AI Quant API

Swarm Trader Provider 配置：路由、模型与多角色成本

Swarm Trader Provider 配置决定实际模型请求去向。2026-10-09 核对版本的 OpenAI 分支读取 OPENAI_API_BASE，OpenRouter 分支使用固定地址；先确认 LLM_PROVIDER、模型与路由，再记录各分析角色和重试的完整任务费用。

注册充值试跑查看全部量化工具

terminal

# Swarm Trader 接入 apizt
LLM_PROVIDER=OpenAI
LLM_MODEL=YOUR_SUPPORTED_MODEL_ID
OPENAI_API_KEY=YOUR_tokenba_API_KEY
OPENAI_API_BASE=https://api.apizt.com/v1

教程目录

注册并复制 Key

修改配置文件

运行最小任务

查看请求日志

处理常见报错

www.apizt.com

用 Swarm Trader 验证一次模型接入

全球顶尖大模型 · 一站式接入。创建独立 API Key，按本文核对地址与模型，再用有效输出和控制台记录验收；实际调用按所选模型计费。

创建 API Key 查看 API 文档查看图文教程

按官方源码核对 · 2026-10-09

先确认 Provider，再填写实际读取的变量

1
先核对项目版本与 src/llm/models.py，确认它读取的地址变量为 OPENAI_API_BASE。
2
在 .env 或实际启动环境中设置下方四个变量；Key 放在本地，模型 ID 从当前分组目录复制。
3
选择 LLM_PROVIDER=OpenAI；本文所核对的 OpenRouter 分支不会使用这个自定义地址。
4
先运行 python run_hedge_fund.py --help，按你当前版本的参数准备一个最小研究任务。
5
检查实际 provider、模型与平台请求记录，再恢复多个分析角色和原任务。

.env · 被核对版本的配置

LLM_PROVIDER=OpenAI
LLM_MODEL=YOUR_SUPPORTED_MODEL_ID
OPENAI_API_KEY=YOUR_tokenba_API_KEY
OPENAI_API_BASE=https://api.apizt.com/v1

怎样算接入成功？

--help 只确认命令入口。实际最小研究任务还需取得有效结果，并在控制台确认对应请求、模型与费用；再逐步恢复多角色任务。

已核对的官方来源

Swarm Trader OpenAI 地址变量读取源码 Provider 与模型选择入口

适合谁用

适合多 Agent 协作、多个分析角色并发处理行情和交易信号的场景。

多 Agent 并发

交易信号讨论

新闻和行情融合

策略投票

先解决这些问题

只填写 OPENAI_BASE_URL，源码却读取 OPENAI_API_BASE，地址没有生效。
仍选择 OpenRouter 或默认 Ollama，导致请求没有进入 apizt。
模型 ID 沿用其他平台的前缀，目标分组无法识别。
多个分析角色连续调用，任务成本需要包含全部角色和重试。

apizt 接入优势

明确当前 Provider

使用被核对版本的 OpenAI 分支，地址、Key 和模型由相应配置读取。

先核对单次路由

先从最小研究任务确认准确模型与有效返回，再增加分析角色。

记录完整任务用量

将每个角色与重试的请求对应到控制台记录，按整个任务比较成本。

配置复核清单

1先核对项目版本与 src/llm/models.py，确认它读取的地址变量为 OPENAI_API_BASE。
2在 .env 或实际启动环境中设置下方四个变量；Key 放在本地，模型 ID 从当前分组目录复制。
3选择 LLM_PROVIDER=OpenAI；本文所核对的 OpenRouter 分支不会使用这个自定义地址。
4先运行 python run_hedge_fund.py --help，按你当前版本的参数准备一个最小研究任务。
5检查实际 provider、模型与平台请求记录，再恢复多个分析角色和原任务。

Swarm Trader

Model Provider Settings

配置示意

LLM_PROVIDER

OpenAI

LLM_MODEL

当前分组支持的模型 ID

OPENAI_API_KEY

你的 apizt Key

OPENAI_API_BASE

https://api.apizt.com/v1

www.apizt.com

用 Swarm Trader 验证一次模型接入

全球顶尖大模型 · 一站式接入。创建独立 API Key，按本文核对地址与模型，再用有效输出和控制台记录验收；实际调用按所选模型计费。

创建 API Key 查看 API 文档查看图文教程

跑通后的调用链路

研究任务按当前 Provider 配置调用模型。确认请求经过 apizt 后，在控制台核对模型、消耗与错误；数据源和交易执行仍按原项目设置。

多 Agent 并发

交易信号讨论

新闻和行情融合

策略投票

行情/新闻

已有输入

Swarm Trader

Agent 分析

apizt

模型调用

任务队列示意

batch-1ok

batch-2ok

batch-3retry 0

batch-4ok

便宜模型选择

当前分组支持的 Chat 模型 ID

按项目是否需要工具调用核对模型能力，再填写 LLM_MODEL；不要照搬其他平台的前缀。

高频与多并发避坑

先用一个固定输入验收，再增加角色数量和任务规模。
按角色记录请求、usage 与重试，区分单轮费用和完整任务费用。
排查 429 时依据返回的限制与等待信息降低请求量。

常见报错处理

API Key 401 报错修复 rate limit 429 报错修复 model not found 报错修复 Base URL 配置错误修复

常见问题

Swarm Trader Provider 改成 OpenAI 后地址怎样确认？

按被核对版本设置 LLM_PROVIDER=OpenAI、LLM_MODEL、OPENAI_API_KEY 与 OPENAI_API_BASE，检查最小任务日志及平台记录。其他版本先核对 src/llm/models.py 实际读取的字段。

Swarm Trader 多角色费用如何比较模型？

固定输入、角色数量与验收目标，汇总各角色、最终汇总和重试的账单。不同任务规模不能直接用单次请求单价比较，也不能把默认模型名当作已授权 ID。

Swarm Trader 应该填 OPENAI_BASE_URL 还是 OPENAI_API_BASE？

本文核对的 src/llm/models.py 读取 OPENAI_API_BASE，并将它传入 ChatOpenAI 的 base_url。只设置 OPENAI_BASE_URL 不能让这段源码切换地址；其他版本要先核对实际读取的变量。

为什么改地址后仍在访问 OpenRouter？

该版本的 OpenRouter provider 分支写死了 OpenRouter 地址。run_hedge_fund.py 应选择 LLM_PROVIDER=OpenAI；模型由 LLM_MODEL 或命令行 --model 选择。

能直接复制 OpenRouter 的模型 ID 吗？

应改为目标平台当前分组支持的准确 ID，再核对工具调用、上下文与计费方式。供应商前缀和默认模型不能直接沿用。

www.apizt.com

用 Swarm Trader 验证一次模型接入

全球顶尖大模型 · 一站式接入。创建独立 API Key，按本文核对地址与模型，再用有效输出和控制台记录验收；实际调用按所选模型计费。

创建 API Key 查看 API 文档查看图文教程

把选好的模型，接入你的应用

从 Claude、GPT、Gemini 等模型中选择所需能力。获取 API Key，按工具配置接口地址，再用一个小请求确认结果和费用。

创建 API Key
在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。
填写接入配置
按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。
发起第一次调用
确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。

获取 API Key 生成接入配置先到模型广场看价格

正在打开页面…

正在加载内容，请稍候。

Swarm Trader Provider 配置：路由、模型与多角色成本

先解决这些问题

只填写 OPENAI_BASE_URL，源码却读取 OPENAI_API_BASE，地址没有生效。

仍选择 OpenRouter 或默认 Ollama，导致请求没有进入 apizt。

模型 ID 沿用其他平台的前缀，目标分组无法识别。

多个分析角色连续调用，任务成本需要包含全部角色和重试。

apizt 接入优势

明确当前 Provider

使用被核对版本的 OpenAI 分支，地址、Key 和模型由相应配置读取。

先核对单次路由

先从最小研究任务确认准确模型与有效返回，再增加分析角色。

记录完整任务用量

将每个角色与重试的请求对应到控制台记录，按整个任务比较成本。

配置复核清单

1先核对项目版本与 src/llm/models.py，确认它读取的地址变量为 OPENAI_API_BASE。

2在 .env 或实际启动环境中设置下方四个变量；Key 放在本地，模型 ID 从当前分组目录复制。

3选择 LLM_PROVIDER=OpenAI；本文所核对的 OpenRouter 分支不会使用这个自定义地址。

4先运行 python run_hedge_fund.py --help，按你当前版本的参数准备一个最小研究任务。

5检查实际 provider、模型与平台请求记录，再恢复多个分析角色和原任务。

常见问题

Swarm Trader Provider 改成 OpenAI 后地址怎样确认？

Swarm Trader 多角色费用如何比较模型？

Swarm Trader 应该填 OPENAI_BASE_URL 还是 OPENAI_API_BASE？

为什么改地址后仍在访问 OpenRouter？

该版本的 OpenRouter provider 分支写死了 OpenRouter 地址。run_hedge_fund.py 应选择 LLM_PROVIDER=OpenAI；模型由 LLM_MODEL 或命令行 --model 选择。

能直接复制 OpenRouter 的模型 ID 吗？

应改为目标平台当前分组支持的准确 ID，再核对工具调用、上下文与计费方式。供应商前缀和默认模型不能直接沿用。

把选好的模型，接入你的应用

从 Claude、GPT、Gemini 等模型中选择所需能力。获取 API Key，按工具配置接口地址，再用一个小请求确认结果和费用。

创建 API Key

在控制台创建令牌，选择需要使用的模型权限。

填写接入配置

按工具要求填写 API Key、接口地址与模型 ID。

发起第一次调用

确认收到有效结果，再到控制台查看用量与费用。