答的模型。

Anthropic SDK#

bash

pip install anthropic

python

import os
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(base_url="https://api.agentlab.cresclab.com", api_key=os.environ["AGENTLAB_API_KEY"])
reply = client.messages.create(
    model="auto",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(reply.model, reply.content[0].text)

curl#

Chat Completions：

bash

curl https://api.agentlab.cresclab.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTLAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "auto", "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

Anthropic Messages：

bash

curl https://api.agentlab.cresclab.com/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTLAB_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "auto", "max_tokens": 1024, "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]}'

OpenAI Responses：

bash

curl https://api.agentlab.cresclab.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $AGENTLAB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "auto", "input": "Hello"}'

為請求加標籤#

想依團隊、功能或客戶看花費，就加上 X-AgentLab-Metadata 標頭，內容是一個字串值的 JSON 物件，例如 {"team": "support"}。上面每個端點都適用。上限和顯示位置見標籤。

確認成功#

在主控台打開 AI Gateway › 用量。剛才的請求會列在那裡，附上金鑰、實際回答的模型和費用。如果請求被拒絕，它的代碼可以在錯誤代碼查到。