Trae2api-cn

Trae CN / Trae Solo CN 模型反代。把 Trae 的 Remote / IDE / Work 模型通道包装成 OpenAI 兼容 API（Chat Completions + Responses），支持调用方工具调用、thinking 分离输出、思考强度映射、多账号并发轮询、每日签到和积分消费记录，可直接接入 Codex、new-api 和各类 OpenAI SDK。

仅供学习使用。请勿用于商业用途。

特点

OpenAI 兼容接口：GET /v1/models、POST /v1/chat/completions、POST /v1/responses、POST /v1/chat、POST /v1
流式与非流式输出，SSE 心跳防止网关空闲断开
完整工具调用：tools / tool_choice（auto / none / required / 指定函数）/ parallel_tool_calls，流式输出标准 delta.tool_calls
Codex Responses API：文本流、function_call、custom_tool_call、namespace 工具、*_call_output 续轮和 previous_response_id
thinking 与正文分离：思考内容只进 reasoning_content / Responses reasoning 事件，不混入正文，且默认压缩为关键结论
思考强度：reasoning_effort / thinking.budget_tokens 映射到 Trae 原生 light / high / extra_high，按模型声明的档位自动钳制
四个可切换上游端点：Remote、IDE Agent、Work Agent、IDE Raw，原生端点失败时可自动回落 Remote
自动路由开关：按请求是否带工具自动选端点（工具走 IDE Agent，纯聊天走 Remote），失败保底回落 Remote
多账号：网页 OAuth 登录、手动添加凭证、账号模型请求开关（不影响签到）、顺序轮询 / 积分优先轮询、每账号并发槽位与排队
每日签到：一键签到、定时自动签到（控制台开关 + 每日时间，北京时间）、9074 风控自动换设备 ID 并退避重试、后台错峰自动重试
积分与消费记录：统一显示通用积分，按请求记录 tokens、单次积分、状态、思考强度、上下文模式及工具调用
网页控制台：账号与签到、消费记录、轮询与设置、模型连通性测试（可选端点、工具探针和思考强度）
1M Max 上下文模式（可选）、自动刷新 Cloud-IDE-JWT、未知模型透传
Docker 一键部署，镜像只包含运行所需源码

端点与能力

控制台「轮询与设置 → 上游端点」可在运行时切换，也可用 UPSTREAM_MODE 固定。以下为 glm-5.3 / deepseek-v4-pro 实测结果（7 项工具测试：流式与非流式的工具调用、两轮工具续写、并行调用、强制 tool_choice、tool_choice=none）：

端点	`UPSTREAM_MODE`	上游路径	工具调用	思考强度	说明
Remote（默认）	`remote`	`/api/remote/v1/chat_sessions`	glm-5.3 6/7（不支持并行调用）	生效	最稳定的通用通道；Agent 优先，失败回退一次 Work
IDE Agent	`ide`	`/api/agent/v3/llm_utils_chat`	glm-5.3 7/7，deepseek-v4-pro 7/7	不生效（端点忽略该字段）	工具能力最完整，适合 Codex / Agent 类客户端
Work Agent	`work-agent`	Remote `solo_work_remote`	glm-5.3 6/7	生效（无 Work 档位时借用 Agent 档位）	走 Work 执行器，不会被默认 provider 接管
IDE Raw	`raw`	`/api/ide/v2/llm_raw_chat`	不可用	不可用	个人账号返回 `2001 app config record not found`，需要企业 PAT；保留作协议诊断

部分模型在 Remote / Work 上会出现上游 4028 / 502（例如 deepseek-v4-pro），此时请切换到 IDE Agent。需要完整工具能力（含并行调用）时推荐 IDE Agent；只聊天或需要思考强度时用 Remote。

认证方式

方式	说明
`auto`	自动解密本地 Trae CN / SOLO CN 的 `storage.json`
`env`	从 `.env` 读取 TRAE_TOKEN / TRAE_REFRESH_TOKEN / TRAE_USER_ID
`manual`	网页抓包得到的 Cloud-IDE-JWT
`cli`	本地 Trae CLI 子进程，不需要 JWT
`web-login`	浏览器授权登录，打开 `http://服务器:8000/web/login` 后在页面完成授权

快速开始

cp .env.example .env
# 编辑 .env 配置 TRAE_AUTH_SOURCE 和上游模式
pip install -r requirements.txt
uvicorn src.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

开发环境使用 pip install -r requirements-dev.txt，Windows TraeWork native helper 使用 pip install -r requirements-native.txt。Linux relay 镜像只安装核心依赖。

Docker 部署

使用 GitHub 发布镜像（推荐）

每个 v*.*.* 标签会由 GitHub Actions 自动完成测试、源码包发布和 GHCR 镜像构建。也可以在仓库的 Actions → Release and container image → Run workflow 手动执行，默认会构建 v1.0.2。部署机器不需要安装 Python、 Node 或本项目源码，只需要 Docker、Docker Compose 和一个 .env 文件：

cp .env.example .env
docker pull ghcr.io/autumnsentiment/trae2api-cn:latest
docker compose -f docker-compose.image.yml up -d

镜像以公开 GHCR 包发布，支持 linux/amd64 和 linux/arm64，无需登录即可拉取。需要固定版本时，把 docker-compose.image.yml 中的 :latest 改为发布页的版本标签，例如 :1.0.2。更新已有部署时执行 docker compose -f docker-compose.image.yml pull，再执行 docker compose -f docker-compose.image.yml up -d。

预构建镜像的 Compose 文件不依赖外部 new-api 网络。如果 new-api 也在 Docker 中，可通过宿主地址访问 relay，或显式把两者加入同一网络。宿主端口由 RELAY_PORT 控制；容器监听端口由 .env 的 PORT 控制，两者默认都是 8000。

从源码构建（开发或离线场景）

源码构建仍可用于开发和没有外网的部署环境：

cp .env.example .env
docker compose up -d --build

容器默认监听 8000 端口。RELAY_PORT 修改宿主机发布端口，不修改容器内监听端口；调整端口映射后需执行 docker compose up -d --force-recreate，仅重启旧容器不会改变映射。 Actions 发布的镜像会把提交 SHA 写入 RELAY_BUILD_REVISION 镜像 label，并由 /v1/status 返回，便于确认运行容器与源码版本一致。手动源码构建可设置 RELAY_BUILD_REVISION=$(git rev-parse --short HEAD)。

网页授权（推荐：web-login 模式）

为什么需要一个本机助手？ Trae 授权页强制要求授权回调地址为 http://127.0.0.1:<端口>/authorize，且浏览器网页出于安全沙箱无法监听本机 TCP 端口，因此必须由本机运行一个轻量监听器来接收回调并转发给服务器。这是 Trae 的限制，不是本项目的缺陷。

首次使用（只需一次）

打开 http://服务器:8000/web/login
点击「使用 Trae 网页授权登录」，页面会自动检测本机助手是否在线
若提示「未检测到本机授权助手」，点击页面上的「下载一键启动 start_auth.bat」
双击运行 start_auth.bat（Windows，无需安装 Python 时会提示安装），保持窗口开启
回到页面重新点击授权，浏览器弹出 Trae 授权页，确认登录即可
凭据自动写入服务器，页面自动刷新显示「已登录」

也可手动运行：python web_login.py --relay http://服务器:8000

之后每次授权

本机助手已在线时，直接点授权即可，无需重复下载和启动。

助手端点

GET http://127.0.0.1:8765/healthz — 健康检查（供网页检测）
GET http://127.0.0.1:8765/relay-url — 返回配置的 relay 地址

配置

详见 .env.example 中的注释。

关键变量：

变量	默认值	说明
`TRAE_AUTH_SOURCE`	`auto`	认证来源
`UPSTREAM_MODE`	`remote`	上游模式：remote 默认先用 `solo_agent_remote`，创建失败或首个模型事件前空响应时最多回退一次 `solo_work_remote`；其他兼容模式可显式选择 `raw` / `cli` / `web` / `ide`
`TRAE_WEB_SLOT_TIMEOUT`	`60`	等待账号并发槽位的超时（秒）；所有账号槽位占满时请求排队等待
`TRAE_VERBOSE_REASONING`	空	设为 `1` 时输出完整思考链；默认只保留压缩后的关键结论
`TRAE_MAX_COMPLETION_TOKENS`	`64000`	单次输出 token 上限；Agent 模型最高 64K
`TRAEWORK_CUSTOM_UPSTREAM_MODE`	`remote`	TraeWork custom-model/raw 入站使用的上游；默认走已验证的 remote 会话，`raw` 仅保留作原生协议诊断
`TRAE_CHECKIN_DEVICE_ID`	空	可选的 TraeWork 原生 `guaranteedDeviceId`；配置后签到优先使用真实客户端设备身份
`TRAE_CHECKIN_DEVICE_IDS_JSON`	空	可选的账号到 TraeWork 设备 ID 的 JSON 映射，优先级高于全局设备 ID
`TRAE_CHECKIN_INTERVAL_SECONDS`	`60`	多账号轮询时相邻实际签到请求的间隔
`TRAE_CHECKIN_9074_RETRY_SECONDS`	`60`	上游返回业务码 9074 后提示的最短重试等待时间；relay 不会立即重复 claim
`TRAE_CHECKIN_9074_MAX_BACKOFF_SECONDS`	`3600`	连续 9074 指数退避的等待上限（秒）
`TRAE_CHECKIN_AUTO_RETRY_INTERVAL_SECONDS`	`60`	后台自动错峰重试的扫描间隔（秒），到点自动 claim 冷却到期的账号
`TRAE_RAW_BASE_URL`	`https://trae-api-cn.mchost.guru`	Trae raw v2 `llm_raw_chat` 网关；账号站 `api.trae.com.cn` 不提供此模型端点
`TRAE_RAW_MAX_MESSAGES`	`80`	raw 请求保留的非系统历史消息上限；会保留最近连续历史及边界工具调用配对
`TRAE_RAW_MAX_HISTORY_CHARS`	`120000`	raw 历史文本字符上限，避免重复工具 schema 和过长历史造成额外消费
`TRAE_RAW_MAX_TOOL_SCHEMA_CHARS`	`48000`	raw 系统提示中的工具 schema 字符预算；超限时保留全部工具名并压缩为字段签名，减少输入积分消耗
`TRAE_REMOTE_ONLY_MODELS`	空	仅将列出的显式模型强制送往 remote；逗号分隔，`*` 表示全部强制 remote
`TRAE_REMOTE_MAX_MESSAGES`	`500`	remote 会话保留的非系统历史消息上限
`TRAE_REMOTE_MAX_HISTORY_CHARS`	`480000`	remote 历史文本字符上限（压缩阶段）
`TRAE_REMOTE_QUERY_MAX_CHARS`	`480000`	remote 扁平化 query 的硬上限；上游超过约 500K 字符会静默结束事件流，超限时从最早的非系统消息开始裁剪
`TRAE_AUTO_ROUTE`	`0`	自动路由默认值，控制台「自动路由」开关保存后以控制台为准；开启后带 `tools` / `tool_choice` 或工具历史的请求走 IDE Agent，其余走 Remote，失败回落 Remote
`TRAE_AUTO_CHECKIN`	`0`	定时自动签到默认值，控制台「自动签到」开关保存后以控制台为准
`TRAE_AUTO_CHECKIN_TIME`	`08:30`	每日自动签到时间（`HH:MM`，北京时间）；relay 晚于该时间启动时当天会补签一次
`TRAE_REMOTE_MAX_MODE`	`0`	默认值，控制台「1M 上下文」开关保存后以控制台为准（写入 `data/accounts.json`，重启后保留）；remote 会话启用 1M Max 模式；对账号配置 `max_mode=true` 的模型注入 `strategy=max` 与 1M/936K/64K 参数，并使用独立的 max 会话 ID
`TRAE_REMOTE_MAX_MODELS`	空	Max 模型白名单，逗号分隔；留空表示所有 `max_mode=true` 模型生效
`TRAE_REMOTE_MAX_MODE_TYPE`	`1`	服务端 `get_model_selection_modes` 的模式枚举；`1` 已实测生效
`TRAE_REMOTE_AGENT_FIRST`	`1`	remote 是否默认锁定 Agent 执行器；关闭后普通请求直接使用 Work
`TRAE_REMOTE_WORK_FALLBACK`	`1`	Agent 创建失败或可重试空响应时，是否同账号回退一次 Work
`TRAE_REMOTE_CALLER_TOOLS_USE_WORK`	`1`	带调用端工具的 remote 请求固定使用 Work，避免 Agent 内部远端工具把“已下载/已写入”误报为调用端本地文件操作；普通无工具请求仍默认 Agent
`TRAE_CLIENT_WORKSPACE_PATH`	`C:\workspace`	未传 `client_context` 时使用的调用方工作区
`TRAE_CLIENT_SYSTEM_TYPE`	`Windows`	未传 `client_context` 时使用的调用方系统
`TRAE_CLI_DISALLOWED_TOOLS`	`Read,Bash,Edit,Replace,Write,Glob,Grep,Task`	CLI 模式额外禁用的 relay 本机工具；外部工具请求会与默认项合并
`TRAE_WEB_BASE_URL`	`https://trae-api-cn.mchost.guru/api/remote/v1`	remote 上游端点；`remote` 模式按 9router 的 `chat_sessions` + `events` 协议转发
`TRAE_WEB_PARALLEL_LIMIT`	`2`	每账号最大并行会话数
`TRAE_WEB_IDLE_TIMEOUT`	`60`	空闲会话回收超时（秒）
`TRAE_REMOTE_FIRST_EVENT_TIMEOUT_SECONDS`	`120`	remote 会话创建成功但没有首个 SSE 事件时的重试等待；首事件前 EOF/读超时同样按可重试空响应处理，`0` 表示关闭独立首事件期限
`TRAE_MODEL_LIST_CACHE_TTL`	`300`	`/v1/models` 上游模型列表缓存秒数。列表实时取自当前账号的 Agent / Work / Design 模型，只返回小写模型名（带大写的 config 名统一转小写去重），外加 `auto`、`work`；上游拉取失败时回落内置列表
`SSE_HEARTBEAT_SECONDS`	`1`	Chat/Responses 上游空窗时发送标准 SSE 注释心跳；`0` 为关闭
`TRAE_USAGE_RECORDS_PATH`	`data/usage_records.json`	消费记录独立持久化文件，不改写 `data/accounts.json`
`TRAE_USAGE_SESSION_QUERY`	`true`	有上游回合 ID 时异步查询精确积分；失败自动回退账号快照差值
`TRAE_USAGE_API_HOST`	`https://api5-normal.mchost.guru`	TraeWork 商业用量查询主机，不与 entitlement API 混用
`TRAE_USAGE_QUERY_TIMEOUT_SECONDS`	`15`	回合积分查询超时时间；只影响后台 enrichment
`TRAE_USAGE_CREDIT_SETTLE_SECONDS`	`1`	请求完成后等待上游积分账单落库再计算单次积分差值
`RESPONSES_SESSION_TTL_SECONDS`	`3600`	`previous_response_id` 会话缓存有效期（秒）
`RESPONSES_SESSION_MAX_ENTRIES`	`1024`	Responses 进程内会话缓存最大条数
`RELAY_API_KEYS`	空	API 密钥鉴权（逗号分隔多个）；公网部署必须设置并配合 TLS
`LOG_LEVEL`	`INFO`	日志级别

控制台的“消费记录”按请求保存一行，包含输入/输出/总 tokens、单次消耗积分、请求状态、模型、思考强度、上下文模式和 Tool 参数。工具定义与模型实际返回的工具调用分别记录，Max 请求值与上游应用值分别保存，没有上游证据时不标为已启用，历史记录缺失字段显示 --。积分优先级为：上游显式 usage、TraeWork 回合级 credits_float、同一账号请求前后的累计积分差值；无法安全归属时显示 --，不会把未知值伪装成 0。回合级查询使用上游 reply_to_message_id/userMessageId，不会把固定 raw 会话 UUID 当作计费键，也不会阻塞模型首帧。记录保存在独立的 usage_records.json，账号凭据仍只在 accounts.json 中维护。

账号模型请求开关

「账号与签到」中每个账号都有独立的“模型请求”开关，旧账号默认开启，开关保存在 data/accounts.json 中。关闭后，该账号不会接收新模型请求或轮询重试；手动签到、每日定时签到、状态刷新与积分查询照常运行。已经输出中的请求不会被强制中断，绑定该账号的会话下一轮请求返回 503 model_account_unavailable，可重新开启账号后继续。全部账号关闭时， Chat Completions / Responses 返回明确的 503，不会绕回当前管理账号。

也可通过管理 API 设置：

curl -X POST http://127.0.0.1:8000/api/accounts/model-enabled \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"account_id":"你的账号ID","enabled":false}'

端点模式与自定义 URL 同样持久化在账号存储中，启动后恢复控制台保存的选择，优先于容器环境默认值。Relay 服务端口单独保存，不会被端点切换顺带修改。

工具调用

工具调用使用标准 OpenAI 多轮协议。首次请求把工具 schema 和调用方环境放进请求：

{
  "model": "auto",
  "stream": false,
  "session_id": "terminal-session-1",
  "messages": [{"role": "user", "content": "读取 README.md"}],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "read_file",
      "description": "读取调用方工作区中的文件",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {"path": {"type": "string"}},
        "required": ["path"]
      }
    }
  }],
  "tool_choice": "auto",
  "parallel_tool_calls": true,
  "client_context": {
    "workspace_path": "C:\\Users\\me\\project",
    "system_type": "Windows 11",
    "terminal_context": [{"shell": "PowerShell", "cwd": "C:\\Users\\me\\project"}]
  }
}

非流式响应使用 message.content: null、message.tool_calls 和 finish_reason: "tool_calls"；function.arguments 是 JSON 字符串。流式响应在 delta.tool_calls 中返回增量，客户端需要按 index / id 拼接，直到收到 finish_reason: "tool_calls"。

客户端收到 assistant 的 tool_calls 后，在自己的终端执行工具，再把原 assistant 消息和 role: "tool"、匹配的 tool_call_id（建议同时带 name）及执行结果一起发起下一轮请求。relay 本身不会执行请求中声明的外部工具，也不会自动拥有调用方文件系统；client_context 只是告诉模型真实环境，不能替代客户端工具实现。

IDE Agent 使用原生工具协议：schema 放入上游 tools，parameters 按 SOLO 协议编码为 JSON 字符串；历史中的 assistant.tool_calls、调用 ID、role: "tool" 和 tool_call_id 保持关联。Remote / Work Agent 与 Raw 使用文本工具桥接，不代表上游原生支持 OpenAI tools。2026-10-03 的独立 IDE 实测中，glm-5.3 的流式和非流式两轮调用均完成 Windows 客户端本地读文件、结果回传及内容校验，实际 provider 为 glm-5.3，未启用回落。

第二轮请求需带回完整历史，例如：

{
  "model": "auto",
  "session_id": "terminal-session-1",
  "messages": [
    {"role": "user", "content": "读取 README.md"},
    {
      "role": "assistant",
      "content": null,
      "tool_calls": [{
        "id": "call_read_1",
        "type": "function",
        "function": {"name": "read_file", "arguments": "{\"path\":\"README.md\"}"}
      }]
    },
    {
      "role": "tool",
      "tool_call_id": "call_read_1",
      "name": "read_file",
      "content": "README.md 的实际内容"
    }
  ],
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "read_file",
      "parameters": {"type": "object", "properties": {"path": {"type": "string"}}}
    }
  }]
}

路由规则：选中的端点总是第一个尝试。raw 失败时按 IDE Agent -> Remote 回落，ide / work-agent 失败时回落 remote；空响应仅在允许重试且未观察到模型活动时可跨端点回落。已收到输出、provider、usage 或工具事件，或返回不可重试错误时，不重放模型请求，避免重复消费。公开流的初始空 delta / 心跳不是模型输出。TRAE_REMOTE_ONLY_MODELS 可把指定模型强制送往 remote，* 表示全部。

自动路由：在「轮询与设置 → 自动路由」打开开关（或 POST /api/auto-route {"enabled":true}）后，每个请求按内容选端点：请求带 tools / tool_choice / parallel_tool_calls，或历史中有工具调用 / 工具结果时走 IDE Agent，否则走 Remote；IDE Agent 失败时按上面的规则回落 Remote。开关开启时预设端点的模式选择不再生效，关闭后恢复预设端点。本地 CLI / TraeWork native 模式不受影响。模型测试页可选「自动路由」单独验证，不需要打开全局开关。

raw 端点的 HTTP body 固定为 config_name、conversation_id、messages、model_name、session_id、stream 六个字段，OpenAI 工具字段由 relay 转成系统提示，再把模型文本中的工具调用解析回 OpenAI 事件。

传输实现说明

remote 模式复用了 9router Trae executor 的两步会话协议：先 POST /chat_sessions 创建回合，再 GET /chat_sessions/{id}/events?reply_to_message_id=... 读取 SSE。plan_item.thought 按累计快照计算增量，token_usage、done 和 error 会转换为现有 OpenAI Chat/Responses 输出。它只复用 9router 的转发逻辑，不切换到国际版；默认仍使用当前 CN remote 地址。

ide 模式调用 /api/agent/v3/llm_utils_chat，使用 function=solo_work_lite、config_name、结构化 messages、设备指纹和 Cloud-IDE-JWT 请求头，不再使用旧 /api/ide/v1/chat 的 chat_history 封装。IDE 与其他模式共用账号绑定、SSE 心跳、消费记录和 Responses 会话缓存。

work-agent 模式固定使用 Remote 的 solo_work_remote 执行器，并设置 _trae_mode=work，避免 Work 请求被默认 provider（例如 Kimi/Agent）接管。它保留调用端 tools 定义和工具历史；若 Work Remote 创建或首事件失败，则按配置回退到 Remote 通用路径。

raw 模式不会向上游发送其不接受的 OpenAI 顶层工具字段，也不会在空响应后伪造占位正文。只有在首个模型事件出现前允许一次空响应重试；已有输出、provider、usage 或工具事件后不会重放请求，避免重复消费。GET /v1/status 的 tool_execution 固定为 client，并列出当前工具桥接能力。

UPSTREAM_MODE=cli 仅作为显式兼容模式保留，会禁用默认工具并合并 TRAE_CLI_DISALLOWED_TOOLS；auto 不会进入该路径。

工具调用属于不可信模型输出。客户端应校验工具名 allowlist 和 JSON schema，并对路径、命令、权限、超时及输出大小做限制。提示词、client_context、工具 schema 和工具结果都会发送给 relay/Trae 上游，敏感内容仍需在调用端裁剪。

1M 上下文（Max 模式）

在控制台「轮询与设置 → 1M 上下文（Max 模式）」打开开关即可，新会话立即生效，无需重启。「生效模型」留空表示账号中所有标记 max_mode 的模型；点「检测支持的模型」可列出当前账号支持 Max 的模型并一键加入。单次请求也可带 "trae_max_mode": true 临时开启。

Max 只作用于 Remote 端点的 Agent 会话。带调用端工具的请求默认走 Work（TRAE_REMOTE_CALLER_TOOLS_USE_WORK=1），不会使用 Max；IDE Agent / Work Agent / IDE Raw 端点也不使用 Max。模型测试页勾选「1M Max」可确认是否实际生效。

思考内容与思考强度

思考内容默认不对外输出。请求带 thinking: {"type": "enabled"}（或 include_reasoning: true）时，Chat 返回 reasoning_content，Responses 返回独立的 reasoning 事件，正文 content 中不会出现思考文本。思考内容默认被压缩为关键结论，设置 TRAE_VERBOSE_REASONING=1 可恢复完整输出。

思考强度支持以下写法，统一映射到 Trae custom_model.reasoning_effort：

请求参数	Trae 档位
`reasoning_effort: minimal / low`	`light`
`reasoning_effort: medium / high`	`high`
`reasoning_effort: xhigh / max`	`extra_high`
`reasoning: {"effort": ...}`（Responses）	同上
`thinking.budget_tokens` < 4096 / < 16384 / 更大	`light` / `high` / `extra_high`

档位会被钳制到模型 reasoning_effort_config 声明的选项内。模型不支持思考档位或端点不接受该字段时（IDE Agent、IDE Raw），请求照常完成，强度字段被忽略；模型测试页会显示未生效原因。

Codex Responses API

Codex 使用 POST /v1/responses，不能只把 wire_api 改成 Responses 后继续返回 Chat Completions SSE。relay 会把 Responses 的 input、扁平 function、自定义工具和 namespace 工具转换到统一工具管线，再按选定端点使用 IDE 原生协议或文本桥接，返回带类型的 Responses 事件。

流式工具轮次会依次包含完整的 response.output_item.done 和 response.completed。Codex 收到当前响应完成后，才会在调用方终端执行工具，并用相同 call_id 加入 function_call_output 或 custom_tool_call_output，自动发起下一次 /v1/responses 请求。Responses 流不使用 Chat Completions 的 data: [DONE] 作为完成信号。

Codex 自定义 provider 示例：

model_provider = "trae-relay"
model = "glm-5.3"

[model_providers.trae-relay]
base_url = "http://服务器:8000/v1"
wire_api = "responses"
requires_openai_auth = true

若前面还有 new-api，应确保其 Responses 渠道把 /v1/responses 原样转发到本 relay；relay 地址自身则是 http://服务器:8000/v1。

relay 支持两种连续会话方式：客户端可以在每轮重放完整 input 历史，也可以只发送新的输入或工具结果并携带上一轮返回的 previous_response_id。后一种方式会从有 TTL 和容量上限的进程内缓存恢复用户消息、assistant 输出、工具调用及绑定；客户端即使同时重放完整历史也会进行重叠去重。store: false 不写入缓存，未知、过期、容器重启后失效或超过缓存上限的 response id 会返回明确的 400 previous_response_id 错误。

网页管理界面

启动后访问 http://服务器:8000/web/login，左侧纵向导航五个页面，右上角可切换浅色 / 夜间主题：

概览（默认首页）：总 tokens、输入 / 输出 / 缓存 tokens、今日用量、有效账号数；按日期堆叠柱状图（7 / 14 / 30 天）、服务状态（版本、运行时长、上游端点、自动路由、轮询、1M、自动签到、并发中请求）和按日期汇总表。数据来自 GET /api/overview?days=N，每日汇总持久化在 data/usage_stats.json，不受 100 条消费记录上限影响
账号与签到：上方是授权登录（网页授权、本机助手下载、手动填写凭证），中间是自动签到（启用开关、每日时间、立即执行，以及下次执行 / 上次执行 / 上次结果），下方是整宽账号列表（账号、用户 ID、状态、有效期、通用积分、签到状态，单账号签到 / 切换 / 删除，以及查询签到状态、查询全部积分、一键轮询签到）
消费记录：按请求显示模型、tokens、单次积分、状态、思考强度、上下文模式，以及是否携带工具参数和本轮是否返回工具调用
轮询与设置：多账号轮询开关、顺序 / 积分优先模式、上游端点预设与自定义 URL、Relay 端口、1M 上下文（Max 模式）开关与生效模型（可一键检测账号支持 Max 的模型）
模型测试：批量测试模型连通性，可选文本 / 工具探针、思考强度、thinking 输出和 1M Max，并可指定端点（测试期间禁止跨端点回落）

使用注意事项

网络边界：本项目设计为内网部署。不要把 8000 端口直接暴露到公网；如必须公网访问，请设置 RELAY_API_KEYS 并在前面加 TLS 反代。管理接口和模型测试接口对内网地址免鉴权。
敏感数据：.env 与 data/（accounts.json、usage_records.json）包含 JWT、刷新令牌和账号信息，已在 .gitignore 和 .dockerignore 中排除，切勿提交或分享。
工具执行在调用端：relay 只转发工具调用和结果，不会替客户端执行命令或写文件。模型声称“已下载 / 已写入”但本地没有文件，说明客户端没有真正执行工具，请检查客户端是否把 tools 发给 relay、是否回传了 role: "tool" 结果。
端点选择：不想手动切换时打开「自动路由」；需要工具调用时优先用 IDE Agent 或 Remote；IDE Raw 对个人账号不可用。切换端点或开关后无需重启，立即生效。
上下文长度：remote 扁平化 query 约 500K 字符时上游会静默断流，relay 默认在 480K 字符处裁剪最早的历史。长会话建议客户端自行压缩上下文。
并发：每账号默认 2 个并行会话（TRAE_WEB_PARALLEL_LIMIT），多个 bot 同时请求时开启多账号轮询，请求会分散到不同账号；槽位全满时排队，超过 TRAE_WEB_SLOT_TIMEOUT 返回错误。
签到 9074：9074 是上游风控码。relay 会自动轮换签到设备 ID 并指数退避重试，无需手动反复点击；若长期失败，可在 TRAE_CHECKIN_DEVICE_IDS_JSON 中填入真实客户端的设备 ID。
自动签到：定时签到按顺序逐个账号执行，已签到和无凭证的账号会跳过，账号之间沿用 TRAE_CHECKIN_INTERVAL_SECONDS 间隔，遇到 9074 的账号交给后台退避重试。时间以北京时间计算，每天只触发一次定时任务；「立即执行」不会占用当天的定时任务。
用量统计：缓存 tokens 仅在上游返回时统计，旧记录按 0 计；日期按北京时间划分，最多保留 400 天。
积分：控制台只显示合并后的通用积分。单次积分需要等上游账单落库后才能计算，个别记录短时间显示 -- 属于正常现象。
502 / 空响应：首个模型事件前的空响应会自动重试一次，仍失败时返回 502 并在错误信息中列出每个端点的失败原因。常见原因有模型未绑定到账号、上游 4028 和 raw 的 2001，可在模型测试页逐个端点排查。
更新部署：更新前建议先 docker commit 备份当前容器镜像；更新后浏览器按 Ctrl+F5 强制刷新控制台。
合规：使用本项目需自行承担账号风险，请遵守 Trae 服务条款。

项目结构与运维

正式可部署源码只有以下边界：

src/                    relay 服务与协议转换
  main.py               路由、端点调度、网页控制台、签到与消费记录
  trae_remote_client.py Remote / Work Agent 会话协议
  trae_client.py        IDE 端点、账号槽位、模型列表
  raw_client.py         raw v2 协议与工具提示词桥接
  responses_api.py      Responses API 转换与会话缓存
  sse.py                SSE 转换、thinking 分离与工具调用解析
  reasoning_effort.py   思考强度映射
  traework_compat.py    TraeWork custom-model 入站兼容
tests/                  离线协议、流式和路由回归测试
native/                 TraeWork native 文件清单与说明，不包含 DLL
tools/                  Windows native helper
scripts/backup_runtime.sh  Docker 运行态一致性备份

探针、抓包、逆向材料、账号状态、旧发布包和备份不进入 Docker 构建上下文，也不应提交到仓库。trae-cn-relay 是唯一产品源码目录；研究目录只用于生成报告或补丁。

发布前运行：

python -m pytest -q
docker compose build

在 Docker 主机上备份当前运行容器、容器内源码、宿主配置和数据：

sudo bash scripts/backup_runtime.sh

脚本会短暂停止并自动重启容器，备份写入 backups/<timestamp>-runtime/，同时生成镜像归档和 SHA-256 校验清单。.env 与 data 含敏感状态，备份目录权限为 0700，文件为 0600。

开源协议

MIT License

本项目仅用于学习和研究目的。使用本项目产生的任何后果由使用者自行承担。

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Docker 部署

使用 GitHub 发布镜像（推荐）

从源码构建（开发或离线场景）

网页授权（推荐：web-login 模式）

首次使用（只需一次）

之后每次授权

助手端点

配置

账号模型请求开关

工具调用

传输实现说明

1M 上下文（Max 模式）

思考内容与思考强度

Codex Responses API

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项目结构与运维

开源协议

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Name		Name	Last commit message	Last commit date
.github/workflows		.github/workflows
docs		docs
native		native
scripts		scripts
src		src
tests		tests
tools		tools
.dockerignore		.dockerignore
.env.example		.env.example
.gitignore		.gitignore
Dockerfile		Dockerfile
LICENSE		LICENSE
README.md		README.md
docker-compose.image.yml		docker-compose.image.yml
docker-compose.yml		docker-compose.yml
pyproject.toml		pyproject.toml
requirements-dev.txt		requirements-dev.txt
requirements-native.txt		requirements-native.txt
requirements.txt		requirements.txt
start_auth.bat		start_auth.bat
web_login.py		web_login.py

Latest commit

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