Cat-bl · Cat-bl · Jun 22, 2026 · Jun 22, 2026
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -5,7 +5,7 @@
 
 ### 本插件实际表现出来的能力取决于配置的模型。
 
-### 本插件工具调用、对话模型调用模型配置已兼容OpenAI与Anthropic 格式，详情请查看下方 模型服务配置 部分。
+### 本插件所有 AI 模型配置（除 embeddingAiConfig 外）均已兼容 OpenAI 与 Anthropic 格式，详情请查看下方 模型服务配置 部分。
 ---
 
 > [!TIP]
@@ -862,13 +862,22 @@ const result = await pluginBridge.instance?.enqueueProactiveTask(
 ## 模型服务配置
 
 ### 聊天跟踪判断模型配置 (`trackAiConfig`)
+
+**OpenAI 兼容格式**：
 ```yaml
 trackAiUrl: "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
 trackAiModel: "gpt-4o-mini"
 trackAiApikey: "sk-xxxxx"
 ```
 
-> 此模型在 `strict` 模式下用作"是否在跟机器人对话"的批量判官；在 `smart` 模式下用作 Timing Gate 子代理（输出 continue/no_action/wait 三选一）。两种用途都只输出极少 token，推荐用 gpt-4o-mini / gemini-2.0-flash / claude haiku 等小模型。
+**Anthropic 格式**（自动识别）：
+```yaml
+trackAiUrl: "https://api.anthropic.com/v1/messages"
+trackAiModel: "claude-3-5-haiku-20241022"
+trackAiApikey: "sk-ant-xxxxx"
+```
+
+> **说明**：此模型在 `strict` 模式下用作"是否在跟机器人对话"的批量判官；在 `smart` 模式下用作 Timing Gate 子代理（输出 continue/no_action/wait 三选一）。两种用途都只输出极少 token，推荐用 gpt-4o-mini / gemini-2.0-flash / claude-3-5-haiku 等小模型。插件会根据 URL 自动识别 API 格式。
 
 ### 工具调用模型配置 (`toolsAiConfig`)
 
@@ -907,37 +916,78 @@ chatApiKey: "sk-ant-xxxxx"
 > **说明**：插件会根据 URL 自动识别 API 格式。如果 URL 包含 `/v1/messages`，自动切换为 Anthropic 格式（`max_tokens` 为 16000，并默认开启自适应思考 `thinking: adaptive`；模型不支持思考时会自动去掉该参数重试，不影响使用）；否则使用 OpenAI 格式。
 
 ### 图像编辑模型配置 (`imageEditAiConfig`)
+
+**OpenAI 兼容格式**：
 ```yaml
 imageEditApiUrl: "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
 imageEditApiModel: "gemini-3-pro-image-preview"
 imageEditApiKey: "sk-xxxxx"
 ```
 
+**Anthropic 格式**（自动识别）：
+```yaml
+imageEditApiUrl: "https://api.anthropic.com/v1/messages"
+imageEditApiModel: "claude-3-5-sonnet-20241022"
+imageEditApiKey: "sk-ant-xxxxx"
+```
+
+> **说明**：用于图片编辑和文生图功能。插件会根据 URL 自动识别 API 格式，自动处理多模态消息转换（OpenAI `image_url` ↔ Anthropic `image` 格式）。
+
 ### 图像识别模型配置 (`analysisAiConfig`)
+
+**OpenAI 兼容格式**：
 ```yaml
 analysisApiUrl: "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
 analysisApiModel: "gemini-3-pro-preview"
 analysisApiKey: "sk-xxxxx"
 ```
 
+**Anthropic 格式**（自动识别）：
+```yaml
+analysisApiUrl: "https://api.anthropic.com/v1/messages"
+analysisApiModel: "claude-3-5-sonnet-20241022"
+analysisApiKey: "sk-ant-xxxxx"
+```
+
+> **说明**：用于图片识别和分析功能。插件会根据 URL 自动识别 API 格式，自动处理多模态消息转换。
+
 ### 联网搜索模型配置 (`searchAiConfig`)
+
+**OpenAI 兼容格式**：
 ```yaml
 searchApiUrl: "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
 searchApiModel: "deepseek-r1-search"
 searchApiKey: "sk-xxxxx"
 ```
 
+**Anthropic 格式**（自动识别）：
+```yaml
+searchApiUrl: "https://api.anthropic.com/v1/messages"
+searchApiModel: "claude-3-5-sonnet-20241022"
+searchApiKey: "sk-ant-xxxxx"
+```
+
+> **说明**：用于联网搜索工具。插件会根据 URL 自动识别 API 格式。
+
 ### 记忆提取模型配置 (`memoryAiConfig`)
 
 > ⚠️ **仅在开启 `memorySystem.enabled: true` 时需要配置**
 
+**OpenAI 兼容格式**：
 ```yaml
 memoryAiUrl: "https://api.openai.com/v1/chat/completions"
 memoryAiModel: "gpt-4o-mini"    # 推荐使用小模型，省钱且响应快
 memoryAiApikey: "sk-xxxxx"
 ```
 
-**说明**：用户记忆会在对话结束后立即异步调用此模型；群记忆会批量整理后再调用此模型，提取值得长期保存的事实。推荐使用 `gpt-4o-mini`、`gemini-2.0-flash` 等小模型。
+**Anthropic 格式**（自动识别）：
+```yaml
+memoryAiUrl: "https://api.anthropic.com/v1/messages"
+memoryAiModel: "claude-3-5-haiku-20241022"
+memoryAiApikey: "sk-ant-xxxxx"
+```
+
+> **说明**：用户记忆会在对话结束后立即异步调用此模型；群记忆会批量整理后再调用此模型，提取值得长期保存的事实。推荐使用 `gpt-4o-mini`、`gemini-2.0-flash`、`claude-3-5-haiku` 等小模型。插件会根据 URL 自动识别 API 格式。
 
 ### Embedding 模型配置 (`embeddingAiConfig`)
 

diff --git a/core/conversationTracker.js b/core/conversationTracker.js
@@ -4,6 +4,7 @@
 //   禁言缓存、回复 debounce、批量"是否在和 bot 说话"判断
 // 以 mixin 形式挂到插件原型上，this 指向插件实例。
 import { extractChatKeywords, isQuestionMessage, isFeedbackMessage } from "./chatHeuristics.js"
+import { callAI } from "../utils/apiClient.js"
 
 // 会话追踪: key: `${groupId}_${userId}`, value: { lastActiveTime, chatHistory: [], timer: null }
 // （handleRandomReply / handleTextResponse 也会读写，故导出）
@@ -844,25 +845,21 @@ ${specialSignalsBlock}
     const controller = new AbortController()
     const timeoutId = setTimeout(() => controller.abort(), 15000)
     try {
-      const response = await fetch(useCfg.url, {
-        method: 'POST',
-        headers: {
-          'Authorization': `Bearer ${useCfg.apikey}`,
-          'Content-Type': 'application/json'
-        },
-        body: JSON.stringify({
-          model: useCfg.model,
-          messages: [
-            { role: 'system', content: systemPrompt },
-            { role: 'user', content: userPrompt }
-          ],
-          temperature: 0.3
-        }),
-        signal: controller.signal
-      })
-      if (!response.ok) return { decision: 'no_action', reason: `http_${response.status}` }
-      const data = await response.json()
-      const raw = data?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() || ''
+      const result = await callAI(
+        useCfg,
+        [
+          { role: 'system', content: systemPrompt },
+          { role: 'user', content: userPrompt }
+        ],
+        {
+          temperature: 0.3,
+          signal: controller.signal
+        }
+      )
+
+      if (result.error) return { decision: 'no_action', reason: `api_error:${result.error}` }
+
+      const raw = result?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() || ''
       const jsonMatch = raw.match(/\{[\s\S]*\}/)
       if (!jsonMatch) return { decision: 'no_action', reason: 'no_json' }
       const parsed = JSON.parse(jsonMatch[0])
@@ -1029,18 +1026,16 @@ ${specialSignalsBlock}
         ? chatHistory.map(h => `[${h.role === 'bot' ? '机器人' : '用户'}] ${h.content}`).join('\n')
         : '(无历史记录)'
 
-      const response = await fetch(this.config.trackAiConfig.trackAiUrl, {
-        method: 'POST',
-        headers: {
-          'Authorization': `Bearer ${this.config.trackAiConfig.trackAiApikey}`,
-          'Content-Type': 'application/json'
-        },
-        body: JSON.stringify({
+      const result = await callAI(
+        {
+          url: this.config.trackAiConfig.trackAiUrl,
           model: this.config.trackAiConfig.trackAiModel,
-          messages: [
-            {
-              role: "system",
-              content: `你是QQ群聊对话判断助手。机器人名字叫"${botName}"，QQ号${Bot.uin}。
+          apikey: this.config.trackAiConfig.trackAiApikey
+        },
+        [
+          {
+            role: "system",
+            content: `你是QQ群聊对话判断助手。机器人名字叫"${botName}"，QQ号${Bot.uin}。
 
 根据对话历史，判断用户新消息是否在继续跟机器人对话。
 
@@ -1057,19 +1052,17 @@ ${specialSignalsBlock}
 
 你只回复 true 或 false，不要输出其他内容。
 `
-            },
-            {
-              role: "user",
-              content: `【近期对话记录】\n${historyText}\n\n【用户新消息】\n${userMessage}\n\n这条新消息是在跟机器人说话吗？`
-            }
-          ]
-        })
-      })
+          },
+          {
+            role: "user",
+            content: `【近期对话记录】\n${historyText}\n\n【用户新消息】\n${userMessage}\n\n这条新消息是在跟机器人说话吗？`
+          }
+        ]
+      )
 
-      if (!response.ok) return false // 请求失败时默认不触发
+      if (result.error) return false // 请求失败时默认不触发
 
-      const data = await response.json()
-      const answer = data?.choices?.[0]?.message?.content?.toLowerCase()?.trim()
+      const answer = result?.choices?.[0]?.message?.content?.toLowerCase()?.trim()
       // logger.error(answer, historyText, userMessage, 8888)
       return answer === 'true' || answer?.includes('true')
     } catch (error) {
@@ -1139,18 +1132,16 @@ ${recentHistory || '(无)'}
 ---`
       }).join('\n\n')
 
-      const response = await fetch(this.config.trackAiConfig.trackAiUrl, {
-        method: 'POST',
-        headers: {
-          'Authorization': `Bearer ${this.config.trackAiConfig.trackAiApikey}`,
-          'Content-Type': 'application/json'
-        },
-        body: JSON.stringify({
+      const result = await callAI(
+        {
+          url: this.config.trackAiConfig.trackAiUrl,
           model: this.config.trackAiConfig.trackAiModel,
-          messages: [
-            {
-              role: "system",
-              content: `你是QQ群聊对话判断助手。机器人名字叫"${botName}"。
+          apikey: this.config.trackAiConfig.trackAiApikey
+        },
+        [
+          {
+            role: "system",
+            content: `你是QQ群聊对话判断助手。机器人名字叫"${botName}"。
 
 每条消息来自不同用户，有独立的对话历史，请分别独立判断。
 
@@ -1169,22 +1160,20 @@ ${recentHistory || '(无)'}
 返回JSON对象，key为消息ID，value为判断结果。
 示例: {"MSG_1_12345": true, "MSG_2_67890": false}
 只返回JSON对象，不要其他内容。`
-            },
-            {
-              role: "user",
-              content: `分别判断以下${batchWithIds.length}条来自不同用户的消息:\n\n${messagesText}\n\n返回JSON对象:`
-            }
-          ]
-        })
-      })
+          },
+          {
+            role: "user",
+            content: `分别判断以下${batchWithIds.length}条来自不同用户的消息:\n\n${messagesText}\n\n返回JSON对象:`
+          }
+        ]
+      )
 
-      if (!response.ok) {
-        logger.error('[批量判断] API请求失败')
+      if (result.error) {
+        logger.error('[批量判断] API请求失败:', result.error)
         return this.fallbackToSingleJudgment(batch)
       }
 
-      const data = await response.json()
-      let content = data?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() || '{}'
+      let content = result?.choices?.[0]?.message?.content?.trim() || '{}'
 
       // 提取JSON对象
       const jsonMatch = content.match(/\{[\s\S]*\}/)

diff --git a/functions/functions_tools/BananaTool.js b/functions/functions_tools/BananaTool.js
@@ -1,6 +1,7 @@
 import { AbstractTool } from './AbstractTool.js';
 import { getBase64Image, normalizeImageUrls } from '../../utils/fileUtils.js';
 import { dependencies } from "../../dependence/dependencies.js";
+import { callAI } from "../../utils/apiClient.js";
 import fs from "fs";
 import YAML from "yaml";
 import path from "path";
@@ -46,20 +47,21 @@ export class BananaTool extends AbstractTool {
       const { imageEditApiUrl: apiUrl, imageEditApiKey: apiKey, imageEditApiModel: model } =
         config.imageEditAiConfig || {};
 
-      const response = await fetch(apiUrl || 'https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
-        method: "POST",
-        headers: {
-          "Content-Type": "application/json",
-          Authorization: `Bearer ${apiKey || 'sk-xxxxxx'}`,
-        },
-        body: JSON.stringify({
+      const result = await callAI(
+        {
+          url: apiUrl || 'https://api.openai.com/v1/chat/completions',
           model: model || "gemini-3-pro-image-preview",
-          messages: [{ role: "user", content: imgurls }],
-          stream: false,
-        }),
-      });
+          apikey: apiKey || 'sk-xxxxxx'
+        },
+        [{ role: "user", content: imgurls }],
+        { stream: false }
+      )
+
+      if (result.error) {
+        return { error: `图片生成失败: ${result.error}` }
+      }
 
-      const imageUrl = await this.parseResponse(response);
+      const imageUrl = result?.choices?.[0]?.message?.content || ''
       const processedUrl = this.extractImageUrl(imageUrl);
 
       if (processedUrl) {

diff --git a/functions/functions_tools/GoogleAnalysisTool.js b/functions/functions_tools/GoogleAnalysisTool.js
@@ -1,6 +1,7 @@
 import { AbstractTool } from './AbstractTool.js';
 import { getBase64Image, normalizeImageUrls } from '../../utils/fileUtils.js';
 import { dependencies } from "../../dependence/dependencies.js";
+import { callAI } from "../../utils/apiClient.js";
 const { mimeTypes, axios } = dependencies;
 import fs from "fs";
 import YAML from "yaml";
@@ -208,26 +209,25 @@ export class GoogleImageAnalysisTool extends AbstractTool {
             const history = [{ role: "user", content: imgurls }];
             try {
 
-
                 const apiUrl = config.analysisAiConfig?.analysisApiUrl || 'https://api.openai.com/v1/chat/completions'
                 const apiKey = config.analysisAiConfig?.analysisApiKey || 'sk-xxxxxx'
+                const apiModel = config.analysisAiConfig?.analysisApiModel || "gemini-3-pro-image-preview"
 
-                const requestData = {
-                    model: config.analysisAiConfig?.analysisApiModel || "gemini-3-pro-image-preview",
-                    messages: history,
-                    stream: false
-                }
-
-                const response = await fetch(apiUrl, {
-                    method: "POST",
-                    headers: {
-                        "Content-Type": "application/json",
-                        Authorization: `Bearer ${apiKey}`,
+                const result = await callAI(
+                    {
+                        url: apiUrl,
+                        model: apiModel,
+                        apikey: apiKey
                     },
-                    body: JSON.stringify(requestData),
-                })
+                    history,
+                    { stream: false }
+                )
+
+                if (result.error) {
+                    return { error: `图片分析失败: ${result.error}` }
+                }
 
-                const content = await this.parseResponse(response)
+                const content = result?.choices?.[0]?.message?.content || '无法分析图片'
                 return {
                     analysis: content
                 };