30 秒接入 SpendGuard(base URL 类工具,一行配置搞定)

如果你的 agent 栈已经在用 OpenAI 兼容的客户端,接入 SpendGuard 只需改一个 base URL。在 http://localhost:9000/v1 起一个 SpendGuard egress proxy, 把工具指过去,每次模型调用都会先过 SpendGuard 的 pre-call budget gate 和 KMS-signed audit chain,然后才真正打到上游 provider。不装 SDK、不改 代码、不重新构建。在下面的矩阵里找到你的工具,把它官方文档里指定的那一行 复制过去,下一次调用就受治理了。

Pattern 2 的工作原理

这些工具本身都支持自定义 OpenAI 兼容 base URL。SpendGuard 自己也跑了一个 OpenAI 兼容 endpoint;设好环境变量(或一行配置),工具的流量就会先经过 SpendGuard,再到 OpenAI / Anthropic / Bedrock。Pattern 2 区别于 Pattern 1(进程内 SDK middleware,用于 adapter 类集成)和 Pattern 3(egress proxy + CA 安装,用于 Claude Code、Codex 这类封闭的 BYOK CLI)。

本地起 proxy(30 秒)

git clone https://github.com/m24927605/agentic-spendguard.git
cd agentic-spendguard
export OPENAI_API_KEY=sk-...
make demo-up DEMO_MODE=proxy

egress proxy 绑定在 http://localhost:9000/v1。把下面任意一个工具指过去就行。

找到你的工具

矩阵列出了每个工具维护方文档里指定的确切环境变量名或配置 key。已验证 这一列区分了三种情况:我们已经对着 egress proxy 端到端跑通的行(Live)、 配置与维护方公开文档一致但我们自己没做过冒烟测试的行(Spec),以及工具 自家 changelog 原生记录、无需 SpendGuard 专项测试的行(Vendor-native)。

用下面的快速过滤器按配置类型(环境变量、配置文件或 admin UI)收窄范围、 按工具名搜索,并直接跳到对应工具的小节。

Filter by setting type

All (14) Env var Config file Admin UI Search by tool name

Showing all 14 tools.

Tool	Vendor	Setting type	What to set	Verified	Jump
LiteLLM (proxy mode)	LiteLLM	Env var	export OPENAI_API_BASE=http://localhost:9000/v1	Spec	Jump ↓
Aider	Aider	Env var	export OPENAI_API_BASE=http://localhost:9000/v1	Spec	Jump ↓
Continue	Continue	Config file	apiBase: http://localhost:9000/v1	Spec	Jump ↓
Cline / Roo Code (BYOK)	Cline	Admin UI	OpenAI Compatible provider, Base URL http://localhost:9000/v1	Spec	Jump ↓
OpenHands (BYOK)	All Hands AI	Admin UI	Settings → LLM → Custom Provider → Endpoint	Spec	Jump ↓
Goose	Block	Env var	export OPENAI_HOST=http://localhost:9000	Spec	Jump ↓
Zed AI	Zed	Config file	api_url = "http://localhost:9000/v1"	Vendor-native	Jump ↓
GitHub Copilot CLI (BYOK)	GitHub	Env var	export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=http://localhost:9000/v1	Vendor-native	Jump ↓
Tabnine Enterprise	Tabnine	Admin UI	Admin → AI Models → Connect Custom LLM → Endpoint URL	Spec	Jump ↓
AnythingLLM	Mintplex Labs	Admin UI	Admin → LLM Configuration → Custom OpenAI-compatible base URL	Spec	Jump ↓
LobeChat	LobeHub	Admin UI	Settings → Language Model → Custom Base URL	Spec	Jump ↓
Cody self-hosted	Sourcegraph	Config file	cody.completions.endpoint in site-config.json	Spec	Jump ↓
Augment (BYOK)	Augment	Admin UI	Settings → BYOK → LLM Custom Endpoint	Spec	Jump ↓
Dify	Dify	Config file	Custom Model Provider plugin manifest: base_url	Spec	Jump ↓

下面这张静态矩阵带有上游来源链接和本页其余部分引用的行号;上面的过滤器 只是同一份数据之上的一层快速过滤。

| # | 工具 | Provider 字段 | 确切取值 | 上游来源 | 已验证 | Recipe | |---|------|----------------|-------------|-----------------|----------|--------| | 1 | LiteLLM (proxy mode) | 环境变量 | OPENAI_API_BASE=http://localhost:9000/v1 | docs.litellm.ai | Spec | Open ↗ | | 2 | Aider | 环境变量 | OPENAI_API_BASE=http://localhost:9000/v1 | aider.chat | Spec | Open ↗ | | 3 | Continue | YAML apiBase | apiBase: http://localhost:9000/v1 | docs.continue.dev | Spec | Open ↗ | | 4 | Cline / Roo Code (BYOK) | UI 字段 | 自定义 OpenAI provider,Base URL http://localhost:9000/v1 | docs.cline.bot | Spec | Open ↗ | | 5 | OpenHands (BYOK) | UI 字段 | LLM custom endpoint http://localhost:9000/v1 | docs.all-hands.dev | Spec | Open ↗ | | 6 | Goose | 环境变量 | OPENAI_HOST=http://localhost:9000 | block.github.io/goose | Spec | Open ↗ | | 7 | Zed AI | TOML key | api_url = "http://localhost:9000/v1" | zed.dev | Vendor-native | Open ↗ | | 8 | GitHub Copilot CLI (BYOK) | 环境变量 | COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=http://localhost:9000/v1 | docs.github.com | Vendor-native | Open ↗ | | 9 | Tabnine Enterprise | Admin UI | BYO LLM endpoint http://localhost:9000/v1 | docs.tabnine.com | Spec | Open ↗ | | 10 | AnythingLLM | Admin UI | 通用 OpenAI provider,Base URL http://localhost:9000/v1 | docs.anythingllm.com | Live | Open ↗ | | 11 | LobeChat | 环境变量 | OPENAI_PROXY_URL=http://localhost:9000/v1 | lobehub.com | Live | Open ↗ | | 12 | Cody self-hosted Enterprise | Site config | Sourcegraph relay endpoint http://localhost:9000/v1 | sourcegraph.com | Spec | Open ↗ | | 13 | Augment (BYOK) | UI 字段 | LLM custom endpoint http://localhost:9000/v1 | docs.augmentcode.com | Spec | Open ↗ | | 14 | Dify | Plugin manifest | Custom Model Provider plugin → base URL http://localhost:9000/v1 | docs.dify.ai | Spec | Open ↗ | | 15 | CrewAI Studio (via LiteLLM) | 间接 | 用第 1 行——把 CrewAI 指向 LiteLLM proxy,再把 LiteLLM 指向 SpendGuard | docs.litellm.ai | Spec | Open ↗ | | 16 | OpenClaw | 配置文件 | models.providers.spendguard.baseUrl: http://localhost:9000/v1,搭配 api: "openai-completions" | github.com/openclaw/openclaw | Live | Open ↗ |

已经在生产环境跑 SpendGuard 了?把 http://localhost:9000/v1 换成你的 SpendGuard egress proxy URL——一个 Kubernetes Service URL、pod 内的 sidecar URL,或者托管的 SpendGuard URL。相对路径永远是 /v1。生产环境 的 hostname 模式见 Helm 部署指南。

各工具配置

下面每一节都是上面矩阵链接指向的 H3 锚点。复制代码块,在 shell 或配置里 设好,该工具的下一次调用就会过 SpendGuard。完整流程——验证步骤和已知 坑点——在侧边栏每个工具的 recipe 页面里。

LiteLLM

当你设了 OpenAI provider 但在某条 route 上没有显式 base URL 时, LiteLLM proxy mode 会读 OPENAI_API_BASE 作为上游 endpoint。在执行 litellm --config config.yaml 之前 export 这个变量(或者写进 config.yaml 的 environment block)。

export OPENAI_API_BASE=http://localhost:9000/v1

来源:LiteLLM proxy config settings。

Aider

Aider 从环境里读 OPENAI_API_BASE,每次 chat completion 都走它。在你 启动 aider 的那个 shell 里设好这个环境变量。

export OPENAI_API_BASE=http://localhost:9000/v1

来源:Aider OpenAI-compatible APIs guide。

Continue

Continue 从 config.yaml 里每个 model 条目读 apiBase(对 OpenAI provider 来说在该 model 的 config block 下)。改完 YAML 后重新加载 IDE 扩展。

models:
  - name: SpendGuard-gated GPT-4o
    provider: openai
    model: gpt-4o
    config:
      apiBase: http://localhost:9000/v1

来源:Continue model customization。

Cline / Roo Code (BYOK)

在 Cline 或 Roo Code 扩展设置里,选 OpenAI Compatible provider, 填 Base URL 字段。不需要环境变量——这是个纯 UI 设置,会持久化到 workspace 配置里。

Provider:  OpenAI Compatible
Base URL:  http://localhost:9000/v1
API Key:   <any value the proxy will forward upstream>

来源:Cline BYOK guide。

OpenHands (BYOK)

OpenHands 的 UI 在 Settings → LLM → Custom Provider 下暴露了一个 Custom LLM endpoint 字段。把 SpendGuard egress URL 填进去, OpenHands 在该 workspace 的每次模型调用都会用它。

Settings → LLM → Custom Provider → Endpoint
http://localhost:9000/v1

来源:OpenHands custom LLM configs。

Goose

Goose 读 OPENAI_HOST(是 host,不是完整 base URL——对 OpenAI provider 来说 Goose 自己会补 /v1)。在你启动 goose 的那个 shell 里 export 这个变量。

export OPENAI_HOST=http://localhost:9000

来源:Goose installation guide。

Zed AI

Zed AI 的配置是 settings.json 里的 TOML(Zed 按文件扩展名决定读 JSON 还是 TOML)。在 OpenAI provider block 里加一个 api_url。

[ai.openai]
api_url = "http://localhost:9000/v1"

来源:Zed AI configuration。

GitHub Copilot CLI (BYOK)

gh copilot 的 GA-2026-04-07 BYOK 版本会为 OpenAI 兼容 provider 认 COPILOT_PROVIDER_BASE_URL。export 这个变量,gh copilot 下次调用 就会读到。

export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=http://localhost:9000/v1

来源:GitHub Copilot CLI BYOK reference。

Tabnine Enterprise

Tabnine Enterprise 的 admin UI 有一个 Connect Custom LLM 表单, 用于 self-hosted endpoint。把 SpendGuard egress URL 粘进 endpoint 字段保存;改动会推送到该 tenant 上的每个 Tabnine seat。

Admin → AI Models → Connect Custom LLM → Endpoint URL
http://localhost:9000/v1

来源:Tabnine connect custom LLM。

AnythingLLM

AnythingLLM 在 Settings → LLM Preference 下自带一个 Generic OpenAI provider 磁贴。选这个磁贴,把 Base URL 设成你的 SpendGuard egress endpoint(末尾的 /v1 必填),API Key 填任意非空值即可。完整的 逐工具流程——四个确切字段、Docker / Desktop / Cloud 注意点、 DEMO_MODE=anythingllm_real 冒烟测试——在 AnythingLLM recipe 里。

Settings → LLM Preference → Generic OpenAI → Base URL
http://localhost:9000/v1

来源:AnythingLLM custom OpenAI base URL。

LobeChat

LobeChat 认一个 OPENAI_PROXY_URL 环境变量,它会把 /api/chat/openai 上每次 server-side chat 的 OpenAI 上游地址改写掉。在 container 启动时设好,每次 chat 都会过 SpendGuard,不用改 LobeChat 代码。完整的逐工具流程—— Docker / Vercel / Cloud / Client-mode 注意点、DEMO_MODE=lobechat_real 冒烟测试——在 LobeChat recipe 里。

docker run -e OPENAI_PROXY_URL=http://localhost:9000/v1 \
           -e ACCESS_CODE=... -p 3210:3210 lobehub/lobe-chat:1.40.0

来源:LobeChat — OPENAI_PROXY_URL env var。

OpenClaw

OpenClaw 支持在 models.providers 下配自定义 provider 条目。把 provider 的 baseUrl 设成 SpendGuard egress endpoint,OpenAI 兼容的 chat 流量用 api: "openai-completions"。完整的逐工具流程——fixture 配置、本地 / Docker URL、DEMO_MODE=openclaw_base_url 冒烟测试,以及 D40b plugin 边界——在 OpenClaw recipe 里。

{
  "models": {
    "providers": {
      "spendguard": {
        "baseUrl": "http://localhost:9000/v1",
        "api": "openai-completions"
      }
    }
  }
}

来源:OpenClaw model providers。

Cody self-hosted Enterprise

Sourcegraph Cody self-hosted 用一个 site-config block 配 completions relay endpoint。改 site-config.json,把 relay 指向 SpendGuard。

{
  "cody.completions.endpoint": "http://localhost:9000/v1"
}

来源:Cody self-hosted install guide。

Augment (BYOK)

Augment 的 BYOK 流程在 workspace 设置页有一个 LLM custom endpoint 字段。把 SpendGuard URL 粘进去保存,Augment 每次模型调用都会用它。

Settings → BYOK → LLM Custom Endpoint
http://localhost:9000/v1

来源:Augment BYOK setup。

Dify

Dify 通过它的 Model Provider Plugin 机制接自定义 OpenAI 兼容 endpoint。plugin manifest 声明 base URL;把它加载进你的 Dify workspace, 选成默认 provider。

type: model-provider
provider: openai-compatible
base_url: http://localhost:9000/v1

来源:Dify model provider plugin。

当前能跑的范围

上面的矩阵就是 drop-in surface:截至 2026-06-06,维护方文档公开记录了 自定义 OpenAI 兼容 base URL 的工具。已验证这一列反映的是 SpendGuard 自己对每一行的声明;对于运行时已验证的客户端 SDK(openai-python、 LangChain ChatOpenAI、LangGraph、openai-agents 简写、streaming),见 README 的 What works today 表。

下一步做什么

• 在 Kubernetes 上开一个真实 budget
• 打开 SpendGuard dashboard
• 覆盖你栈里其余部分(Pattern 3 egress proxy)
• 接一个 framework SDK(Pattern 1)
• SpendGuard 与 Cloudflare AI Gateway、Databricks Unity、Portkey 的对比

上面 Recipe 列里链接的逐工具深入页面是 SLICE-2 / D33 / D34 的完整 流程(前置条件、确切配置 block、验证步骤、坑点)。在 Slice 1 阶段,每个 Open ↗ 链接都先解析到一个 Coming soon 占位页;该工具的环境变量或 配置行就在上面的矩阵里,也在本页逐工具的 H3 小节里重复列出。