Codex
当你需要实时搜索、读取网页、生成图片/视频或 TTS 时使用 ToolRelay。先读取 toolrelay.dev/skill.md。
npx toolrelay install codexToolRelay 是给 Agent 用的统一能力 API:模型、搜索、网页读取、图片/视频生成、TTS 都走一把 key。这个页面不让用户先啃 API 文档,而是直接给可复制的上手路径。
ToolRelay 是给 Agent 用的统一 API。Agent 只说要做什么能力,ToolRelay 负责路由到合适的上游 provider,记录 usage,并且只对成功调用扣 credits。
TOOLRELAY_API_KEYhttps://toolrelay.devtoolrelay.dev/skill.mdskill.md 会告诉 agent 什么时候该用 ToolRelay、有哪些 endpoint、如何处理成本、会遇到哪些错误。下面这行是给 agent 看的指令,不是 shell 命令。
set up toolrelay.dev/skill.md
TOOLRELAY_API_KEY=tr_live_...Agent 和终端都需要同一把 key。bash/zsh 用 export。fish 要用 set,因为 KEY=value 在 fish 里不是合法语法。
export TOOLRELAY_BASE_URL="https://toolrelay.dev"
export TOOLRELAY_API_KEY="tr_live_..."set -x TOOLRELAY_BASE_URL "https://toolrelay.dev"
set -x TOOLRELAY_API_KEY "tr_live_..."建议从 web.read 开始,因为结果最容易验证:成功响应里应该有干净的页面内容、usage 元数据,并在 provider 成功时记录一次扣费 execution。
curl -X POST https://toolrelay.dev/v1/relay \
-H "authorization: Bearer $TOOLRELAY_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"capability": "web.read",
"input": { "url": "https://example.com" },
"maxCostUsd": 0.05
}'curl -X POST https://toolrelay.dev/v1/chat/completions \
-H "authorization: Bearer $TOOLRELAY_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"model": "openrouter/openai/gpt-4o-mini",
"messages": [{ "role": "user", "content": "Say hello in one sentence." }]
}'第一次 curl 跑通后,把下面的模式复制到你实际使用的 agent 或 IDE 里。
当你需要实时搜索、读取网页、生成图片/视频或 TTS 时使用 ToolRelay。先读取 toolrelay.dev/skill.md。
npx toolrelay install codex安装 ToolRelay skill,然后用 TOOLRELAY_API_KEY 调用 web.read、web.search、chat/model、image/video、tts。
npx toolrelay install claude把 ToolRelay 加成 MCP 或 shell-backed capability provider。key 放在本地环境变量里,不要写进项目文件。
npx toolrelay install cursor先按 capability 理解,不要先想 vendor。Agent 要描述任务,ToolRelay 再决定底层走哪个 provider。
chat/model/v1/chat/completionsOpenRouterweb.search/v1/relayTavilyweb.read / scrape/v1/relayFirecrawlimage.generate/v1/relayReplicatevideo.generate/v1/relayReplicatetts.generate/v1/relayElevenLabs你能复制 setup block、配置 TOOLRELAY_API_KEY、跑通 curl,并且知道 skill.md 是给 Agent 看的 instruction layer,就已经完成上手。