配置 OpenAI、Anthropic、Gemini 与 Ollama

只安装一个 Provider

Runifold 0.9 把具体 Adapter 放在 runifold-providers。添加运行时门面，并只打开应用真正部署的 Adapter：

cargo add runifold@0.9.0
cargo add runifold-providers@0.9.0 --features openai
cargo add tokio --features macros,rt-multi-thread

可以把 openai 替换为 anthropic、gemini、ollama 或 bedrock。DeepSeek、 Ark、Groq、OpenRouter 等具名兼容模块共用一个 openai 协议 Feature，不再拥有独立的门面 Feature。

Provider	Feature	凭证或端点
OpenAI	`openai`	`OPENAI_API_KEY`
Anthropic	`anthropic`	`ANTHROPIC_API_KEY`
Gemini	`gemini`	`GEMINI_API_KEY`
Ollama	`ollama`	本地或托管 Base URL
Bedrock	`bedrock`	应用提供的 AWS SDK 配置

创建原生 Provider Client

每个原生 Client 都实现同一套 Provider Model 契约：

use runifold::ProviderModelExt;
use runifold_providers::{
    anthropic::AnthropicClient,
    gemini::GeminiClient,
    ollama::OllamaClient,
    openai::OpenAiClient,
};
 
let openai = OpenAiClient::from_api_key(
    std::env::var("OPENAI_API_KEY")?
)?.runtime("gpt-5")?;
 
let anthropic = AnthropicClient::from_api_key(
    std::env::var("ANTHROPIC_API_KEY")?
)?.runtime("claude-sonnet-4-5")?;
 
let gemini = GeminiClient::from_api_key(
    std::env::var("GEMINI_API_KEY")?
)?.runtime("gemini-2.5-flash")?;
 
let ollama = OllamaClient::local()?.runtime("llama3.2")?;

模型名称由 Provider 控制。使用账号实际可访问的模型，并把准确模型 ID 写入部署配置和测试证据。

配置兼容端点

如果使用应用自有网关或已经验证的兼容服务，显式声明 Provider 身份、端点和 Wire Protocol：

use runifold::ProviderModelExt;
use runifold_providers::{
    openai::{OpenAiClient, OpenAiConfig, OpenAiWireProtocol},
};
 
let config = OpenAiConfig::compatible(
    "private-gateway",
    std::env::var("MODEL_GATEWAY_KEY")?,
    "https://models.example.com/v1/",
    OpenAiWireProtocol::ChatCompletions,
)?;
 
let runtime = OpenAiClient::new(config)
    .runtime("organization/model-name")?;

不要接受最终用户传入的任意 Base URL。必须使用 Allowlist，并把 “OpenAI-compatible”理解为协议声明，而不是 Tool、流式、Reasoning、Usage 和错误语义完全一致的保证。

把凭证留在服务端边界

长期凭证应由部署 Secret Store 注入。不要把 Provider Key 放进源码、浏览器 Bundle、移动应用或 WASM。浏览器和边缘客户端应调用应用自有网关，由网关验证用户身份并在服务端添加上游凭证。

日志可以记录 Provider、模型、请求关联、Capability 证据与脱敏错误分类，但不能记录 Secret 或原始敏感内容。

验证准确组合

上线前依次证明：

所选 Feature 与示例可以编译；
离线协议和错误分类测试通过；
使用真实端点的 Live Smoke Test 通过；
准确的模型与 Feature 组合已经在生产环境观察。

结构化输出、Tool、图像、Reasoning 与 Usage 可能在同一 Provider 内也因模型而异。请依据 Provider 测试和可靠性证据，不要凭名称推断。