在 OpenCode 中接入 Alias 网络安全模型CAI 项目 OpenAI 兼容 API 直连配置实战【免费下载链接】caiCybersecurity AI (CAI), the framework for AI Security项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cai3/cai本篇技术指南以仓库文档 docs/other_cli/opencode.md 为骨架讲解如何将开源的终端 AI 编码助手 OpenCode 直接接入 Alias Robotics 的 Alias APICAI PRO / Alias LLMs 提供的网络安全模型服务全程无需任何代理中间层。读者完成阅读后将掌握从获取ALIAS_API_KEY、安装 OpenCode、编写config.json自定义 provider到使用alias1模型进行安全测试的完整配置链路并能理解 CAI 仓库底层是如何把alias系列模型路由到 Alias API 的。一、背景为什么用 OpenCode 接入 Alias APIOpenCode 是一款开源的、基于终端terminal-based的 AI 编码助手其显著特点是原生支持 OpenAI 兼容OpenAI-compatible的 provider 协议。而 Alias Robotics 提供的 Alias API 恰好就是 OpenAI 兼容格式的接口因此二者可以直接即插即用不需要搭建任何代理或翻译层——这一点与接入 Claude Code使用 Anthropic 原生格式需要额外代理的路径有本质区别可参考同目录的 Claude Code 接入文档 对照理解。需要特别强调的是仓库文档对这类第三方脚手架明确给出了两条重要提示使用前必须知悉隐私与安全警告第三方脚手架scaffolding可能在你所处的环境之外转发你的数据。出于隐私保护与网络安全拒绝refusal优化的最佳性能考虑官方推荐直接使用 CAI 本体即仓库根目录的cai框架参见 CAI PRO 快速上手。支持免责声明Alias Robotics不为 OpenCode 相关的开发或集成提供技术支持。本文档仅说明 API 兼容性层面的配置Alias 只是允许你通过自己偏好的脚手架使用 Alias API。二、准备工作获取 Alias API Key接入的第一步是获取一个ALIAS_API_KEY其格式为sk-...。可以从以下两个渠道获得渠道说明CAI PRO完整的网络安全 AI 平台可访问alias1及其他模型订阅与价格说明参见 docs/cai_pro.mdAlias LLMs直接购买alias2-mini等 Alias 语言模型的入口在 CAI 仓库的源码中ALIAS_API_KEY也是各安全 Agent 读取凭据的首要环境变量。例如 red_teamer.py、bug_bounter.py、guardrails.py、mail.py、retester.py、thought.py 中都采用同一套取值逻辑api_key os.getenv(ALIAS_API_KEY, os.getenv(OPENAI_API_KEY, sk-alias-1234567890))即优先读取ALIAS_API_KEY未设置时回退到OPENAI_API_KEY最后才使用内置占位 key——可见该变量在整个 CAI 生态中的核心地位。三、安装 OpenCodeOpenCode 的安装方式有两种按你的平台任选其一# 方式一通过 npm 全局安装 npm install -g opencode-ai# 方式二通过 Homebrew 安装macOS brew install sst/tap/opencode安装完成后在终端输入opencode即可进入交互界面。四、配置 Alias providerconfig.json 方式OpenCode 使用~/.config/opencode/config.json作为配置文件。我们需要在其中新增一个指向 Alias API 的自定义 OpenAI 兼容 provider并指定默认模型{ provider: { alias: { api: https://api.aliasrobotics.com:666/, name: Alias Robotics, env: [ALIAS_API_KEY] } }, model: alias/alias1 }配置字段逐项说明字段作用与取值要点provider.alias.apiAlias API 的 Base URL固定为https://api.aliasrobotics.com:666/注意端口为 666。该端点与仓库源码中硬编码的地址完全一致见下文原理剖析provider.alias.nameProvider 的展示名称可按需修改不影响功能provider.alias.env指定 OpenCode 应从哪个环境变量读取该 provider 的 API Key这里声明为ALIAS_API_KEYmodel默认使用的模型OpenCode 的模型命名规则为provider名/模型名故写作alias/alias1保存配置文件后导出你的密钥export ALIAS_API_KEYsk-your-alias-api-key-here五、运行 OpenCode一切就绪后直接在终端启动opencodeOpenCode 会自动加载配置文件中注册的aliasprovider并将所有请求路由到 Alias API。之后你在终端内发起的编码与安全分析请求都将由alias1模型响应。六、备选方案环境变量方式不修改配置文件如果你不想编辑config.jsonOpenCode 同样遵循标准的 OpenAI 环境变量约定。这种方式与 Codex CLI 接入文档 中的做法一致——因为 Alias API 是纯 OpenAI 兼容接口只需把OPENAI_API_KEY与OPENAI_BASE_URL指过去即可export OPENAI_API_KEYsk-your-alias-api-key-here export OPENAI_BASE_URLhttps://api.aliasrobotics.com:666/ opencode --model alias1使用--model alias1直接指定模型此写法不携带 provider 前缀OpenCode 会将其归入兼容 OpenAI 协议的默认 provider。该方式适合快速验证连通性或不想在配置文件里维护多个 provider 的场景。七、模型选择与注意事项alias1最佳网络安全性能之选是 CAI PRO 的旗舰模型专门针对攻防安全场景优化。OpenCode 文档推荐优先使用它进行安全测试。alias0原文档描述其为更快、更轻量的替代选择。但需要注意根据当前仓库的 模型列表文档alias0已被标记为Deprecated弃用官方建议所有用户迁移到alias1。若你在配置中使用alias0建议尽快切换。用量与计费Token 消耗与账单信息会出现在你的 Alias 账户后台dashboard中。八、原理剖析为什么零代理直连可行从 OpenCode 侧看零代理成立的前提是协议兼容——Alias API 暴露的是 OpenAI 兼容格式的接口。这一点在 CAI 仓库源码中可以得到直接印证在 OpenAI Chat Completions 模型封装 openai_chatcompletions.py 中当检测到模型字符串包含alias且排除alias1.5时框架会自动完成如下路由if alias in model_str and alias1.5 not in model_str: # NOTE: exclude alias1.5 kwargs[api_base] https://api.aliasrobotics.com:666/ kwargs[custom_llm_provider] openai kwargs[api_key] os.getenv(ALIAS_API_KEY, REDACTED_ALIAS_KEY)这段逻辑清楚表明Alias 模型走的就是custom_llm_provider openai的 OpenAI 兼容通道API 端点被硬编码为https://api.aliasrobotics.com:666/与你在 OpenCodeconfig.json中填写的api字段完全一致凭据优先从ALIAS_API_KEY环境变量读取——这与 OpenCode 配置中env: [ALIAS_API_KEY]的声明一一对应。同理在 OpenAI Responses 模型封装 openai_responses.py 中也使用了相同的ALIAS_API_KEY回退读取逻辑。换句话说你在 OpenCode 里手写的这份配置本质上复刻了 CAI 框架内部对alias系列模型的原生路由方式这就是它能开箱即用的底层原因。九、延伸阅读CAI PRO 快速上手获取ALIAS_API_KEY、安装 CAI 框架并完成首次安全测试的完整流程可用模型列表alias1与社区模型的对比、各 provider 的配置方式环境变量参考ALIAS_API_KEY、CAI_MODEL等变量的完整说明与默认值Codex CLI 接入文档 与 Claude Code 接入文档同一 Alias API 在其他终端编码助手上的接入对照后者因协议不同需要代理【免费下载链接】caiCybersecurity AI (CAI), the framework for AI Security项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cai3/cai创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
在 OpenCode 中接入 Alias 网络安全模型：CAI 项目 OpenAI 兼容 API 直连配置实战
在 OpenCode 中接入 Alias 网络安全模型CAI 项目 OpenAI 兼容 API 直连配置实战【免费下载链接】caiCybersecurity AI (CAI), the framework for AI Security项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cai3/cai本篇技术指南以仓库文档 docs/other_cli/opencode.md 为骨架讲解如何将开源的终端 AI 编码助手 OpenCode 直接接入 Alias Robotics 的 Alias APICAI PRO / Alias LLMs 提供的网络安全模型服务全程无需任何代理中间层。读者完成阅读后将掌握从获取ALIAS_API_KEY、安装 OpenCode、编写config.json自定义 provider到使用alias1模型进行安全测试的完整配置链路并能理解 CAI 仓库底层是如何把alias系列模型路由到 Alias API 的。一、背景为什么用 OpenCode 接入 Alias APIOpenCode 是一款开源的、基于终端terminal-based的 AI 编码助手其显著特点是原生支持 OpenAI 兼容OpenAI-compatible的 provider 协议。而 Alias Robotics 提供的 Alias API 恰好就是 OpenAI 兼容格式的接口因此二者可以直接即插即用不需要搭建任何代理或翻译层——这一点与接入 Claude Code使用 Anthropic 原生格式需要额外代理的路径有本质区别可参考同目录的 Claude Code 接入文档 对照理解。需要特别强调的是仓库文档对这类第三方脚手架明确给出了两条重要提示使用前必须知悉隐私与安全警告第三方脚手架scaffolding可能在你所处的环境之外转发你的数据。出于隐私保护与网络安全拒绝refusal优化的最佳性能考虑官方推荐直接使用 CAI 本体即仓库根目录的cai框架参见 CAI PRO 快速上手。支持免责声明Alias Robotics不为 OpenCode 相关的开发或集成提供技术支持。本文档仅说明 API 兼容性层面的配置Alias 只是允许你通过自己偏好的脚手架使用 Alias API。二、准备工作获取 Alias API Key接入的第一步是获取一个ALIAS_API_KEY其格式为sk-...。可以从以下两个渠道获得渠道说明CAI PRO完整的网络安全 AI 平台可访问alias1及其他模型订阅与价格说明参见 docs/cai_pro.mdAlias LLMs直接购买alias2-mini等 Alias 语言模型的入口在 CAI 仓库的源码中ALIAS_API_KEY也是各安全 Agent 读取凭据的首要环境变量。例如 red_teamer.py、bug_bounter.py、guardrails.py、mail.py、retester.py、thought.py 中都采用同一套取值逻辑api_key os.getenv(ALIAS_API_KEY, os.getenv(OPENAI_API_KEY, sk-alias-1234567890))即优先读取ALIAS_API_KEY未设置时回退到OPENAI_API_KEY最后才使用内置占位 key——可见该变量在整个 CAI 生态中的核心地位。三、安装 OpenCodeOpenCode 的安装方式有两种按你的平台任选其一# 方式一通过 npm 全局安装 npm install -g opencode-ai# 方式二通过 Homebrew 安装macOS brew install sst/tap/opencode安装完成后在终端输入opencode即可进入交互界面。四、配置 Alias providerconfig.json 方式OpenCode 使用~/.config/opencode/config.json作为配置文件。我们需要在其中新增一个指向 Alias API 的自定义 OpenAI 兼容 provider并指定默认模型{ provider: { alias: { api: https://api.aliasrobotics.com:666/, name: Alias Robotics, env: [ALIAS_API_KEY] } }, model: alias/alias1 }配置字段逐项说明字段作用与取值要点provider.alias.apiAlias API 的 Base URL固定为https://api.aliasrobotics.com:666/注意端口为 666。该端点与仓库源码中硬编码的地址完全一致见下文原理剖析provider.alias.nameProvider 的展示名称可按需修改不影响功能provider.alias.env指定 OpenCode 应从哪个环境变量读取该 provider 的 API Key这里声明为ALIAS_API_KEYmodel默认使用的模型OpenCode 的模型命名规则为provider名/模型名故写作alias/alias1保存配置文件后导出你的密钥export ALIAS_API_KEYsk-your-alias-api-key-here五、运行 OpenCode一切就绪后直接在终端启动opencodeOpenCode 会自动加载配置文件中注册的aliasprovider并将所有请求路由到 Alias API。之后你在终端内发起的编码与安全分析请求都将由alias1模型响应。六、备选方案环境变量方式不修改配置文件如果你不想编辑config.jsonOpenCode 同样遵循标准的 OpenAI 环境变量约定。这种方式与 Codex CLI 接入文档 中的做法一致——因为 Alias API 是纯 OpenAI 兼容接口只需把OPENAI_API_KEY与OPENAI_BASE_URL指过去即可export OPENAI_API_KEYsk-your-alias-api-key-here export OPENAI_BASE_URLhttps://api.aliasrobotics.com:666/ opencode --model alias1使用--model alias1直接指定模型此写法不携带 provider 前缀OpenCode 会将其归入兼容 OpenAI 协议的默认 provider。该方式适合快速验证连通性或不想在配置文件里维护多个 provider 的场景。七、模型选择与注意事项alias1最佳网络安全性能之选是 CAI PRO 的旗舰模型专门针对攻防安全场景优化。OpenCode 文档推荐优先使用它进行安全测试。alias0原文档描述其为更快、更轻量的替代选择。但需要注意根据当前仓库的 模型列表文档alias0已被标记为Deprecated弃用官方建议所有用户迁移到alias1。若你在配置中使用alias0建议尽快切换。用量与计费Token 消耗与账单信息会出现在你的 Alias 账户后台dashboard中。八、原理剖析为什么零代理直连可行从 OpenCode 侧看零代理成立的前提是协议兼容——Alias API 暴露的是 OpenAI 兼容格式的接口。这一点在 CAI 仓库源码中可以得到直接印证在 OpenAI Chat Completions 模型封装 openai_chatcompletions.py 中当检测到模型字符串包含alias且排除alias1.5时框架会自动完成如下路由if alias in model_str and alias1.5 not in model_str: # NOTE: exclude alias1.5 kwargs[api_base] https://api.aliasrobotics.com:666/ kwargs[custom_llm_provider] openai kwargs[api_key] os.getenv(ALIAS_API_KEY, REDACTED_ALIAS_KEY)这段逻辑清楚表明Alias 模型走的就是custom_llm_provider openai的 OpenAI 兼容通道API 端点被硬编码为https://api.aliasrobotics.com:666/与你在 OpenCodeconfig.json中填写的api字段完全一致凭据优先从ALIAS_API_KEY环境变量读取——这与 OpenCode 配置中env: [ALIAS_API_KEY]的声明一一对应。同理在 OpenAI Responses 模型封装 openai_responses.py 中也使用了相同的ALIAS_API_KEY回退读取逻辑。换句话说你在 OpenCode 里手写的这份配置本质上复刻了 CAI 框架内部对alias系列模型的原生路由方式这就是它能开箱即用的底层原因。九、延伸阅读CAI PRO 快速上手获取ALIAS_API_KEY、安装 CAI 框架并完成首次安全测试的完整流程可用模型列表alias1与社区模型的对比、各 provider 的配置方式环境变量参考ALIAS_API_KEY、CAI_MODEL等变量的完整说明与默认值Codex CLI 接入文档 与 Claude Code 接入文档同一 Alias API 在其他终端编码助手上的接入对照后者因协议不同需要代理【免费下载链接】caiCybersecurity AI (CAI), the framework for AI Security项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/cai3/cai创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
