Provider 能力文档 - 总览

面向 Flyto Engine 使用者的 Provider 选型指南

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1. 快速选型决策树

是否需要本地模型？
├── 是 → 是否有 GPU？
│         ├── 是 → Ollama（灵活，模型多）
│         └── 否 → LM Studio（桌面端，GUI 管理）
└── 否 → 是否需要多模型聚合？
          ├── 是 → OpenRouter（300+ 模型，一个 Key）
          └── 否 → 商业模型
                    ├── 追求最强智能 → Anthropic Claude
                    ├── 追求性价比 → MiniMax M2.7
                    └── 生态丰富 → OpenAI GPT-4o

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2. Provider 能力矩阵

Provider	认证方式	Streaming	Tool Use	Thinking	Caching	多模型
Anthropic	x-api-key / Bearer	✓	✓	✓	✓	✗(自家)
OpenAI	Bearer	✓	✓	✓(o1/o3 系列)	✓(implicit)	✗
Gemini	Query param / Bearer	✓	✓	✓(2.5 + thinking-exp)	✓(除 -exp 模型)	✗
MiniMax	Bearer	✓	✓	✓(M2.1+)	✓(M2 系列 ≥1024t)	✗
Ollama	无	✓	✓(取决模型)	✗	✗	✗
LM Studio	无	✓	✓(取决模型)	✗	✗	✗
OpenRouter	Bearer	✓	✓	✓(统一 reasoning)	✓(仅 Anthropic 后端)	✓(300+)

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3. 成本对比(仅供参考,以官网为准)

Provider/Model	Context	Input $/1M	Output $/1M
Claude Sonnet 4.6	200K	$3	$15
Claude Opus 4.6	200K	$5	$25
Claude Haiku 4.5	200K	$0.8	$4
GPT-4o	128K	$2.5	$10
Gemini 2.0 Flash	1M	$0.10	$0.40
MiniMax M2.7	205K	$0.3	$1.2
DeepSeek R1 (via OR)	64K	$0.7	$2.5

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4. 配置通用字段

各 Provider 的 Config 是独立类型(不存在统一的 flyto.Config),但大多数都有以下惯用字段:

字段	类型	用途	默认	适用
APIKey	string	凭证	-	anthropic / openai / gemini / minimax / openrouter
BaseURL	string	覆盖默认端点(私有代理 / Azure / 测试 mock)	各 provider 不同	全部 7 个
HTTPClient	*http.Client	自定义客户端(代理,超时)	http.DefaultClient	全部 7 个
ModelOverrides	[]flyto.ModelInfo	覆盖或扩展静态模型表	nil	anthropic / openai / gemini / minimax

特有字段: - gemini: BearerToken(Vertex AI 模式),ThinkingBudget - minimax: Mode(Native/OpenAI/Anthropic), Region(China/Global),ThinkingBudget - openrouter: SiteURL/AppName(排行榜),DefaultThinking/DefaultThinkingTokens,EnableCaching - ollama / lmstudio: 仅 BaseURL + HTTPClient(无 APIKey)

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5. 各 Provider 文档

• Anthropic - Claude 系列,最强智能
• OpenAI - GPT 系列,生态丰富
• Gemini - Google 双模式(AI Studio + Vertex)
• MiniMax - M2.7 高性价比,三 API 模式
• Ollama - 本地模型,灵活部署
• LM Studio - 桌面 GUI,本地模型
• OpenRouter - 300+ 模型聚合,单 Key

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6. 数据驱动能力(Data-Driven Capabilities)

2026-04 起全部 7 个 provider 都按此模式工作.设计源文档:../architecture/data-driven-capabilities-rfc.md

核心思想:Provider 的能力决策(MaxTools / SupportsThinking / SupportsCaching 等)从"包内硬编码常量"升级为"数据驱动"--由 ModelRegistry 注入到 flyto.Request.Capabilities,包内 const 降级为兜底安全值.registry 数据由 capability-probe 实测填充.

数据流:

capability-probe (offline)
       ↓ writes
~/.flyto/capabilities/capabilities.json
       ↓ pricing.LoadAndRegister
ModelRegistry (in-memory)
       ↓ engine.BuildAndStream 注入
flyto.Request.Capabilities *ModelInfo (per-request 快照)
       ↓ provider 读取
provider.resolveXxx(req) helper: registry 优先 + 包内兜底

双开关协议(want × can):用户 want 某能力(Config.EnableCaching=true / req.NeedsThinking=true 等)但模型 can=false(registry 声明不支持)时,能力不启用,provider 在流开头 emit WarningEvent{Code:"feature_unsupported"},让 engine / observer / TUI 看到这种 silent disable.

兜底策略分化(设计决策):

兜底类型	适用 provider	理由
静态表查询	anthropic / openai / gemini / minimax	有包内 xxxModels 表,SupportsThinking 等字段可直接查
const 0 + false	ollama / lmstudio	本地模型保守假设不支持
兜底 true(反转)	openrouter	没有静态表,必须假设支持以零回归

七个 provider 的具体实现见各自文档的"数据驱动能力"章节.若要实现新 provider 接入此机制,参考 消费者迁移指南.

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7. 添加新 Provider

要添加新的 Provider,需要实现 flyto.ModelProvider 接口(定义见 core/pkg/flyto/provider.go):

type ModelProvider interface {
    // Name 返回 provider 标识，如 "openai"、"ollama"。
    Name() string

    // Stream 向模型发送请求，返回事件流；channel 关闭表示流结束。
    Stream(ctx context.Context, req *Request) (<-chan Event, error)

    // Models 返回此 provider 可用的模型列表（用于选型/定价/进度条）。
    Models(ctx context.Context) ([]ModelInfo, error)
}

只有 3 个方法.无 DefaultModel,无 Close,无回调式 API--流式输出统一通过 channel 推送(背压天然,for range 直接消费).

参考 core/pkg/providers/shared/ 提供的脱敏工具,以及 core/internal/wire/ 中三种协议的复用客户端(OpenAI 兼容 / Anthropic / Gemini).