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HiAPI
Tutorial
In questa pagina

Cherry Studio

Aggiungi in Cherry Studio un provider personalizzato HiAPI, compila i tre endpoint in base al protocollo di ogni modello e usa Claude, GPT e DeepSeek tramite HiAPI.

Cherry Studio può collegarsi a HiAPI tramite un provider personalizzato. Un solo provider può contenere tre endpoint insieme — OpenAI, Anthropic e OpenAI Responses — ciascuno per un protocollo diverso, e scegli l’endpoint che corrisponde al protocollo supportato da un modello. I passaggi seguenti usano claude-opus-5-5, gpt-6-astra e deepseek-v4.1-flash come esempi; questo tutorial è stato verificato su Cherry Studio 2.1.7.

1. Preparare una chiave API HiAPI

Prepara una chiave come descritto in Ottieni una chiave API, fai clic sull’icona di copia accanto alla chiave e copia la chiave API HiAPI completa da inserire qui sotto in Cherry Studio.

2. Scegliere il protocollo

ProtocolloEndpoint in Cherry StudioModelli adatti
Anthropic MessagesEndpoint AnthropicSerie Claude
OpenAI Chat CompletionsEndpoint OpenAILa maggior parte dei modelli, come GPT e DeepSeek
OpenAI ResponsesEndpoint OpenAI ResponsesModelli che richiedono le funzioni di Responses

I modelli di esempio di questa pagina sono stati tutti testati con la tabella qui sopra. Per un altro modello, scegli prima l’endpoint dalla tabella e invia un messaggio per provarlo; se ricevi 400 does not support this endpoint, passa a un altro endpoint.

3. Aggiungere il provider

3.1 Da dove iniziare

Fai clic su Settings → Model Providers → Add Provider (设置 → 模型服务 → 添加提供商).

Voce per aggiungere un provider

Aggiungere un provider personalizzato

3.2 Inserire lo stesso indirizzo nei tre endpoint

CampoValore
Provider nameHiAPI
API keyla tua chiave API HiAPI
Endpoint settings → OpenAIhttps://api.hiapi.ai
Endpoint settings → Anthropichttps://api.hiapi.ai
More settings → OpenAI Responseshttps://api.hiapi.ai

Inserisci https://api.hiapi.ai in tutti e tre gli endpoint, senza /v1; Cherry Studio aggiunge il percorso da sé. Questo è diverso dagli altri strumenti.

3.3 Controllare i percorsi reali delle richieste

EndpointDovrebbe mostrare
OpenAIhttps://api.hiapi.ai/v1/chat/completions
Anthropichttps://api.hiapi.ai/v1/messages
OpenAI Responseshttps://api.hiapi.ai/v1/responses

Se non corrispondono: quando vedi /v1/v1/..., cambia il campo in https://api.hiapi.ai; quando manca /v1, cambialo in https://api.hiapi.ai/v1.

Controllare i percorsi delle richieste

4. Aggiungere i modelli e impostare il loro protocollo

Dopo aver aggiunto il nome di un modello, fai clic sull’icona della matita del modello per aprire Edit Model (编辑模型), scegli il Chat protocol (对话协议) che corrisponde al protocollo del modello e imposta Max output tokens (最大输出 Token).

ImpostazioneCome compilarla
Chat protocolScegli in base al modello: Anthropic / OpenAI / OpenAI Responses
Max output tokensObbligatorio; consigliamo 8192 (non deve superare il limite del modello); se lasciato vuoto viene inviato un valore vuoto e ricevi 400 max_tokens: ""
Context lengthCompila in base al modello
Model capabilitiesSpunta Tools (工具) se ti serve il tool calling

4.1 Esempi di protocollo

Usando i tre modelli seguenti, aggiungi prima i nomi dei modelli:

TEXT
claude-opus-5-5
gpt-6-astra
deepseek-v4.1-flash

Poi fai clic sull’icona della matita di un modello → Edit Model (编辑模型) e scegli il protocollo di chat come segue:

ModelloCosa scegliere in Cherry Studio
claude-opus-5-5Anthropic
gpt-6-astraOpenAI (va bene anche OpenAI Responses)
deepseek-v4.1-flashOpenAI

Modificare la configurazione del modello

5. Verificare

Dopo aver cambiato le impostazioni, avvia una nuova chat per provare; le chat vecchie conservano i parametri in cache.

5.1 Chat

Avvia una nuova chat e invia “Ciao, presentati in una frase.” con ciascun modello configurato; una risposta normale significa che il collegamento funziona.

Verificare con una chat

5.2 Tool calling

Configura MCP come descritto nella sezione Cherry Studio della guida alla configurazione di MCP (un server integrato o uno installato dal marketplace), poi crea tool-call-test.txt in una cartella a cui MCP può accedere, scrivi una riga hello hiapi e salva. Poi invia “Usa una sola volta lo strumento di lettura file. Leggi l’intero contenuto di tool-call-test.txt e restituiscilo esattamente com’è. Non modificare il file, non leggere altri file e non indovinare il contenuto dal nome del file.” Compare una chiamata allo strumento che restituisce hello hiapi.

Verificare il tool calling

6. Risoluzione dei problemi

Qui sono elencati solo i problemi specifici di Cherry Studio. Per gli errori comuni come 401, 404 e 429, vedi Errori comuni.

ErroreCausaSoluzione
400 max_tokens: ""Max output tokens non è impostatoImpostalo su 8192
max_completion_tokens supera 64000Il valore predefinito è sopra il limiteAbbassalo sotto 64000
400 stream: must be trueIl pulsante Check Model (检测模型) invia una richiesta non in streamingVerifica con una chat reale e lascia attivo lo streaming
net::ERR_NETWORK_CHANGEDRete o proxy instabiliRiprova o disattiva il proxy
400 does not support this endpointIl protocollo di chat non corrisponde al modelloScegli Anthropic per Claude; scegli OpenAI o OpenAI Responses per gpt-6-astra
Un endpoint personalizzato restituisce un max_tokens vuotoStai usando la modalità di esecuzione Claude AgentNon usare la modalità Claude Agent con un endpoint personalizzato