在 WorkBuddy 里一键接入 Claude、GPT、Gemini、DeepSeek：Ace Data Cloud 让 AI 模型调用更简单
如果你正在使用 WorkBuddy 做研发、办公或知识处理，可能很快会遇到一个问题：不同大模型各有优势，但分别申请、配置、维护多个平台的 API Key，既麻烦又容易出错。
Ace Data Cloud 的价值就在这里：它提供统一的 AI 能力与 OpenAI 兼容接口，让你可以用一个入口，在 WorkBuddy 中接入多种主流大模型能力，例如 Claude、GPT、Gemini、Grok、Kimi、GLM、DeepSeek 等。对于开发者、团队和 AI 工具重度用户来说，这意味着更少的配置成本、更灵活的模型选择，以及更清晰的调用与计费管理。
Ace Data Cloud 控制台：<https://platform.acedata.cloud/console/applications\> 模型目录：<https://platform.acedata.cloud/models\> API 文档中心：<https://platform.acedata.cloud/documents\>
为什么推荐把 Ace Data Cloud 接到 WorkBuddy？
WorkBuddy 是腾讯 CodeBuddy 体系里的桌面 AI 工作空间，面向办公与开发场景，支持 Windows 和 macOS，并提供"自定义模型"能力。只要服务兼容 OpenAI 协议，就可以通过自定义模型接入。
这正好适合 Ace Data Cloud：
- 统一入口：一个 Base URL + 一个 API Token，即可对接多个主流模型；
- OpenAI 兼容：适配大量支持 OpenAI Chat Completions 协议的客户端；
- 模型选择更灵活：可以根据任务切换适合的模型，例如代码、写作、推理、多模态等；
- 控制台统一管理：Token、应用、文档、模型、用量都可以在 Ace Data Cloud 平台查看；
- 低门槛体验：首次申请通常可获得免费额度，适合先试用再决定是否购买。
对于经常在 AI IDE、智能助手、办公 Agent 中切换模型的人来说，Ace Data Cloud 更像是一个"AI 能力聚合网关"：上层工具专注交互体验，底层模型能力由平台统一接入和管理。
接入前准备：先获取 Ace Data Cloud API Token
打开 Ace Data Cloud 控制台：
<https://platform.acedata.cloud/console/applications\>
登录或注册后，进入应用 / Token 相关页面，获取你的 API Token。后续在 WorkBuddy 中配置自定义模型时，会用到这个 Token。
如果你是第一次使用，建议先用免费额度完成一次测试，确认模型调用、回复速度和效果都符合预期，再进一步扩展到日常工作流中。
WorkBuddy 中的接口地址应该怎么填？
在 WorkBuddy 的自定义模型配置中，Ace Data Cloud 使用 OpenAI Chat Completions 兼容协议。推荐填写 Base URL：
https://api.acedata.cloud/v1注意：如果 WorkBuddy 的"自定义协议"开关保持关闭，客户端会按照标准协议自动补全 /chat/completions 路径。因此通常只需要填写上面的 Base URL，不建议手动填写完整 endpoint。
在 WorkBuddy 中添加 Ace Data Cloud 模型
打开 WorkBuddy，进入：
Settings → Models → Custom Models → Add Model在新增模型窗口中按下面方式填写：
| 配置项 | 填写内容 | | --- | --- | | Provider | 选择 Custom | | Interface Address | https://api.acedata.cloud/v1 | | API KEY | Ace Data Cloud 控制台获取的 API Token | | Model Name | 从 Ace Data Cloud 模型目录复制的准确模型 ID |
模型 ID 建议从实时模型目录中复制，避免手动输入错误：
<https://platform.acedata.cloud/models\>
保存后，回到对话界面，在模型选择器中找到刚刚添加的自定义模型。如果能够正常回复，就说明接入成功。
高级配置怎么选？
WorkBuddy 的自定义模型里通常会出现一些能力开关，例如 Tool Calling、Image Input、Inference Mode、Custom Protocol 等。建议按照模型真实能力选择：
| 选项 | 作用 | 建议 | | --- | --- | --- | | Tool Calling | 声明模型支持工具调用 / Function Calling | 只有模型目录明确支持时再开启 | | Image Input | 声明模型支持图片输入 | 只有多模态模型再开启 | | Inference Mode | 声明模型具备推理 / 思考过程 | 推理模型再开启 | | Custom Protocol | 使用完整自定义 URL 请求 | 一般保持关闭，配合 https://api.acedata.cloud/v1 使用 |
上下文窗口大小相关的输入 / 输出选项，可以先保持"使用服务默认值"，让客户端使用模型当前发布的默认能力。
一个入口，配置多个模型
Ace Data Cloud 的一个优势是：你可以复用同一个接口地址和 API Token，在 WorkBuddy 中添加多个模型。
比如你可以分别配置：
- 一个适合写代码和分析问题的模型；
- 一个适合长文写作和内容创作的模型；
- 一个适合复杂推理的模型；
- 一个支持图片输入的多模态模型。
每次新增模型时，只需要保持：
Interface Address = https://api.acedata.cloud/v1
API KEY = 你的 Ace Data Cloud Token然后替换为不同的 Model Name 即可。这样，在 WorkBuddy 中就能像切换本地模型一样，快速切换不同云端 AI 能力。
常见问题
1. 接口地址要不要写 /chat/completions？
通常不用。按照推荐方式，只填写：
https://api.acedata.cloud/v1如果 WorkBuddy 的"自定义协议"关闭，它会自动按照 OpenAI 标准协议补全请求路径。
2. 模型名称填错会怎样？
如果模型 ID 不存在或不可用，Ace Data Cloud 网关会返回 4xx 错误。建议直接从模型目录复制准确 ID：
<https://platform.acedata.cloud/models\>
3. API Key 会不会被上传到 WorkBuddy 云端？
根据 WorkBuddy 官方自定义模型说明，自定义模型配置保存在本地配置文件中，WorkBuddy 作为请求转发链路使用该配置发起请求。实际使用时，建议仍然妥善保管 Token，不要分享给他人。
4. 调用费用如何计算？
费用由你实际调用的 Ace Data Cloud 模型或 API 能力决定，可在 Ace Data Cloud 平台统一查看应用、余额、用量与文档信息。
总结：把复杂模型生态，变成一个可管理入口
AI 工具越来越多，模型也越来越多。真正影响效率的，往往不是"有没有模型"，而是能否把模型稳定、低成本、可管理地接入自己的工作流。
通过 Ace Data Cloud，你可以用统一接口把主流 AI 模型接入 WorkBuddy：
- 对开发者：减少多平台 API 维护成本；
- 对内容创作者：更方便地切换写作、总结、翻译、推理模型；
- 对团队：更容易集中管理 Token、用量和能力入口；
- 对 AI 工具用户：可以快速体验不同模型，而不必反复研究各平台接入方式。
如果你正在寻找一个更省心的 AI 能力接入层，可以从 Ace Data Cloud 控制台开始：
<https://platform.acedata.cloud/console/applications\>
也可以直接查看模型目录和文档中心：
把模型接入这件事交给平台，把精力留给真正的创作、开发和业务落地。