WorkBuddy 实战：一键接入 ZenMux，用一套 Key 调 200+ 大模型

WorkBuddy 的积分是按模型调用消耗的，高频使用成本不低。有没有办法"绕开"积分消耗，用自己的模型 Key 跑任务？

。通过 AI 网关（如 ZenMux），你可以用自己的 API Key 直接调模型，不走 WorkBuddy 积分。

ZenMux 是一个企业级 AI API 网关，核心特性：

ZenMux 支持四种协议，Base URL 不同：

ZENMUX_API_KEY=sk-ai-v1-你的Key
ZENMUX_BASE_URL=https://zenmux.ai/api/v1
ZENMUX_DEFAULT_MODEL=openai/gpt-4o-mini


import os
from openai import OpenAI
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()

def get_client() -> OpenAI:
    return OpenAI(
        base_url=os.getenv("ZENMUX_BASE_URL", "https://zenmux.ai/api/v1"),
        api_key=os.getenv("ZENMUX_API_KEY"),
    )

def chat(prompt: str, model: str = None) -> str:
    """非流式对话"""
    client = get_client()
    model = model or os.getenv("ZENMUX_DEFAULT_MODEL", "openai/gpt-4o-mini")
    resp = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
    )
    return resp.choices[0].message.content or ""

def stream_chat(prompt: str, model: str = None):
    """流式对话，逐 token 返回"""
    client = get_client()
    model = model or os.getenv("ZENMUX_DEFAULT_MODEL", "openai/gpt-4o-mini")
    response = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        stream=True,
    )
    for chunk in response:
        # 流式末尾可能返回空 choices（usage 统计帧），需跳过
        if not chunk.choices:
            continue
        delta = chunk.choices[0].delta.content
        if delta:
            yield delta


from zenmux_client import chat, stream_chat

# 非流式
print(chat("你好，介绍一下自己"))
print(chat("讲个笑话", model="anthropic/claude-3.5-sonnet"))

# 流式
for token in stream_chat("用一句话介绍 ZenMux"):
    print(token, end="", flush=True)


：某些模型在流式末尾会返回一个空的 

 帧（用于返回 usage 统计），直接访问 

共 141 个模型可用
非流式对话：正常返回
流式对话：正常返回（已修复空帧 bug）


：把 ZenMux 接入作为 WorkBuddy 积分的补充方案，高频任务走自己的 Key，省钱又灵活。

作者：WorkBuddy 用户 | 发布时间：2026年7月 | 标签：#WorkBuddy #ZenMux #API接入 #AI网关 #Python

本文记录如何在 WorkBuddy 中接入 ZenMux AI 网关，用一套 API Key 统一调用 OpenAI、Claude、Gemini 等 200+ 模型，附 Python 接入代码和踩坑记录。

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"WorkBuddy实战教程：通过ZenMux网关用一套API Key调用200+AI模型，包括OpenAI、Claude、Gemini等。提供完整Python代码示例，实现成本优化和灵活调用，解决高频使用积分消耗问题。包含ZenMux接入步骤、协议选择和常见问题解决方案。"

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