技能介绍

解决什么问题

对接大模型 API 时，一个常见的前置问题是：「这个 endpoint 下到底有哪些模型可用？」官方文档未必及时更新，手动猜测模型名去试错又费时费力。尤其面对 OpenAI 兼容协议的第三方网关、自建中转站或新接入的提供商时，这个问题更加突出——你甚至不确定对方是否遵循了 /v1/models 这一约定。

工作原理

该技能的核心是一个 Python 脚本 scripts/query_models.py，输入 API 端点地址后，会按优先级自动探测常见模型列表路径：

先尝试 {endpoint}/models（适用于 https://api.openai.com/v1 这类已含版本号的地址）
再尝试 {endpoint}/v1/models（适用于未带版本号的根地址）
如果 endpoint 本身以 /v1 结尾，还会回退尝试去掉 /v1 后的路径

提供商识别是另一个关键步骤：脚本根据 URL 特征和返回的模型名称，自动匹配 30 多家提供商，包括 OpenAI、DeepSeek、Anthropic、Google、智谱、月之暗面、百川、阶跃星辰、零一万物、硅基流动等。输出结果因此不再是一串陌生 ID，而是归类清晰的「哪家模型」。

认证处理上，支持通过 --api-key 传入 Bearer Token；遇到 401/403 时会明确提示用户提供凭证，而不是静默失败。输出侧提供两种格式：人类可读文本，或 --json 输出的机器友好格式；--output 还能把结果落盘，方便后续脚本消费。

适用边界与注意点

只支持 OpenAI 兼容格式：依赖 /models 约定的端点可以工作；非兼容协议（如 Anthropic 原生 API 的独立格式）不保证可用
公开端点可直接查询：如 OpenAI 官方的模型列表无需 Key；但大多数第三方 API 必须携带 API Key
超时与证书：默认超时 15 秒，可用 --timeout 调整；脚本关闭了 SSL 证书校验以兼容自签名证书的内网网关，这意味着它不适合对安全性要求极高的场景
识别依赖命名特征：提供商识别基于 URL 与模型名的启发式规则，自定义命名的私有网关可能无法匹配到具体厂商