1. 七个数字员工七套 Key这事真的挺折腾优秘智能灵伴超级员工OPC 超级员工是深圳优秘智能 2026 年 3 月上线的一套数字员工产品隶属于 ClawBrain AI 智能体平台系列。它把内容文案、视觉设计、视频剪辑、客服应答、选品分析、代码开发、合规审核这 7 个岗位做成了预设 SOP 的数字员工让一个人或者三五人的小团队跑出传统 5 到 10 人团队的工作量。适合谁一人公司创业者、小型电商团队、自媒体矩阵运营者以及传统企业里负责营销内容的那一两个人。但真正上手之后很多人会撞上同一个问题7 个数字员工每个都要填 API Key、Base URL、模型名。内容员工一套、设计员工一套、代码员工一套配置散落在不同的 settings.json 和 config.toml 里。改一次模型要翻七个文件换一次 Key 要重新点七遍保存。更麻烦的是某个员工报 401 的时候你根本分不清是 Key 过期了、额度用完了还是这个员工自己的配置文件写错了。我试过把 7 个员工的配置全部收敛到一条统一 API 通道上用 TaoToken 做中间层所有数字员工共用同一个 Key 和同一个 Base URL只在各自的 config 里区分模型名和温度参数。实测下来配置量从七套降到一套排障时间从逐个翻文件变成看一个日志。下面把可复制的 config.toml 和 settings.json 骨架、逐项验证连通性的动作以及我踩过的坑完整写出来。2. 为什么用 TaoToken 统一 Key而不是每个员工单独配先说清楚 TaoToken 在这里的角色。它是一个大模型 API 聚合通道官网在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 。你可以在一个账号下拿到一个 Key然后通过这个 Key 调用多个模型。对于灵伴超级员工这种7 个岗位、7 种模型偏好的场景它的价值在于三点。第一Key 收敛。7 个数字员工如果各自去申请不同厂商的 Key你要管理 7 份凭证、7 份账单、7 套额度告警。统一到 TaoToken 之后只有一个 Key额度在一个地方看过期在一个地方续。数字员工本身不关心背后是哪个模型它只认 Base URL 和模型名。第二模型切换成本低。内容文案员工可能更适合长文本能力强的模型代码开发员工需要代码能力强的客服应答员工要的是低延迟和低成本。如果每个员工单独接厂商换模型意味着换 Key、换 Base URL、换计费方式。统一通道下你只需要改 config 里的 model 字段Key 和 URL 不动。第三排障路径短。7 个员工共用一条通道任何一个员工报错你先用同一个 Key 发一条 curl 测试请求。如果 curl 通说明通道没问题问题在员工自己的配置如果 curl 不通说明 Key 或额度有问题。这个二分法能省掉大量猜测。注意TaoToken 是 API 通道不是编辑器替代品。灵伴超级员工本身的 SOP、知识库、任务编排还是在优秘智能的体系里跑TaoToken 只负责把模型调用这一层统一掉。3. 可复制的 config.toml 与 settings.json 骨架灵伴超级员工的配置分两层一层是全局的 config.toml放通道级参数一层是每个数字员工自己的 settings.json放岗位级参数。下面这套骨架是我实际跑通的版本你可以直接改字段值。3.1 全局 config.toml# config.toml - 灵伴超级员工全局通道配置 # 所有数字员工共用这一份通道参数 [api] # 统一 API 入口不加任何路径后缀 base_url https://taotoken.net/api # 统一 Key7 个员工共用 api_key sk-你的TaoToken密钥 # 请求超时客服类员工建议调低内容类可调高 timeout_seconds 60 # 失败重试次数 max_retries 2 [defaults] # 默认模型员工 settings.json 未指定时使用 model claude-sonnet-4-20250514 # 默认温度 temperature 0.7 # 默认最大输出 token max_tokens 4096 [logging] # 统一日志路径排障时只看这一个文件 log_path ./logs/lingban_api.log log_level info这里的关键是 base_url 只写到 https://taotoken.net/api 不要自己拼 /v1/chat/completions 之类的路径。不同 SDK 对路径的处理方式不一样写多了反而容易 404。3.2 七个员工的 settings.json 骨架每个数字员工目录下放一份 settings.json只写跟岗位相关的差异字段通道参数继承全局 config.toml。{ employee_id: D1_content, employee_name: 内容文案员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.8, max_tokens: 8192, system_prompt_file: ./prompts/content_sop.md, knowledge_base: ./kb/content_titles.json, output_dir: ./output/content }{ employee_id: D2_visual, employee_name: 视觉设计员工, model: gpt-4o, temperature: 0.6, max_tokens: 4096, system_prompt_file: ./prompts/visual_sop.md, template_dir: ./templates/visual, output_dir: ./output/visual }{ employee_id: D3_video, employee_name: 视频剪辑员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.5, max_tokens: 4096, system_prompt_file: ./prompts/video_sop.md, output_dir: ./output/video }{ employee_id: D4_cs, employee_name: 客服应答员工, model: gpt-4o-mini, temperature: 0.3, max_tokens: 1024, system_prompt_file: ./prompts/cs_sop.md, response_timeout_ms: 3000, output_dir: ./output/cs }{ employee_id: D5_product, employee_name: 选品分析员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.4, max_tokens: 6144, system_prompt_file: ./prompts/product_sop.md, schedule: 0 9 * * *, output_dir: ./output/product }{ employee_id: D6_code, employee_name: 代码开发员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.2, max_tokens: 16384, system_prompt_file: ./prompts/code_sop.md, output_dir: ./output/code }{ employee_id: D7_compliance, employee_name: 合规审核员工, model: gpt-4o, temperature: 0.1, max_tokens: 2048, system_prompt_file: ./prompts/compliance_sop.md, rule_file: ./rules/ad_law.json, output_dir: ./output/compliance }七个文件里只有 model、temperature、max_tokens、system_prompt_file 这几个字段不同base_url 和 api_key 全部继承全局配置。这样你换 Key 的时候只改 config.toml 一处七个员工同时生效。3.3 参数对照表员工推荐模型温度最大 token理由D1 内容文案claude-sonnet-40.88192长文需要高输出上限温度偏高保创意D2 视觉设计gpt-4o0.64096文生图提示词需要结构化温度中等D3 视频剪辑claude-sonnet-40.54096分镜脚本要稳定温度偏低D4 客服应答gpt-4o-mini0.31024低延迟低成本回答要一致D5 选品分析claude-sonnet-40.46144数据分析要严谨输出要完整D6 代码开发claude-sonnet-40.216384代码要准确输出上限要高D7 合规审核gpt-4o0.12048判断要保守温度最低4. 逐项验证七个数字员工的连通性配置写完不代表能跑。下面这套验证动作按顺序做一遍能定位到具体是哪个员工、哪一层出了问题。4.1 第一步用 curl 验证通道本身在终端里先确认 TaoToken 通道是通的。这一步不涉及任何员工配置纯粹测 Key 和 Base URL。curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoToken密钥 \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, messages: [{role: user, content: 回复OK两个字}], max_tokens: 10 }返回里如果能看到 choices 字段和内容说明通道没问题。如果返回 401检查 Key 是否复制完整如果返回 404检查 base_url 是否写成了 https://taotoken.net/api 而不是别的路径。4.2 第二步逐个员工发测试请求通道通了之后用每个员工的 settings.json 里的 model 字段各发一条最小请求。可以写一个简单的 shell 脚本批量跑。#!/bin/bash # verify_employees.sh - 逐个验证七个数字员工的模型可用性 API_URLhttps://taotoken.net/api/v1/chat/completions API_KEYsk-你的TaoToken密钥 declare -A MODELS( [D1_content]claude-sonnet-4-20250514 [D2_visual]gpt-4o [D3_video]claude-sonnet-4-20250514 [D4_cs]gpt-4o-mini [D5_product]claude-sonnet-4-20250514 [D6_code]claude-sonnet-4-20250514 [D7_compliance]gpt-4o ) for emp in ${!MODELS[]}; do model${MODELS[$emp]} resp$(curl -s -o /dev/null -w %{http_code} -X POST $API_URL \ -H Authorization: Bearer $API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d {\model\:\$model\,\messages\:[{\role\:\user\,\content\:\ping\}],\max_tokens\:5}) echo $emp - $model - HTTP $resp done跑完之后每个员工应该输出 HTTP 200。如果某个员工输出 400大概率是模型名写错了输出 429 说明该模型额度紧张需要换模型或等一会儿。4.3 第三步在灵伴里跑一次真实任务curl 通了之后回到灵伴超级员工界面给每个员工派一个最小任务。比如内容员工写一段 100 字的产品介绍客服员工回一条模拟咨询代码员工写一个 hello world 函数。看输出是否正常返回以及日志文件 ./logs/lingban_api.log 里有没有报错。这一步能发现 curl 测不出来的问题比如 system_prompt_file 路径写错、knowledge_base 文件缺失、output_dir 没有写权限。这些错误在 curl 层面是看不到的只有员工真正跑起来才会暴露。4.4 第四步检查日志确认调用链tail -f ./logs/lingban_api.log正常日志里应该能看到每个员工的请求记录包含 employee_id、model、耗时、token 消耗。如果某个员工的日志里出现 retry 字样说明它在重试可能是超时设置太短。客服员工建议把 timeout_seconds 调到 30 以内内容员工可以放到 90。5. 本篇常见错排查5.1 报 401 Unauthorized最常见的原因是 Key 复制时带了空格或者换行。TaoToken 的 Key 一般以 sk- 开头复制的时候注意不要多选到空白字符。另一个原因是 config.toml 里的 api_key 字段被某个员工的 settings.json 覆盖了检查一下员工配置里有没有重复写 api_key。5.2 报 404 Not Found九成是 base_url 写错了。正确写法是 https://taotoken.net/api 不要在后面加 /v1也不要在前面加别的路径。有些 SDK 会自动补 /v1/chat/completions你写多了就变成 /api/v1/v1/chat/completions直接 404。5.3 某个员工单独报 400先看这个员工的 model 字段。模型名必须跟通道支持的名称完全一致大小写、日期后缀都不能错。比如 claude-sonnet-4-20250514 不能写成 claude-sonnet-4 或者 Claude-Sonnet-4。如果确认模型名没错检查 max_tokens 是否超过了该模型的上限代码员工设 16384 一般没问题但有些模型上限是 8192。5.4 客服员工响应慢客服场景对延迟敏感。如果 D4 的响应时间超过 3 秒先确认它用的是 gpt-4o-mini 这类轻量模型而不是 claude-sonnet-4。其次把 max_tokens 压到 1024 以内输出越短越快。最后检查 response_timeout_ms 是否设得太高设成 3000 意味着最多等 3 秒超时会触发重试反而更慢。5.5 七个员工配置改了但不生效灵伴超级员工一般会缓存配置。改完 config.toml 或 settings.json 之后需要重启对应的员工进程或者调用一次配置重载接口。如果改了全局 config.toml 但只有部分员工生效检查那些没生效的员工 settings.json 里是不是硬编码了 base_url 或 api_key硬编码会覆盖全局配置。5.6 日志里出现额度不足TaoToken 控制台可以看每个模型的额度使用情况。如果某个模型额度用完了临时方案是把该员工的 model 换成同岗位的备选模型比如内容员工从 claude-sonnet-4 换成 gpt-4o配置改一行就行Key 和 URL 不动。长期方案是去控制台调整额度分配。6. 把 Key 管好七个员工才跑得稳统一 Key 这件事配的时候花半小时后面省的是每天翻七个文件的功夫。我自己的做法是config.toml 只留一份放在项目根目录七个员工的 settings.json 只写差异字段绝不重复写 base_url 和 api_key。每次换 Key 或者调额度只动一个文件然后跑一遍第 4 节的验证脚本确认七个员工全部 HTTP 200 再开始干活。如果你还在逐个员工配 Key 的阶段建议先从 API Keys 页面把统一 Key 拿到手再对照接入文档把 config.toml 骨架搭起来。模型选型拿不准的时候可以去模型对话页面直接试几个模型的实际输出对比一下再决定每个员工用哪个。长期跑编码类任务或者 Agent 编排的话Coding Plan 那边的额度策略会更划算一些。配置这件事一次做对后面就是纯产出。 优秘智能灵伴超级员工配置清单：用 TaoToken 统一 Key 接入 7 个数字员工
1. 七个数字员工七套 Key这事真的挺折腾优秘智能灵伴超级员工OPC 超级员工是深圳优秘智能 2026 年 3 月上线的一套数字员工产品隶属于 ClawBrain AI 智能体平台系列。它把内容文案、视觉设计、视频剪辑、客服应答、选品分析、代码开发、合规审核这 7 个岗位做成了预设 SOP 的数字员工让一个人或者三五人的小团队跑出传统 5 到 10 人团队的工作量。适合谁一人公司创业者、小型电商团队、自媒体矩阵运营者以及传统企业里负责营销内容的那一两个人。但真正上手之后很多人会撞上同一个问题7 个数字员工每个都要填 API Key、Base URL、模型名。内容员工一套、设计员工一套、代码员工一套配置散落在不同的 settings.json 和 config.toml 里。改一次模型要翻七个文件换一次 Key 要重新点七遍保存。更麻烦的是某个员工报 401 的时候你根本分不清是 Key 过期了、额度用完了还是这个员工自己的配置文件写错了。我试过把 7 个员工的配置全部收敛到一条统一 API 通道上用 TaoToken 做中间层所有数字员工共用同一个 Key 和同一个 Base URL只在各自的 config 里区分模型名和温度参数。实测下来配置量从七套降到一套排障时间从逐个翻文件变成看一个日志。下面把可复制的 config.toml 和 settings.json 骨架、逐项验证连通性的动作以及我踩过的坑完整写出来。2. 为什么用 TaoToken 统一 Key而不是每个员工单独配先说清楚 TaoToken 在这里的角色。它是一个大模型 API 聚合通道官网在 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content API 入口是 https://taotoken.net/api 。你可以在一个账号下拿到一个 Key然后通过这个 Key 调用多个模型。对于灵伴超级员工这种7 个岗位、7 种模型偏好的场景它的价值在于三点。第一Key 收敛。7 个数字员工如果各自去申请不同厂商的 Key你要管理 7 份凭证、7 份账单、7 套额度告警。统一到 TaoToken 之后只有一个 Key额度在一个地方看过期在一个地方续。数字员工本身不关心背后是哪个模型它只认 Base URL 和模型名。第二模型切换成本低。内容文案员工可能更适合长文本能力强的模型代码开发员工需要代码能力强的客服应答员工要的是低延迟和低成本。如果每个员工单独接厂商换模型意味着换 Key、换 Base URL、换计费方式。统一通道下你只需要改 config 里的 model 字段Key 和 URL 不动。第三排障路径短。7 个员工共用一条通道任何一个员工报错你先用同一个 Key 发一条 curl 测试请求。如果 curl 通说明通道没问题问题在员工自己的配置如果 curl 不通说明 Key 或额度有问题。这个二分法能省掉大量猜测。注意TaoToken 是 API 通道不是编辑器替代品。灵伴超级员工本身的 SOP、知识库、任务编排还是在优秘智能的体系里跑TaoToken 只负责把模型调用这一层统一掉。3. 可复制的 config.toml 与 settings.json 骨架灵伴超级员工的配置分两层一层是全局的 config.toml放通道级参数一层是每个数字员工自己的 settings.json放岗位级参数。下面这套骨架是我实际跑通的版本你可以直接改字段值。3.1 全局 config.toml# config.toml - 灵伴超级员工全局通道配置 # 所有数字员工共用这一份通道参数 [api] # 统一 API 入口不加任何路径后缀 base_url https://taotoken.net/api # 统一 Key7 个员工共用 api_key sk-你的TaoToken密钥 # 请求超时客服类员工建议调低内容类可调高 timeout_seconds 60 # 失败重试次数 max_retries 2 [defaults] # 默认模型员工 settings.json 未指定时使用 model claude-sonnet-4-20250514 # 默认温度 temperature 0.7 # 默认最大输出 token max_tokens 4096 [logging] # 统一日志路径排障时只看这一个文件 log_path ./logs/lingban_api.log log_level info这里的关键是 base_url 只写到 https://taotoken.net/api 不要自己拼 /v1/chat/completions 之类的路径。不同 SDK 对路径的处理方式不一样写多了反而容易 404。3.2 七个员工的 settings.json 骨架每个数字员工目录下放一份 settings.json只写跟岗位相关的差异字段通道参数继承全局 config.toml。{ employee_id: D1_content, employee_name: 内容文案员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.8, max_tokens: 8192, system_prompt_file: ./prompts/content_sop.md, knowledge_base: ./kb/content_titles.json, output_dir: ./output/content }{ employee_id: D2_visual, employee_name: 视觉设计员工, model: gpt-4o, temperature: 0.6, max_tokens: 4096, system_prompt_file: ./prompts/visual_sop.md, template_dir: ./templates/visual, output_dir: ./output/visual }{ employee_id: D3_video, employee_name: 视频剪辑员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.5, max_tokens: 4096, system_prompt_file: ./prompts/video_sop.md, output_dir: ./output/video }{ employee_id: D4_cs, employee_name: 客服应答员工, model: gpt-4o-mini, temperature: 0.3, max_tokens: 1024, system_prompt_file: ./prompts/cs_sop.md, response_timeout_ms: 3000, output_dir: ./output/cs }{ employee_id: D5_product, employee_name: 选品分析员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.4, max_tokens: 6144, system_prompt_file: ./prompts/product_sop.md, schedule: 0 9 * * *, output_dir: ./output/product }{ employee_id: D6_code, employee_name: 代码开发员工, model: claude-sonnet-4-20250514, temperature: 0.2, max_tokens: 16384, system_prompt_file: ./prompts/code_sop.md, output_dir: ./output/code }{ employee_id: D7_compliance, employee_name: 合规审核员工, model: gpt-4o, temperature: 0.1, max_tokens: 2048, system_prompt_file: ./prompts/compliance_sop.md, rule_file: ./rules/ad_law.json, output_dir: ./output/compliance }七个文件里只有 model、temperature、max_tokens、system_prompt_file 这几个字段不同base_url 和 api_key 全部继承全局配置。这样你换 Key 的时候只改 config.toml 一处七个员工同时生效。3.3 参数对照表员工推荐模型温度最大 token理由D1 内容文案claude-sonnet-40.88192长文需要高输出上限温度偏高保创意D2 视觉设计gpt-4o0.64096文生图提示词需要结构化温度中等D3 视频剪辑claude-sonnet-40.54096分镜脚本要稳定温度偏低D4 客服应答gpt-4o-mini0.31024低延迟低成本回答要一致D5 选品分析claude-sonnet-40.46144数据分析要严谨输出要完整D6 代码开发claude-sonnet-40.216384代码要准确输出上限要高D7 合规审核gpt-4o0.12048判断要保守温度最低4. 逐项验证七个数字员工的连通性配置写完不代表能跑。下面这套验证动作按顺序做一遍能定位到具体是哪个员工、哪一层出了问题。4.1 第一步用 curl 验证通道本身在终端里先确认 TaoToken 通道是通的。这一步不涉及任何员工配置纯粹测 Key 和 Base URL。curl -X POST https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoToken密钥 \ -H Content-Type: application/json \ -d { model: claude-sonnet-4-20250514, messages: [{role: user, content: 回复OK两个字}], max_tokens: 10 }返回里如果能看到 choices 字段和内容说明通道没问题。如果返回 401检查 Key 是否复制完整如果返回 404检查 base_url 是否写成了 https://taotoken.net/api 而不是别的路径。4.2 第二步逐个员工发测试请求通道通了之后用每个员工的 settings.json 里的 model 字段各发一条最小请求。可以写一个简单的 shell 脚本批量跑。#!/bin/bash # verify_employees.sh - 逐个验证七个数字员工的模型可用性 API_URLhttps://taotoken.net/api/v1/chat/completions API_KEYsk-你的TaoToken密钥 declare -A MODELS( [D1_content]claude-sonnet-4-20250514 [D2_visual]gpt-4o [D3_video]claude-sonnet-4-20250514 [D4_cs]gpt-4o-mini [D5_product]claude-sonnet-4-20250514 [D6_code]claude-sonnet-4-20250514 [D7_compliance]gpt-4o ) for emp in ${!MODELS[]}; do model${MODELS[$emp]} resp$(curl -s -o /dev/null -w %{http_code} -X POST $API_URL \ -H Authorization: Bearer $API_KEY \ -H Content-Type: application/json \ -d {\model\:\$model\,\messages\:[{\role\:\user\,\content\:\ping\}],\max_tokens\:5}) echo $emp - $model - HTTP $resp done跑完之后每个员工应该输出 HTTP 200。如果某个员工输出 400大概率是模型名写错了输出 429 说明该模型额度紧张需要换模型或等一会儿。4.3 第三步在灵伴里跑一次真实任务curl 通了之后回到灵伴超级员工界面给每个员工派一个最小任务。比如内容员工写一段 100 字的产品介绍客服员工回一条模拟咨询代码员工写一个 hello world 函数。看输出是否正常返回以及日志文件 ./logs/lingban_api.log 里有没有报错。这一步能发现 curl 测不出来的问题比如 system_prompt_file 路径写错、knowledge_base 文件缺失、output_dir 没有写权限。这些错误在 curl 层面是看不到的只有员工真正跑起来才会暴露。4.4 第四步检查日志确认调用链tail -f ./logs/lingban_api.log正常日志里应该能看到每个员工的请求记录包含 employee_id、model、耗时、token 消耗。如果某个员工的日志里出现 retry 字样说明它在重试可能是超时设置太短。客服员工建议把 timeout_seconds 调到 30 以内内容员工可以放到 90。5. 本篇常见错排查5.1 报 401 Unauthorized最常见的原因是 Key 复制时带了空格或者换行。TaoToken 的 Key 一般以 sk- 开头复制的时候注意不要多选到空白字符。另一个原因是 config.toml 里的 api_key 字段被某个员工的 settings.json 覆盖了检查一下员工配置里有没有重复写 api_key。5.2 报 404 Not Found九成是 base_url 写错了。正确写法是 https://taotoken.net/api 不要在后面加 /v1也不要在前面加别的路径。有些 SDK 会自动补 /v1/chat/completions你写多了就变成 /api/v1/v1/chat/completions直接 404。5.3 某个员工单独报 400先看这个员工的 model 字段。模型名必须跟通道支持的名称完全一致大小写、日期后缀都不能错。比如 claude-sonnet-4-20250514 不能写成 claude-sonnet-4 或者 Claude-Sonnet-4。如果确认模型名没错检查 max_tokens 是否超过了该模型的上限代码员工设 16384 一般没问题但有些模型上限是 8192。5.4 客服员工响应慢客服场景对延迟敏感。如果 D4 的响应时间超过 3 秒先确认它用的是 gpt-4o-mini 这类轻量模型而不是 claude-sonnet-4。其次把 max_tokens 压到 1024 以内输出越短越快。最后检查 response_timeout_ms 是否设得太高设成 3000 意味着最多等 3 秒超时会触发重试反而更慢。5.5 七个员工配置改了但不生效灵伴超级员工一般会缓存配置。改完 config.toml 或 settings.json 之后需要重启对应的员工进程或者调用一次配置重载接口。如果改了全局 config.toml 但只有部分员工生效检查那些没生效的员工 settings.json 里是不是硬编码了 base_url 或 api_key硬编码会覆盖全局配置。5.6 日志里出现额度不足TaoToken 控制台可以看每个模型的额度使用情况。如果某个模型额度用完了临时方案是把该员工的 model 换成同岗位的备选模型比如内容员工从 claude-sonnet-4 换成 gpt-4o配置改一行就行Key 和 URL 不动。长期方案是去控制台调整额度分配。6. 把 Key 管好七个员工才跑得稳统一 Key 这件事配的时候花半小时后面省的是每天翻七个文件的功夫。我自己的做法是config.toml 只留一份放在项目根目录七个员工的 settings.json 只写差异字段绝不重复写 base_url 和 api_key。每次换 Key 或者调额度只动一个文件然后跑一遍第 4 节的验证脚本确认七个员工全部 HTTP 200 再开始干活。如果你还在逐个员工配 Key 的阶段建议先从 API Keys 页面把统一 Key 拿到手再对照接入文档把 config.toml 骨架搭起来。模型选型拿不准的时候可以去模型对话页面直接试几个模型的实际输出对比一下再决定每个员工用哪个。长期跑编码类任务或者 Agent 编排的话Coding Plan 那边的额度策略会更划算一些。配置这件事一次做对后面就是纯产出。