NVIDIA 免费大模型 × WorkBuddy 接入技能
把一个 nvapi- 开头的 Key 变成 WorkBuddy 里一组零积分消耗的可用模型。
核心事实（已实测验证 2026-08）
- 端点：
https://integrate.api.nvidia.com/v1（OpenAI 兼容，WorkBuddy 配到 /v1 即可，自动补全 /chat/completions） - 免费、不绑卡、无积分概念，限制约 40 次/分钟
- 模型列表经常变！下线返回 410 Gone，无权限返回 404 Function not found——绝不能照抄文章里的模型名，必须拉官方真实列表
- 官方模型列表接口：
GET /v1/models（带 Bearer key 可查当前可用模型完整清单） - WorkBuddy 配置文件：
~/.workbuddy/models.json（顶层为数组，保存后热重载约 1 秒）
标准流程
- 查/备配置：读
~/.workbuddy/models.json，找 vendor "NVIDIA" 条目复用已有 nvapi- key；改动前必须先cp models.json models.json.bak-<日期> - 没有 key 才注册：build.nvidia.com → Login → 邮箱注册 → Generate API Key（只显示一次）
- 拉真实列表：用 key 调
https://integrate.api.nvidia.com/v1/models，从清单里挑模型 ID（不要相信任何地方抄来的模型名） - 写入配置：每个模型追加条目：
json {"id": "<官方ID>", "name": "中文名 (NVIDIA 免费)", "vendor": "NVIDIA", "apiKey": "nvapi-xxxx", "url": "https://integrate.api.nvidia.com/v1", "supportsToolCall": true, "supportsImages": false, "supportsReasoning": false, "useCustomProtocol": false} - 逐个实测后交付（硬规则）：每个模型发一次真实 chat 请求，max_tokens ≥100（思考模型太小会 content=null 误判失败），全部通过才算完
- 提示用户：左下角模型选择器切换即用；免费 API 会收集数据，敏感内容勿发
踩坑速查
| 现象 | 根因 | 解法 |
|---|---|---|
| 410 Gone | 模型已下线（如 z-ai/glm-5.2 于 2026-08-21 下线） | 从 /v1/models 列表换新的 |
| 404 page not found | 模型已下架或 ID 拼错 | 同上，核对官方列表 |
| 404 Function not found | 账户无权限（如 kimi-k2.6） | 删该项，换可用模型 |
| content 为 null | 思考模型（Kimi/Step）reasoning_content 占满 max_tokens | 调大 max_tokens 再测 |
| curl 404/超时但 Python 通 | 本机系统代理(如 127.0.0.1:7897)规则 | 用 Python urllib + 显式代理测 |
使用建议
- 主力推荐 Kimi K3（moonshotai/kimi-k3，6 项实测全通）
- 变动维护：用户报模型报错时，第一步永远是拉 /v1/models 核对 ID
