zclaw_openfang/plans/whimsical-humming-kite.md

修复 LLM API 404 错误

问题描述

用户在对话时收到错误：

Chat failed: LLM error: API error 404 Not Found: {"error":{"message":"The requested resource was not found","type":"resource_not_found_error"}}

根因分析

1. 模型别名未被解析（主要原因）

数据流问题：

• 前端 chatStore.ts:194 默认模型是 'glm-5'
• 配置文件 config.toml:131 定义了别名映射 "glm-5" = "zhipu/glm-4-plus"
• 但是后端 kernel.rs 没有解析这个别名，直接把 'glm-5' 发送给API
• 智谱API不认识 'glm-5'，返回404

2. 模型ID格式问题

配置文件使用带provider前缀的格式 "zhipu/glm-4-plus"，但：

• 智谱API只认识 "glm-4-plus"（不带前缀）
• openai.rs:140 直接传递模型ID，不做任何处理

3. 多处配置不一致

位置	默认Provider	默认Model
config.rs:84-88	"qwen"	"qwen-plus"
config.toml:115-116	"zhipu"	"glm-4-plus"
chatStore.ts:194	-	'glm-5' (别名)
loop_runner.rs:38	-	"claude-sonnet-4-20250514" (硬编码)

4. Kimi Base URL错误

config.rs:92 使用 https://api.kimi.com/coding/v1，正确应该是 https://api.moonshot.cn/v1

修复方案

修复1: 在Kernel中添加模型别名解析

文件: crates/zclaw-kernel/src/kernel.rs

在 send_message 和 send_message_stream 方法中，解析模型别名：

// 在 send_message 方法中，约第119行
// 添加模型别名解析函数
fn resolve_model_alias(model: &str, aliases: &HashMap<String, String>) -> String {
    aliases.get(model).map(|s| s.as_str()).unwrap_or(model).to_string()
}

// 然后在确定模型后，检查是否是别名
let model = resolve_model_alias(model, &self.config.model_aliases);

修复2: 在KernelConfig中添加模型别名配置

文件: crates/zclaw-kernel/src/config.rs

1. 添加模型别名字段：

/// Model aliases (e.g., "glm-5" -> "zhipu/glm-4-plus")
#[serde(default)]
pub model_aliases: HashMap<String, String>,

2. 修正Kimi Base URL：

fn default_kimi_base_url() -> String {
    "https://api.moonshot.cn/v1".to_string()  // 修正
}

修复3: 在OpenAIDriver中规范化模型ID

文件: crates/zclaw-runtime/src/driver/openai.rs

在 build_api_request 方法中，去除provider前缀：

fn normalize_model_id(model: &str) -> String {
    // 如果模型ID包含 "/"，取最后一部分
    // 例如 "zhipu/glm-4-plus" -> "glm-4-plus"
    if model.contains('/') {
        model.split('/').last().unwrap_or(model).to_string()
    } else {
        model.to_string()
    }
}

修复4: 统一默认配置

文件: crates/zclaw-kernel/src/config.rs

将默认provider和model改为与config.toml一致：

fn default_provider() -> String {
    "zhipu".to_string()
}

fn default_model() -> String {
    "glm-4-plus".to_string()
}

修复5: 移除loop_runner.rs中的硬编码默认值

文件: crates/zclaw-runtime/src/loop_runner.rs

第38行的硬编码模型应该移除，使用传入的配置：

// 移除硬编码，改为空字符串或从配置获取
model: String::new(),  // 必须通过 with_model() 设置

关键文件

文件	修改内容
config.rs	添加model_aliases字段、修正Kimi URL、统一默认配置
kernel.rs	添加模型别名解析逻辑
openai.rs	添加模型ID规范化（去除provider前缀）
loop_runner.rs	移除硬编码默认模型

问题场景确认

用户使用智谱 GLM 模型时遇到404错误：

• 前端默认 currentModel: 'glm-5'
• 配置别名 "glm-5" = "zhipu/glm-4-plus"
• 后端未解析别名，直接发送 'glm-5' 给API
• 智谱API返回404

验证步骤

1. 单元测试

   cargo test -p zclaw-kernel --lib config::tests
   cargo test -p zclaw-runtime --lib driver::openai::tests
   

2. 集成测试

   cargo test -p zclaw-kernel
   

3. 手动验证（智谱GLM）

   • 启动桌面应用：pnpm start:dev
   • 在"模型与API"设置中配置智谱API Key
   • 选择 glm-5 或 glm-4-plus 模型
   • 发送消息，验证不再出现404错误
   • 检查日志确认：
     • 模型别名 'glm-5' 被解析为 'zhipu/glm-4-plus'
     • provider前缀被去除，发送给API的是 'glm-4-plus'

实现顺序

1. config.rs - 添加model_aliases字段和修正Kimi URL
2. openai.rs - 添加模型ID规范化函数
3. kernel.rs - 添加别名解析逻辑
4. loop_runner.rs - 移除硬编码
5. 测试验证