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5 種 WindsurfAPI 對接方式

5 種方式看懂 WindsurfAPI 如何同時支援 OpenAI 與 Anthropic,並提供 100+ 模型、Node.js 安裝與部署資訊。

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5 種 WindsurfAPI 對接方式

WindsurfAPI 把 Windsurf 模型同時包成 OpenAIAnthropic 相容介面,方便直接接入常見 AI 工具。

讀完這 5 項,你可以判斷它是否適合當成單一代理層,讓 OpenAI SDK、Claude Code、Cline 和 Cursor 共用同一組後端,並快速決定要不要部署到自己的 Node.js 環境。

項目規格 A規格 B
OpenAI 相容聊天/v1/chat/completions支援 JSON 與 SSE
Anthropic 相容訊息/v1/messages可接 Claude Code、Cline、Cursor
模型數量100+ 模型涵蓋 Claude、GPT、Gemini、Grok、Qwen 等
執行環境Node.js不需要 npm 依賴
服務埠3003API 與儀表板共用同一服務

1. 雙介面端點

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WindsurfAPI 的核心是同一個服務同時提供 OpenAI 風格與 Anthropic 風格端點。這表示你不必為不同工具維護兩套代理層,只要把請求送到對應路由即可。

5 種 WindsurfAPI 對接方式

它把請求轉換後再送往上游,對外看起來像標準 API。實務上,這能把驗證、模型選擇、日誌與帳號輪替集中在同一處管理。

  • POST /v1/chat/completions 給 OpenAI SDK
  • POST /v1/messages 給 Anthropic 客戶端
  • 支援 OpenAI JSON 與 SSE 串流
  • 支援 Claude 風格的 SSE 回應

2. 100+ 模型覆蓋

這個專案主打 100+ 模型,涵蓋 Claude、GPT、Gemini、Grok、Qwen、Kimi、GLM、MiniMax、SWE 與 Arena。對需要混合供應商工具鏈的團隊來說,這比逐一串接各家 API 更省事。

它也提醒,新模型是否可用取決於 Language Server 二進位檔。若公開版本更新較慢,可以改用 Windsurf 桌面版附帶的 binary 取得較新的模型清單。

  • Claude 4.5、4.6、Opus 4.7
  • GPT-5、5.1、5.2、5.4
  • Gemini 2.5、3.0、3.1
  • 可用別名如 opus-4.6sonnet-4.6

3. 工具相容性

這個代理不是只做通用轉發,而是明確對準常見客戶端。OpenAI SDK、Claude CodeClineCursor 都是它要服務的對象。

5 種 WindsurfAPI 對接方式

其中 Cursor 有一個實際問題:某些模型名會先被客戶端擋掉。專案提供別名策略,讓請求先通過前端檢查,再交給後端處理。

Base URL: http://your-ip:3003/v1 API Key: your key Model: opus-4.6 或 sonnet-4.6

4. 本機與部署流程

安裝流程偏向直接可跑。你可以先複製專案,再執行 bash setup.sh,最後用 node src/index.js 啟動服務。若偏好容器化,也有 docker-compose.yml 可用。

另外還有 Language Server 的安裝步驟,因為代理需要 Windsurf 的 binary 才能連上雲端後端。專案同時支援自動下載、本機路徑指定與 Docker 部署。

  • bash install-ls.sh 下載 Language Server
  • docker compose up -d --build 容器化啟動
  • DATA_DIR 可改持久化目錄
  • LS_BINARY_PATHLS_DATA_DIR 可控 binary 與資料路徑

5. 帳號池與路由

WindsurfAPI 不只是轉譯層,還會管理 Windsurf 帳號池。它提供自動輪替、速率限制分流與失敗切換,讓請求在不同帳號之間分散,降低單一帳號卡住的風險。

服務也會在回傳結果前移除上游 Windsurf 身分資訊,讓客戶端看到的是預期中的模型名稱,而不是內部來源。它還支援儀表板登入、Token 匯入與批次帳號載入。

  • /dashboard 管理介面
  • 可從 Windsurf 匯入 token
  • 支援 JSON 批次上傳帳號
  • 帳號池輪替與 failover

怎麼挑

如果你要的是一個同時服務 OpenAI 與 Anthropic 客戶端的後端,而且已經在用 Claude Code、Cline 或 Cursor,WindsurfAPI 很適合。它特別適合重視模型數量、帳號池管理與本機部署控制的團隊。

如果你只需要最基本的 OpenAI 代理,這套可能偏重;但若你想用一個 Node.js 服務整合雙介面、100+ 模型與帳號路由,它提供的功能已經很完整。