LLM 模型配置（环境变量）

Carry Code 支持通过环境变量配置 AI 模型，便于与 CI/CD 流水线、容器化部署和现有开发工作流无缝集成。

---

概述

环境变量配置允许你：

• 快速设置：无需编辑配置文件即可配置模型
• CI/CD 集成：在流水线中使用密钥管理
• 容器部署：通过环境变量注入凭证
• 多环境支持：为不同环境配置不同的模型

优先级

环境变量配置的优先级高于配置文件设置。当两者同时存在时，环境变量优先。

---

支持的环境变量

服务商专用变量

Carry Code 会自动检测并配置以下环境变量对应的模型：

服务商	API Key 变量	Base URL 变量（可选）	Model 变量（可选）
Anthropic	ANTHROPIC_AUTH_TOKEN	ANTHROPIC_BASE_URL	ANTHROPIC_MODEL
OpenAI	OPENAI_API_KEY	OPENAI_BASE_URL	OPENAI_MODEL
Google Gemini	GEMINI_API_KEY	GOOGLE_GEMINI_BASE_URL	GEMINI_MODEL
OpenRouter	OPENROUTER_API_KEY	OPENROUTER_BASE_URL	OPENROUTER_MODEL

全局默认模型

变量	说明	示例
CARRYCODE_MODEL	设置默认使用的模型	anthropic-env:claude-opus-4-6 或 gpt-4o

---

使用示例

基础设置

为你偏好的服务商设置 API Key：

# Anthropic Claude
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-anthropic-api-key"

# OpenAI
export OPENAI_API_KEY="your-openai-api-key"

# Google Gemini
export GEMINI_API_KEY="your-gemini-api-key"

# OpenRouter
export OPENROUTER_API_KEY="your-openrouter-api-key"

自定义 Base URL

覆盖默认的 API 端点：

# 使用自定义 Anthropic 端点
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-key"
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://your-proxy.example.com"

# 使用自定义 OpenAI 端点（如 Azure OpenAI）
export OPENAI_API_KEY="your-azure-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://your-resource.openai.azure.com/openai/deployments/your-deployment"

指定模型

覆盖服务商的默认模型：

# 使用 Claude Opus 4.5
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-key"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-opus-4-5-20250514"

# 使用 GPT-4o mini
export OPENAI_API_KEY="your-key"
export OPENAI_MODEL="gpt-4o-mini"

# 使用 Gemini 2.5 Pro
export GEMINI_API_KEY="your-key"
export GEMINI_MODEL="gemini-2.5-pro"

设置默认模型

使用 CARRYCODE_MODEL 指定默认使用的模型：

# 使用通过环境变量配置的 Anthropic 模型
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-key"
export CARRYCODE_MODEL="anthropic-env:claude-opus-4-6"

# 或直接使用模型名称（匹配第一个拥有该模型的服务商）
export OPENAI_API_KEY="your-key"
export OPENAI_MODEL="gpt-4o"
export CARRYCODE_MODEL="gpt-4o"

---

Provider ID 命名规则

当通过环境变量配置模型时，CarryCode 会创建 ID 格式为 {provider}-env 的服务商条目：

环境变量	生成的 Provider ID
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN	anthropic-env
OPENAI_API_KEY	openai-env
GEMINI_API_KEY	gemini-env
OPENROUTER_API_KEY	openrouter-env

你可以通过这些 ID 引用模型：

# 切换到环境变量配置的 Anthropic 模型
/model switch anthropic-env

# 设置为默认
/model default openai-env

---

配置继承

通过环境变量配置的模型会继承 Carry Code 内置服务商预设的默认参数：

• 上下文窗口：最大上下文长度
• Temperature：默认采样温度
• Top-P：核采样参数
• Max Tokens：最大输出 token

这些默认值定义在 ConfigProviders.toml 中，当你通过环境变量配置模型时会自动应用。

---

Shell 配置

Bash

添加到 ~/.bashrc 或 ~/.bash_profile：

# Carry Code 模型配置
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-anthropic-key"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
export CARRYCODE_MODEL="anthropic-env:claude-opus-4-6"

Zsh

添加到 ~/.zshrc：

# Carry Code 模型配置
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-anthropic-key"
export OPENAI_API_KEY="your-openai-key"
export CARRYCODE_MODEL="anthropic-env:claude-opus-4-6"

Fish

添加到 ~/.config/fish/config.fish：

# Carry Code 模型配置
set -gx ANTHROPIC_AUTH_TOKEN "your-anthropic-key"
set -gx OPENAI_API_KEY "your-openai-key"
set -gx CARRYCODE_MODEL "anthropic-env:claude-opus-4-6"

---

Docker 与 Kubernetes

Docker

运行容器时传递环境变量：

docker run -it \
  -e ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="your-key" \
  -e CARRYCODE_MODEL="anthropic-env:claude-opus-4-6" \
  carrycode/carrycode:latest

或使用环境变量文件：

# .env 文件
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=your-key
OPENAI_API_KEY=your-key
CARRYCODE_MODEL=anthropic-env:claude-opus-4-6

docker run -it --env-file .env carrycode/carrycode:latest

Kubernetes

使用 ConfigMap 或 Secret：

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: carrycode-secrets
type: Opaque
stringData:
  anthropic-auth-token: "your-key"
  openai-api-key: "your-key"
---
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: carrycode
spec:
  containers:
  - name: carrycode
    image: carrycode/carrycode:latest
    env:
    - name: ANTHROPIC_AUTH_TOKEN
      valueFrom:
        secretKeyRef:
          name: carrycode-secrets
          key: anthropic-auth-token
    - name: CARRYCODE_MODEL
      value: "anthropic-env:claude-opus-4-6"

---

CI/CD 集成

GitHub Actions

使用 GitHub Secrets 存储 API Key：

name: AI Code Review
on: [pull_request]

jobs:
  review:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
      - uses: actions/checkout@v4
      - name: Run Carry Code
        env:
          ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
          CARRYCODE_MODEL: "anthropic-env:claude-opus-4-6"
        run: |
          # 安装并运行 Carry Code
          carrycode "Review the changes in this PR"

GitLab CI

使用 GitLab CI/CD 变量：

code-review:
  stage: test
  script:
    - carrycode "Review the code changes"
  variables:
    ANTHROPIC_AUTH_TOKEN: $ANTHROPIC_API_KEY
    CARRYCODE_MODEL: "anthropic-env:claude-opus-4-6"

---

调试

验证环境变量

检查环境变量是否正确设置：

# 列出所有 Carry Code 相关的环境变量
env | grep -E "(ANTHROPIC|OPENAI|GEMINI|OPENROUTER|CARRYCODE)"

检查活动配置

在 Carry Code 中，使用 /model 命令查看所有已配置的模型，包括通过环境变量配置的模型。环境变量配置的模型会显示为 provider ID 以 -env 结尾的条目。

常见问题

问题	解决方案
模型未出现	确保 API Key 变量已设置且非空
选择了错误的模型	检查 CARRYCODE_MODEL 格式是否为 provider-id:model-name
API 错误	验证 API Key 是否有效且有足够额度
自定义 URL 不生效	确保 base URL 包含完整的 API 路径

---

安全最佳实践

1. 永远不要将 API Key 提交到版本控制系统
2. 在 CI/CD 中使用密钥管理（GitHub Secrets、GitLab Variables 等）
3. 定期轮换密钥，特别是在生产环境中
4. 限制密钥权限（例如 CI 中使用只读权限）
5. 为不同环境使用不同的密钥（开发、测试、生产）

---

相关文档

• 模型配置 — 通过配置文件配置模型
• MCP 服务器 — 扩展 AI 能力
• 快速开始 — 快速入门指南