LLM 配置

评审内容由 LLM 生成（底层走 pr-agent + litellm）。在 设置 → LLM 配置一条或多条「LLM 预设」，用 active 切换当前生效的那条。每条预设独立保存 服务商 / 模型 / Base URL / API Key。

预设字段

字段	说明
名称	预设标识（字母 / 数字 / - / _，1–32 字符），用于切换与日志
Provider	LLM 服务商，决定鉴权与路由方式（见下表）
Model	模型名（多数 provider 只填型号名，客户端自动补 litellm 前缀）
Base URL	API 端点；多数官方 provider 有默认值，留空即可
API Key	鉴权密钥；本地类（本地 CLI / 自建无鉴权服务）不需要

Provider 一览

Provider	说明	Model 示例	需 Key	Base URL
OpenAI	官方 OpenAI API	gpt-4o / gpt-4o-mini	是	默认 endpoint，留空
Anthropic	官方 Anthropic API	claude-opus-4-8 / claude-sonnet-4-6	是	默认
DeepSeek	官方 DeepSeek API	deepseek-v4-pro / deepseek-v4-flash	是	默认
阿里百炼 (DashScope)	OpenAI 兼容入口，含千问 / DeepSeek-on-DashScope	qwen-max / qwen-plus	是	已内置默认
火山方舟 (Volcengine Ark)	OpenAI 兼容入口，含豆包 / DeepSeek-on-Ark	ep-xxxxx / doubao-pro-32k	是	已内置默认
OpenAI 兼容	任意遵循 OpenAI 协议的服务（vLLM / 自建代理 / 中转 / 本地 Ollama）	平台特定	视服务而定	必填
本地 CLI	用本机 agentic CLI 执行评审，不直连 API（实验性，见下文）	claude / codex	否	不适用

关于模型前缀：各 provider 只需填模型名，客户端会按 provider 自动补全 litellm 路由前缀；已手动带前缀的不会重复添加。

• Anthropic → 默认补 anthropic/
• DeepSeek → 默认补 deepseek/
• OpenAI 兼容 / 阿里百炼 / 火山方舟 → 默认补 openai/
• OpenAI → 直接使用内置模型名，不加前缀
• 本地 CLI → 填的是命令名，不涉及前缀

配置示例

按 Provider 给出设置页各字段的填法（名称仅作标识、随意取；除特别说明外 Model 只填型号名，路由前缀客户端自动补全）。

OpenAI

• Provider：OpenAI
• Model：gpt-4o-mini
• Base URL：留空（默认 https://api.openai.com）
• API Key：sk-…

Anthropic

• Provider：Anthropic
• Model：claude-sonnet-4-6
• Base URL：留空
• API Key：sk-ant-…

DeepSeek

• Provider：DeepSeek
• Model：deepseek-v4-pro
• Base URL：留空
• API Key：sk-…

阿里百炼（DashScope）

• Provider：阿里百炼
• Model：qwen-plus
• Base URL：留空（已内置默认）
• API Key：DashScope 密钥

火山方舟（Volcengine Ark）

• Provider：火山方舟
• Model：doubao-pro-32k（或推理接入点 ep-…）
• Base URL：留空（已内置默认）
• API Key：Ark 密钥

OpenAI 兼容（自建 / 中转 / 本地 Ollama）

Provider 选 OpenAI 兼容，Base URL 必填为目标服务的 /v1 端点，Model 填平台特定型号名。两个常见场景：

自建 vLLM / 中转

• Provider：OpenAI 兼容
• Model：qwen2.5-72b-instruct
• Base URL：http://10.0.0.5:8000/v1
• API Key：视服务而定（无鉴权留空）

本地 Ollama

• Provider：OpenAI 兼容
• Model：qwen2.5（需先 ollama pull）
• Base URL：http://localhost:11434/v1
• API Key：留空

Ollama 自带 OpenAI 兼容端点，走此路径即可，无需单独渠道（旧 ollama 预设升级后自动迁移为此形态）。

本地 CLI 预设的配置见下方独立章节。

本地 CLI 模式

进阶选项：不直连任何 LLM API，而是经你授权调用本机已安装并登录的 agentic CLI（当前支持 claude / codex），在本地子进程中执行评审。该 CLI 以其自身的登录会话与计费策略运行，相关额度与合规由你自行负责。

🧪 实验性能力：本地 CLI 模式依赖第三方 CLI 的命令行接口与输出格式，这些不在本项目控制范围内。上游 CLI 的版本更新可能更改参数、输出结构或登录 / 计费策略，导致本模式行为变化甚至无法持续工作；本项目不对其稳定性与持续可用性作担保。设置页对该类预设标注「实验性」徽标以示提醒。若评审异常，请优先核对所用 CLI 的版本与登录态。

完全由你授权：仅当你新建并启用此预设、在 CLI 命令 字段填入命令名后，客户端才会调用对应命令行；这一行为完全出于你的显式授权，并使用你本机的登录态。

配置方法

1. 在本机安装对应 CLI 并完成登录。
2. 进入 设置 → LLM，新建预设，Provider 选「本地 CLI」。
3. 在 CLI 命令 字段填入命令名，如 claude 或 codex。
4. 保存并设为 active。

关键行为

• 以本机登录态运行：评审请求交由本机 CLI 处理，沿用其默认模型与登录会话，不使用此处或环境中的 API Key。
• 实际模型：由本机 CLI 的默认模型 / 账户档位决定，不由此处输入决定（此处填写的是命令名，非模型名）。
• 代理自动透传：开启网络代理后，CLI 的出站请求会自动经代理，无需额外配置。

前提：本机须已安装对应命令、位于 PATH 中且已登录，否则评审会因找不到命令而失败；评审消耗计入该 CLI 账户自身的额度。

进阶：评审并发数

应用支持多个评审任务并发执行（例如同时对多个 PR 跑 /review，互不阻塞）。并发数由配置项 pr_agent.max_concurrency 控制，默认 2，取值范围 1~8。

在设置页「AI」分区拖动「评审任务并发」滑块即可调整（热生效，无需重启）；亦可手动编辑 ~/.code-meeseeks/config.yaml：

pr_agent:
  max_concurrency: 3   # 1~8，默认 2

调高的注意事项（按此判断设多少）：

• LLM 限流 / 费用：并发越高，同一时刻打向 LLM 的请求越多。自带 Key 的付费档位通常可承受 2~3；免费 / 低档位易触发限流（HTTP 429），宜保持 1。
• 本地 CLI 模式：每个并发任务会各起一个本机 CLI 子进程，是否支持多会话取决于该 CLI 本身，建议先小范围验证。
• 本机资源：每个并发任务占用一个独立运行时进程与一份临时工作目录，并发越高越吃 CPU / 内存 / 磁盘。

设置页调整即时生效（调小不打断在跑的任务，随其完成自然收敛）；手改 config.yaml 后需重启应用生效。设为 1 即退回串行执行（逐个排队）。

进阶：上下文长度

评审前会把改动内容（diff、命中规则、PR 上下文等）拼成 prompt 发给模型。当输入超过模型上下文窗口时，pr-agent 会按上下文长度上限裁剪输入以适配模型。该上限由配置项 llm.context_tokens 控制，默认 128000（token），取值范围 32k~1M。

在设置页「AI」分区拖动「上下文长度」滑块即可调整（下次评审生效），提供 32k / 64k / 128k / 256k / 512k / 1M 等主要习惯档位；亦可手动编辑 ~/.code-meeseeks/config.yaml：

llm:
  context_tokens: 256000   # 32000~1000000，默认 128000

• 设置得与所用模型的实际上下文窗口相称：超过模型能力时上游会报错；设得过小则长 PR 会被提前截断、漏看部分改动。
• 对本地 CLI 模式不生效：本地 CLI（如 claude）自行管理上下文，本项不参与裁剪。