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配置檔在哪

~/.opencodereview/config.json，三種方式編輯：

互動式 TUI——ocr config provider / ocr config model
命令列——ocr config set <key> <value>（適合 CI）
手動編輯——直接改 JSON（下次 set 會重新格式化）

內建 provider

名稱	協定	Base URL	API key 環境變數
`anthropic`	anthropic	api.anthropic.com	`ANTHROPIC_API_KEY`
`openai`	openai	api.openai.com/v1	`OPENAI_API_KEY`
`dashscope`	openai	dashscope.aliyuncs.com	`DASHSCOPE_API_KEY`
`volcengine`	openai	ark.cn-beijing.volces.com	`ARK_API_KEY`
`deepseek`	openai	api.deepseek.com	`DEEPSEEK_API_KEY`
`kimi`	openai	api.moonshot.cn	`MOONSHOT_API_KEY`
`z-ai`	openai	open.bigmodel.cn	`Z_AI_API_KEY`
`baidu-qianfan`	openai	qianfan.baidubce.com	`QIANFAN_API_KEY`
`siliconflow`	openai	api.siliconflow.com	`SILICONFLOW_GLOBAL_API_KEY`
完整 18 家清單（含 minimax、iflytek、tencent、novita…）見上游 configuration.md——此處列代表。

自訂 provider

任何不在表上的名稱都視為自訂，至少提供 url 與 protocol（anthropic / openai / openai-responses）：

ocr config set provider                             my-gateway
ocr config set custom_providers.my-gateway.url      https://gateway.internal.com/v1
ocr config set custom_providers.my-gateway.protocol openai
ocr config set custom_providers.my-gateway.model    llama-3-70b
ocr config set custom_providers.my-gateway.api_key  "$MY_API_KEY"

用 Ollama 跑本地模型

ocr config set provider                          ollama
ocr config set custom_providers.ollama.url       http://127.0.0.1:11434/v1
ocr config set custom_providers.ollama.protocol  openai
ocr config set custom_providers.ollama.model     qwen3:32b
ocr config set custom_providers.ollama.api_key   ollama

Ollama 忽略 API key，但自訂 provider 要求非空 api_key，設任意佔位即可。模型本身必須支援原生工具呼叫——選型前看 FAQ 的 "No tool calls parsed"。

超時

鍵	作用域	預設
`providers.<name>.timeout_sec`	per-provider	—
`llm.timeout_sec`	舊版 llm 段	—
`OCR_LLM_TIMEOUT` 環境變數	覆蓋全部	300 秒

每檔 prompt 上限

ocr config set max_tokens 200000
# 或單次覆蓋
ocr review --max-tokens 200000

預設 58,888 token。按檔案計算，與輸出上限、--max-tokens-budget 各自獨立。

其他進階鍵

鍵	用途
`llm.retry_codes`	讓 OCR 對非標準 4xx 臨時錯誤使用重試（如 `403,400`）
`providers.<name>.extra_body`	發送廠商專屬欄位（如 Bedrock 風格 `{"thinking":{"type":"disabled"}}`）
`language`	評審評論的語言（`中文` / `English`，預設英文）
`mcp_servers.<name>`	MCP server 設定（見 MCP 頁）
`telemetry.*`	OpenTelemetry 設定（見遙測頁）

複用既有環境變數

已配好 Claude Code 的 ANTHROPIC_*，或 OCR 自己的 OCR_LLM_* 環境變數，OCR 自動識別，無需再寫 config。

📖 教學解說：設定深入解析

端點解析鏈：六步找 LLM

OCR 用六步找到 LLM：① OCR_LLM_URL 環境變數 → ② config.json 的 llm.* → ③ config.json 的 providers.* → ④ ANTHROPIC_BASE_URL → ⑤ ANTHROPIC_* → ⑥ OCR_LLM_*。第一步找到完整的 (URL, token, model) 三元組就停。優先級：env > config。所以 CI 用 env、本地用 config 是最佳實踐。

自訂 provider 的 protocol 取值

protocol 決定 OCR 如何與你的 LLM 端點通訊：

openai——標準 OpenAI chat completions API（適用大多數相容端點）
anthropic——Anthropic Messages API（用 x-api-key header）
openai-responses——OpenAI Responses API（較新格式）

不確定？用 openai——90% 的第三方端點都相容。

Ollama 的隱藏陷阱

Ollama 端點雖然忽略 API key，但自訂 provider 要求 api_key 非空。設 ocr config set custom_providers.ollama.api_key ollama（任意佔位）。更關鍵的：模型必須支援原生 function calling。只在文字中「描述」工具呼叫的模型（如 deepseek-r1）永遠無法配合——選有 tools 標籤的模型。

🔍 Worked Example：配置自訂 provider + 測試

Step 1 — 設定 provider

ocr config set provider my-gateway

Step 2 — 設定 URL

ocr config set custom_providers.my-gateway.url https://gateway.internal.com/v1

Step 3 — 設定 protocol

ocr config set custom_providers.my-gateway.protocol openai

Step 4 — 設定 model

ocr config set custom_providers.my-gateway.model llama-3-70b

Step 5 — 設定 API key

ocr config set custom_providers.my-gateway.api_key "$MY_API_KEY"

Step 6 — 測試連通性

ocr llm test

預期產出

✓ LLM endpoint reachable
✓ Model: llama-3-70b
✓ Auth: valid
Connection test passed.

常見錯誤與診斷

錯誤訊息	診斷	修復
`ocr llm test 回 401/403`	token 缺 scope、過期或廠商不匹配	確認 llm.use_anthropic 與 URL 匹配
`No tool calls parsed`	模型不支援原生 function calling	選有 tools 標籤的模型（qwen3/claude/gpt-4）
`custom_providers requires non-empty api_key`	Ollama 忽略 key 但自訂 provider 要求非空	設任意佔位：ocr config set ...api_key ollama

練習 / 驗收清單

能找到 config.json 位置並描述三種編輯方式
能區分內建 vs 自訂 provider
能說明 protocol 的三種取值
能解釋超時與 max_tokens 的優先級
能配置 Ollama 本地模型

看完這頁你應該能說出：config 檔位置與三種編輯方式、內建 vs 自訂 provider、protocol 的三種取值、以及超時與 max_tokens 的優先級。

延伸閱讀：快速開始 · CLI 參考 · FAQ