# 配置

> 本文档由 README 拆分而来：网关配置、模型自动探测、多密钥。
> 返回 [README](../README.md)。

## 配置文件

首次运行在 `-config` 路径自动生成默认配置（默认 `./config.yaml`），核心字段：

```yaml
listen: 127.0.0.1:8080        # 网关监听地址（建议绑内网/回环）
gateway_keys: [sk-gw-<随机>]  # 初始 admin 密钥（每次安装随机生成，仅首启写入运行时存储用）
default_model: AUTO           # model 无法路由时自动按优先级链选源
adapter_dir: adapters         # Lua 适配目录；目录不存在时首启创建并 seed 内置，存在则只读
runtime_file: runtime.json    # WebUI 编辑的源/密钥/AUTO 链持久化到此文件

sources:
  - name: deepseek
    base_url: https://api.deepseek.com
    api_key: sk-...            # 也可用 api_key_env: SOME_ENV 引用环境变量（不落盘明文）
    adapter: deepseek
    max_concurrent: 8
    models:
      - id: deepseek-v4-flash
        priority: 100          # YAML 源首次启动会 seed 进 AUTO 链的初值
        kind: chat
      - id: deepseek-v4-pro
        priority: 60
        kind: chat
    # 静态请求头（比适配器默认优先）
    headers: { X-Tenant: prod }
    # 传给 Lua build_headers 的透传元数据
    meta: { app_id: x, app_secret: y }
    temperature: 0.7
    max_tokens: 4096
    timeout: 120s              # 请求超时，默认 120s
```


## 自动探测模型列表

不想手抄模型 id 时，只填 URL 和 key，让网关去扫：

```bash
# 只探测，不写任何东西
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/api/sources/discover \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-…" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"base_url":"https://api.vendor.com/v1","api_key":"sk-…"}'
# → {"ok":true,"base_url":"…","endpoint":"","models":["gpt-x",…],
#    "image_models":["gpt-image-2"],"models_path":"/models","latency_ms":1387,…}

# 探测后直接落库
curl -X POST http://127.0.0.1:8080/api/sources/discover/apply \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-…" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"base_url":"https://api.vendor.com/v1","api_key":"sk-…","name":"vendor"}'
```

WebUI 源编辑框里也有「自动探测模型」按钮：填好 URL 和 key 点一下，列表自动
填好，仍需点保存才生效。

几点值得知道：

- **URL 形态不用猜。** 厂商对「`/v1` 放 base 还是放 path」没有共识，探测会
  依次尝试若干候选并返回答对的那个，同时给出归一化后的 `base_url` +
  `endpoint`（`endpoint` 平时留空，因为 openai adapter 自带 `/chat/completions`）。
- **`image_endpoint` 是另一套规则。** 网关的图像默认路径是**绝对**的
  `/v1/images/generations`，而 chat 默认是相对的。所以 `base_url` 带 `/v1` 时
  必须显式给 `image_endpoint: /images/generations`，否则图像请求 404。
  探测会替你填好。
- **图像模型只看上游自己声明的 modality**，绝不从模型名猜。`gpt-image-2`
  这类 id 也出现在同时提供对话服务的目录上，猜错会让 AUTO 链选中一个只支持
  图像生成的模型，其后每一层都被它拖垮。
- **不会逐模型探活。** 34 个模型的目录跑一轮要花钱且耗时数分钟，`/models`
  是足够便宜的信号；模型是否真能应答留给正常请求去发现。
- **对已存在的源，必须显式 `replace_models: true`** 才会覆盖模型列表。重新
  探测顺手抹掉为 AUTO 链手工调过的 priority，是最难排查的一类数据丢失。
- **`api_key` 留空表示沿用已存值**，不会把凭据清空。


`config.yaml`、`runtime.json`、`master.key`、`adapters/` 均不提交版本库（见
`.gitignore`），请随备份带走——`master.key` 丢失后运行时密文无法解密。

运行文件生成在 `-config` 所在目录：`adapter_dir` / `runtime_file` 自动指向
配置文件旁边的 `adapters/` 与 `runtime.json`，从任意工作目录启动都可用。

运行时文件（`runtime_file`）中的敏感字段自动加密：

- 加密算法 AES-256-GCM，格式 `enc:v1:<base64>`。
- 主密钥来源：环境变量 `MODELROUTER_MASTER_KEY`（64 位 hex）；否则读取
  `runtime_file` 同目录的 `master.key`；都不存在时首次启动自动生成 `master.key`（0600）。
- 升级时旧明文文件自动兼容：首次运行正常读取，任何 UI 保存操作触发全文件加密迁移。
- 注意：**master.key 丢失后密文无法解密**，请随配置一起备份；切勿提交到版本库。

## 网关密钥（多密钥）

网关鉴权采用「多密钥 + 角色 + 模型范围」架构，密钥持久化在 `runtime_file` 的
`keys` 字段（加密存储）：

- `gateway_keys` 配置只是**初始 admin 密钥种子**：首次启动迁移为运行时 admin
  key，之后不再参与鉴权管理。
- **重要：首次启动后请在 WebUI「密钥」页更换管理员密钥**——初始密钥明文写在
  `config.yaml` 里（每次安装随机生成），继续使用存在被盗风险；用新密钥登录后删除初始密钥。
- WebUI **密钥页**可创建/删除密钥；每个密钥可指定 `admin`（管理全部）或
  `user`（仅看自己的 key）角色，并配置**模型范围**（模型 + 源 + token 配额 +
  重置周期）。
- 客户端用任意一个已授权的密钥明文作为 Bearer（`Authorization: Bearer <key>`）。
- 删除密钥即从运行时存储移除，立即失效。

### 密钥用量配额

**配额按模型单独设置**：每个密钥的 `models[]` 里，每一条模型范围各自带一份
token 配额与请求数配额。一个模型用满只影响该模型，同一密钥的其它模型照常工作。

```yaml
keys:
  - key: sk-gw-<hex>
    role: user
    name: agent-alice
    models:
      - model: deepseek-v4-flash
        token_quota: 1000000   # 本周期内该 key 用这个模型的 token 预算
        req_quota: 20000       # 本周期内的请求次数
        period: nhour          # "" | hour | week | month | nhour
        hours: 6               # 仅 nhour
      - model: AUTO
        token_quota: 5000000   # AUTO 也是一条独立配额
        period: day            # ← 这种写法会被拒绝（词表只有 hour/week/month/nhour）
      - model: kimi-k3        # 未列配额 = 无限
```

- **没有「整钥总配额」**：这是刻意的设计。整钥总额会让「把 A 模型的额度挪给
  B 模型」变成一次全局重分配；按模型独立计费则每个模型各自可控，运维可以
  看出哪个模型吃掉了预算。
- `period` 词表：空 = 永不过期（累计总量），`hour` / `week` / `month` = 固定窗口，
  `nhour` + `hours` = 自定义小时数。**拼错的周期在写入时就被拒**，不会静默变成
  永不过期。
- 配额严格按密钥隔离，且**同一密钥内按模型隔离**：A 密钥用满 `m1` 不会消耗
  B 密钥的额度，同一密钥的 `m2` 也不受影响。
- 配额统计含聊天、流式、生图，跨重启从审计日志回放（保留 40 天，覆盖最长的
  month 窗口）。
- 配额耗尽返回 **429 + `Retry-After`**（`rate_limit_exceeded`），消息里点名是哪个
  模型用满了，客户端可等窗口重置后自动恢复；模型越权才是 403。
  **admin 密钥永不受配额限制**（其 scope 上的配额也不强制），避免把管理员
  锁在门外。
- 窗口用量按整点小时分桶统计，实际释放比配置窗口最多晚 1 小时（配额宁可晚释放
  也不超发）。
- `PUT /api/keys/{key}` 提交 `models` 即同时提交它们的配额（配额就是 scope 的一部分，
  不存在会与模型列表脱节的第二份预算）。显式 `0` = 解除该模型的限制。

#### 配额拒绝 vs 容量拒绝：两种「拒绝」含义不同

配额在**入口**检查，不占用任何上游槽位，因此是廉价拒绝；容量不足则要走
`busyWait` 有界等待后才返回 503。实测（容量 8、0.6s/请求、100 并发）：

| 情况 | 状态码 | 延迟 | 是否打到上游 |
|---|---|---|---|
| 配额用尽（`req_quota` 50 → 100 并发） | `429 rate_limit_exceeded` + `Retry-After` | **19–21ms** | 否 |
| 容量打满（同一拓扑，未限配额） | `503 upstream_error` | ~2.6s（`busyWait`） | 超出部分否 |

客户端因此可以区分「等窗口重置」与「等上游腾出容量」：前者只需等待，后者
通常该降并发或换源。

#### 配额的开销

配额桶按 (密钥, 模型, 整点小时) 分桶保留 40 天，实测（AMD 7840HS）：

- 窗口查询按窗口长度而非保留总量扫描：1h 窗口 49ns、24h 窗口 55ns、
  30d 窗口 3.9μs（此前全扫保留总量，960 桶时 5.9μs）。
- 记录一条请求：283ns、3 分配（与引入配额前相同，分配来自 ring buffer）。
- 内存：生产形态（7 密钥 × 8 模型 × 2 源 × 满 40 天 retention）约 **3.7MB**。
  按源 pin 的 `source::model` 桶**惰性创建**——只有当某条配额真的 pin 了
  某个源时才维护，否则每条记录多写一份桶，在 20 密钥 × 8 模型 × 3 源下会
  多占 18MB。
  代价：配置 pinned 配额之前的历史用量无法事后按源拆分，所以 **pinned 配额的
  首个窗口可能少算**。

```bash
# 配额耗尽时客户端看到（点名了具体模型）
HTTP/1.1 429 Too Many Requests
Retry-After: 2100
{"error":{"type":"rate_limit_exceeded","message":"token quota exceeded for \"deepseek-v4-flash\" (5000000/5000000)"}}
```