1. Trae 国内版接入 deepseek r1 和 v3 模型到底解决了什么问题Trae 国内版是字节跳动推出的 AI 编程工具支持自动补全、对话式生成代码、多文件编辑等能力。它和普通代码补全插件的区别在于你可以用自然语言描述需求它直接帮你写出可运行的函数甚至整个模块。这次 Trae 国内版正式接入 deepseek r1 和 v3 模型对国内开发者来说最直接的变化是——不用再折腾海外模型账号也不用担心合规问题打开就能用。但实际用起来很多人会卡在同一个地方Trae 本身支持自定义模型接入可一旦你要把 deepseek r1 或 v3 配进去就会遇到 Base URL 填什么、API Key 从哪来、auth.json 放哪个目录、模型 ID 写deepseek-r1还是deepseek-reasoner这些问题。官方文档给的是通用说明具体到 Trae 国内版的配置文件路径和字段格式搜出来的答案往往对不上。我自己在配的时候第一次填完 Base URL 点测试直接报local proxy failed换了两次地址才通。后来发现是 Trae 国内版对自定义端点的路径拼接有要求/v1不能少也不能多。这篇文章就把 Trae 国内版接入 deepseek r1 和 v3 模型的完整流程拆开从拿统一 Key 到写 auth.json再到发请求验证和报错排查每一步都给可复制的配置。适合谁看正在用 Trae 国内版、想接入 deepseek r1 做推理任务或 v3 做日常代码生成的开发者已经买了 TaoToken 但不知道怎么在 Trae 里填配置的人以及遇到 401、模型不识别、请求超时想快速定位问题的同学。核心检索词先明确Trae 国内版接入 deepseek r1 和 v3 模型靠的是 TaoToken 统一 Key 加自定义 Base URL配置入口在 Trae 的模型设置里验证方式是发一条最小对话请求看返回。2. TaoToken 统一 Key 的前置准备与 Trae 国内版模型配置入口TaoToken 在这里的角色是统一 API 网关。你不需要分别去 deepseek 官方申请 r1 和 v3 的 Key也不用维护多套鉴权。一个 TaoToken Key 就能同时调 deepseek r1、v3 以及其他模型Base URL 统一指向https://taotoken.net/api。对 Trae 国内版来说你只需要在自定义模型配置里填三样东西Base URL、API Key、Model ID。先拿 Key。打开 TaoToken 控制台进入 API Keys 页面新建一个 Key。建议命名带上trae-deepseek方便后面区分。创建后立刻复制页面刷新后完整 Key 不再显示。如果你还没有账号先到官网注册再进控制台。拿到 Key 之后确认你要用的模型 ID。TaoToken 对 deepseek 系列的模型标识通常有两种写法具体以文档为准模型常见 Model ID 写法适用场景deepseek r1deepseek-r1或deepseek-reasoner复杂推理、算法设计、长链思考deepseek v3deepseek-v3或deepseek-chat日常代码生成、补全、重构Trae 国内版的模型配置入口在设置里的「模型」或「AI 模型」区域选择「自定义模型」后会出现 Base URL、API Key、Model Name 三个输入框。这里有个坑Trae 国内版有的版本把 Model Name 叫成「模型标识」有的叫「Model ID」填的内容是一样的。如果你填deepseek-r1后测试报模型不存在换成deepseek-reasoner再试反过来也一样。Base URL 填https://taotoken.net/api。注意不要在后面加/v1也不要加/chat/completionsTrae 国内版会自己拼接路径。我试过填https://taotoken.net/api/v1结果请求发到了/api/v1/chat/completions直接 404。后来改成不带/v1的根路径就通了。API Key 填刚才复制的 TaoToken Key通常以sk-开头。填完先别急着关设置点一下「测试连接」或「验证」看返回是不是成功。如果 Trae 国内版没有测试按钮就保存后新建一个对话发一句「你好」看能不能返回。这里补充一个细节Trae 国内版的自定义模型配置有时会要求选「协议类型」选 OpenAI 兼容即可。TaoToken 的接口是 OpenAI 兼容格式/v1/chat/completions路径所以协议选 OpenAI 不会错。如果你同时要用 r1 和 v3就在 Trae 里加两个自定义模型条目Base URL 和 API Key 相同只改 Model ID。这样在对话时可以在模型下拉里切换r1 用来做推理v3 用来写日常代码。3. 可复制的 auth.json 与 Trae 国内版配置文件写法Trae 国内版在不同操作系统下自定义模型的持久化配置位置不一样。如果你只是临时在界面里填重启后可能丢失。更稳的做法是直接写配置文件。下面给可复制的 JSON 和 TOML 片段路径按系统区分。先看 auth.json 的写法。这个文件通常放在 Trae 的用户配置目录下用于存放模型鉴权信息{ models: [ { name: deepseek-r1, provider: openai-compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model_id: deepseek-r1 }, { name: deepseek-v3, provider: openai-compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model_id: deepseek-v3 } ] }路径参考WindowsC:\Users\你的用户名\.trae\auth.jsonmacOS/Users/你的用户名/.trae/auth.jsonLinux/home/你的用户名/.trae/auth.json如果目录不存在手动建一个.trae文件夹。写完后重启 Trae 国内版在模型列表里应该能看到 deepseek-r1 和 deepseek-v3。有些版本的 Trae 国内版用 TOML 格式存配置写法如下[[models]] name deepseek-r1 provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey model_id deepseek-r1 [[models]] name deepseek-v3 provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey model_id deepseek-v3对应的文件可能是config.toml放在同一个.trae目录下。如果你用的是 Cline MCP 或 Codex 这类工具配合 Traeauth.json 的字段名可能不同。以 Codex 为例它的auth.json里字段是OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL{ OPENAI_API_KEY: sk-你的TaoTokenKey, OPENAI_BASE_URL: https://taotoken.net/api }Cline MCP 的配置则写在 MCP server 的 settings 里Base URL 同样填https://taotoken.net/apiModel ID 填deepseek-v3或deepseek-r1。三件套永远是Base URL Key Model ID缺一个都连不上。注意auth.json 里的 api_key 是明文不要把文件提交到 Git 仓库。建议在.gitignore里加上.trae/。写配置文件的好处是换机器或重装 Trae 时直接复制过去不用重新在界面里点一遍。而且当 Trae 国内版升级后界面配置被重置auth.json 里的内容通常还在。4. 验证 deepseek r1 和 v3 在 Trae 国内版的连通性配置写完必须验证。最直接的方式是在 Trae 国内版里新建对话选 deepseek-v3输入一句测试代码请求比如「用 Python 写一个快速排序函数」。如果返回了完整代码说明 v3 通了。再切到 deepseek-r1输入一个需要推理的问题比如「一个数组里有重复元素找出所有重复项要求时间复杂度 O(n)」。r1 会先输出思考过程再给代码。如果只返回报错或空白说明 r1 的 Model ID 可能填错了。除了在 Trae 界面里测你也可以用 curl 直接验证 TaoToken 这一层是否正常排除 Trae 本身的问题curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey \ -d { model: deepseek-v3, messages: [{role: user, content: 回复 ok}], max_tokens: 10 }正常返回类似{ choices: [ { message: { role: assistant, content: ok } } ] }如果 curl 通了但 Trae 里不通问题就在 Trae 的配置上重点检查 Base URL 有没有多写/v1、Model ID 是否和 TaoToken 文档一致。如果 curl 也不通先检查 Key 是否有效、账户余额是否充足。再测 r1curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey \ -d { model: deepseek-r1, messages: [{role: user, content: 11等于几}], max_tokens: 50 }r1 的返回里可能包含reasoning_content字段这是思考过程Trae 国内版有的版本会把它折叠显示有的直接展示。如果你在 Trae 里看不到思考过程但代码结果正确说明模型是通的只是展示方式不同。验证通过后建议在 Trae 国内版里把 deepseek-v3 设为默认模型日常补全和简单生成用它速度快。遇到复杂逻辑或需要多步推理时手动切到 deepseek-r1。这样既省 token 又保证效果。5. Trae 国内版接入 deepseek 常见报错排查配的时候最容易撞上的几个报错我按实际遇到的顺序列出来对照着改。401 Unauthorized。返回体里通常写invalid api key或authentication failed。原因就三个Key 复制时少了字符、Key 被删除或过期、auth.json 里字段名写错。先重新复制一次 Key确认sk-开头完整。如果用的是 Codex 的 auth.json检查字段是不是OPENAI_API_KEY而不是api_key。Trae 国内版界面里填的话注意前后不要有空格。local proxy failed。这个报错在 Trae 国内版里出现频率很高本质是 Trae 尝试走本地代理转发请求但失败了。原因通常是 Base URL 填成了https://taotoken.net/api/v1Trae 又拼了一次/v1变成/api/v1/v1/chat/completions。改成https://taotoken.net/api即可。另一个可能是系统代理设置干扰检查环境变量HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY是否指向了不可用的地址临时清掉再试。reading choices 报错。返回体里出现cannot read property choices of undefined或类似。这说明请求发出去了但返回结构不是预期的 OpenAI 格式。常见原因是 Model ID 填错TaoToken 返回了错误信息而不是正常 completion。把 Model ID 换成deepseek-v3或deepseek-r1再试。如果还不行用 curl 确认 TaoToken 返回的 JSON 结构看choices字段是否存在。OAuth 相关报错。如果你在 Trae 国内版里选了「OAuth 登录」而不是「API Key」会走到另一套鉴权流程和 TaoToken 不兼容。解决办法是在模型配置里明确选「API Key」或「自定义模型」不要走 OAuth。Codex 的 auth.json 里如果混了 OAuth token 字段也会冲突清掉只留OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL。模型不存在 / model not found。TaoToken 文档里 deepseek r1 的 ID 可能是deepseek-reasonerv3 可能是deepseek-chat。如果你填deepseek-r1报不存在换成deepseek-reasoner。反过来也一样。最稳的办法是打开 TaoToken 的模型列表页复制准确的 Model ID。请求超时。Trae 国内版默认超时可能较短r1 推理时间长容易触发超时。在 Trae 设置里找「请求超时」或「Timeout」选项调到 60 秒以上。如果 Trae 没有这个选项就在 auth.json 里加timeout: 60000字段试试。排查顺序建议先用 curl 确认 TaoToken 层通不通再查 Trae 配置。curl 通、Trae 不通问题在 Traecurl 也不通问题在 Key 或账户。这样能少走很多弯路。6. 长期用 Trae 国内版跑 deepseek 的配置建议如果你打算长期在 Trae 国内版里用 deepseek r1 和 v3有几个实际经验可以省事。第一把 auth.json 备份一份到私有仓库或加密笔记里。Trae 国内版升级时偶尔会重置配置有备份直接覆盖回去不用重新填。第二r1 和 v3 分工用。v3 响应快、成本低适合日常补全、写单元测试、改 bug。r1 推理强但慢适合架构设计、算法优化、复杂重构。在 Trae 里建两个模型条目切换成本很低。第三关注 TaoToken 的模型列表更新。deepseek 系列模型 ID 有时会调整如果某天突然报模型不存在先去文档页确认最新 ID再改 auth.json。第四如果你同时用 Cline MCP 或 Claude Code可以把 TaoToken 的 Base URL 和 Key 复用过去。Cline MCP 的 settings 里填同样的三件套Claude Code 的配置里 Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 用同一个。这样一套 Key 覆盖多个工具管理起来简单。需要长期跑编码任务或 Agent 的可以看 Coding Plan额度更划算。只是验证模型连通性的用模型对话页面直接测就行。Key 管理和新建入口在 API Keys 页面接入文档在 doc 里有各工具的详细字段说明。最后提醒一点Trae 国内版的自定义模型配置界面在不同版本里位置和叫法有差异但核心三件套不变——Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填 TaoToken 的sk-KeyModel ID 填deepseek-r1或deepseek-v3。把这三个填对剩下的就是发一条请求看返回。 
长河君 · 2026/10/4 15:27:22 · 阅读 1.2k Trae国内版接入deepseek r1和v3模型：TaoToken统一Key配置与API调用验证
1. Trae 国内版接入 deepseek r1 和 v3 模型到底解决了什么问题Trae 国内版是字节跳动推出的 AI 编程工具支持自动补全、对话式生成代码、多文件编辑等能力。它和普通代码补全插件的区别在于你可以用自然语言描述需求它直接帮你写出可运行的函数甚至整个模块。这次 Trae 国内版正式接入 deepseek r1 和 v3 模型对国内开发者来说最直接的变化是——不用再折腾海外模型账号也不用担心合规问题打开就能用。但实际用起来很多人会卡在同一个地方Trae 本身支持自定义模型接入可一旦你要把 deepseek r1 或 v3 配进去就会遇到 Base URL 填什么、API Key 从哪来、auth.json 放哪个目录、模型 ID 写deepseek-r1还是deepseek-reasoner这些问题。官方文档给的是通用说明具体到 Trae 国内版的配置文件路径和字段格式搜出来的答案往往对不上。我自己在配的时候第一次填完 Base URL 点测试直接报local proxy failed换了两次地址才通。后来发现是 Trae 国内版对自定义端点的路径拼接有要求/v1不能少也不能多。这篇文章就把 Trae 国内版接入 deepseek r1 和 v3 模型的完整流程拆开从拿统一 Key 到写 auth.json再到发请求验证和报错排查每一步都给可复制的配置。适合谁看正在用 Trae 国内版、想接入 deepseek r1 做推理任务或 v3 做日常代码生成的开发者已经买了 TaoToken 但不知道怎么在 Trae 里填配置的人以及遇到 401、模型不识别、请求超时想快速定位问题的同学。核心检索词先明确Trae 国内版接入 deepseek r1 和 v3 模型靠的是 TaoToken 统一 Key 加自定义 Base URL配置入口在 Trae 的模型设置里验证方式是发一条最小对话请求看返回。2. TaoToken 统一 Key 的前置准备与 Trae 国内版模型配置入口TaoToken 在这里的角色是统一 API 网关。你不需要分别去 deepseek 官方申请 r1 和 v3 的 Key也不用维护多套鉴权。一个 TaoToken Key 就能同时调 deepseek r1、v3 以及其他模型Base URL 统一指向https://taotoken.net/api。对 Trae 国内版来说你只需要在自定义模型配置里填三样东西Base URL、API Key、Model ID。先拿 Key。打开 TaoToken 控制台进入 API Keys 页面新建一个 Key。建议命名带上trae-deepseek方便后面区分。创建后立刻复制页面刷新后完整 Key 不再显示。如果你还没有账号先到官网注册再进控制台。拿到 Key 之后确认你要用的模型 ID。TaoToken 对 deepseek 系列的模型标识通常有两种写法具体以文档为准模型常见 Model ID 写法适用场景deepseek r1deepseek-r1或deepseek-reasoner复杂推理、算法设计、长链思考deepseek v3deepseek-v3或deepseek-chat日常代码生成、补全、重构Trae 国内版的模型配置入口在设置里的「模型」或「AI 模型」区域选择「自定义模型」后会出现 Base URL、API Key、Model Name 三个输入框。这里有个坑Trae 国内版有的版本把 Model Name 叫成「模型标识」有的叫「Model ID」填的内容是一样的。如果你填deepseek-r1后测试报模型不存在换成deepseek-reasoner再试反过来也一样。Base URL 填https://taotoken.net/api。注意不要在后面加/v1也不要加/chat/completionsTrae 国内版会自己拼接路径。我试过填https://taotoken.net/api/v1结果请求发到了/api/v1/chat/completions直接 404。后来改成不带/v1的根路径就通了。API Key 填刚才复制的 TaoToken Key通常以sk-开头。填完先别急着关设置点一下「测试连接」或「验证」看返回是不是成功。如果 Trae 国内版没有测试按钮就保存后新建一个对话发一句「你好」看能不能返回。这里补充一个细节Trae 国内版的自定义模型配置有时会要求选「协议类型」选 OpenAI 兼容即可。TaoToken 的接口是 OpenAI 兼容格式/v1/chat/completions路径所以协议选 OpenAI 不会错。如果你同时要用 r1 和 v3就在 Trae 里加两个自定义模型条目Base URL 和 API Key 相同只改 Model ID。这样在对话时可以在模型下拉里切换r1 用来做推理v3 用来写日常代码。3. 可复制的 auth.json 与 Trae 国内版配置文件写法Trae 国内版在不同操作系统下自定义模型的持久化配置位置不一样。如果你只是临时在界面里填重启后可能丢失。更稳的做法是直接写配置文件。下面给可复制的 JSON 和 TOML 片段路径按系统区分。先看 auth.json 的写法。这个文件通常放在 Trae 的用户配置目录下用于存放模型鉴权信息{ models: [ { name: deepseek-r1, provider: openai-compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model_id: deepseek-r1 }, { name: deepseek-v3, provider: openai-compatible, base_url: https://taotoken.net/api, api_key: sk-你的TaoTokenKey, model_id: deepseek-v3 } ] }路径参考WindowsC:\Users\你的用户名\.trae\auth.jsonmacOS/Users/你的用户名/.trae/auth.jsonLinux/home/你的用户名/.trae/auth.json如果目录不存在手动建一个.trae文件夹。写完后重启 Trae 国内版在模型列表里应该能看到 deepseek-r1 和 deepseek-v3。有些版本的 Trae 国内版用 TOML 格式存配置写法如下[[models]] name deepseek-r1 provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey model_id deepseek-r1 [[models]] name deepseek-v3 provider openai-compatible base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的TaoTokenKey model_id deepseek-v3对应的文件可能是config.toml放在同一个.trae目录下。如果你用的是 Cline MCP 或 Codex 这类工具配合 Traeauth.json 的字段名可能不同。以 Codex 为例它的auth.json里字段是OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL{ OPENAI_API_KEY: sk-你的TaoTokenKey, OPENAI_BASE_URL: https://taotoken.net/api }Cline MCP 的配置则写在 MCP server 的 settings 里Base URL 同样填https://taotoken.net/apiModel ID 填deepseek-v3或deepseek-r1。三件套永远是Base URL Key Model ID缺一个都连不上。注意auth.json 里的 api_key 是明文不要把文件提交到 Git 仓库。建议在.gitignore里加上.trae/。写配置文件的好处是换机器或重装 Trae 时直接复制过去不用重新在界面里点一遍。而且当 Trae 国内版升级后界面配置被重置auth.json 里的内容通常还在。4. 验证 deepseek r1 和 v3 在 Trae 国内版的连通性配置写完必须验证。最直接的方式是在 Trae 国内版里新建对话选 deepseek-v3输入一句测试代码请求比如「用 Python 写一个快速排序函数」。如果返回了完整代码说明 v3 通了。再切到 deepseek-r1输入一个需要推理的问题比如「一个数组里有重复元素找出所有重复项要求时间复杂度 O(n)」。r1 会先输出思考过程再给代码。如果只返回报错或空白说明 r1 的 Model ID 可能填错了。除了在 Trae 界面里测你也可以用 curl 直接验证 TaoToken 这一层是否正常排除 Trae 本身的问题curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey \ -d { model: deepseek-v3, messages: [{role: user, content: 回复 ok}], max_tokens: 10 }正常返回类似{ choices: [ { message: { role: assistant, content: ok } } ] }如果 curl 通了但 Trae 里不通问题就在 Trae 的配置上重点检查 Base URL 有没有多写/v1、Model ID 是否和 TaoToken 文档一致。如果 curl 也不通先检查 Key 是否有效、账户余额是否充足。再测 r1curl https://taotoken.net/api/v1/chat/completions \ -H Content-Type: application/json \ -H Authorization: Bearer sk-你的TaoTokenKey \ -d { model: deepseek-r1, messages: [{role: user, content: 11等于几}], max_tokens: 50 }r1 的返回里可能包含reasoning_content字段这是思考过程Trae 国内版有的版本会把它折叠显示有的直接展示。如果你在 Trae 里看不到思考过程但代码结果正确说明模型是通的只是展示方式不同。验证通过后建议在 Trae 国内版里把 deepseek-v3 设为默认模型日常补全和简单生成用它速度快。遇到复杂逻辑或需要多步推理时手动切到 deepseek-r1。这样既省 token 又保证效果。5. Trae 国内版接入 deepseek 常见报错排查配的时候最容易撞上的几个报错我按实际遇到的顺序列出来对照着改。401 Unauthorized。返回体里通常写invalid api key或authentication failed。原因就三个Key 复制时少了字符、Key 被删除或过期、auth.json 里字段名写错。先重新复制一次 Key确认sk-开头完整。如果用的是 Codex 的 auth.json检查字段是不是OPENAI_API_KEY而不是api_key。Trae 国内版界面里填的话注意前后不要有空格。local proxy failed。这个报错在 Trae 国内版里出现频率很高本质是 Trae 尝试走本地代理转发请求但失败了。原因通常是 Base URL 填成了https://taotoken.net/api/v1Trae 又拼了一次/v1变成/api/v1/v1/chat/completions。改成https://taotoken.net/api即可。另一个可能是系统代理设置干扰检查环境变量HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY是否指向了不可用的地址临时清掉再试。reading choices 报错。返回体里出现cannot read property choices of undefined或类似。这说明请求发出去了但返回结构不是预期的 OpenAI 格式。常见原因是 Model ID 填错TaoToken 返回了错误信息而不是正常 completion。把 Model ID 换成deepseek-v3或deepseek-r1再试。如果还不行用 curl 确认 TaoToken 返回的 JSON 结构看choices字段是否存在。OAuth 相关报错。如果你在 Trae 国内版里选了「OAuth 登录」而不是「API Key」会走到另一套鉴权流程和 TaoToken 不兼容。解决办法是在模型配置里明确选「API Key」或「自定义模型」不要走 OAuth。Codex 的 auth.json 里如果混了 OAuth token 字段也会冲突清掉只留OPENAI_API_KEY和OPENAI_BASE_URL。模型不存在 / model not found。TaoToken 文档里 deepseek r1 的 ID 可能是deepseek-reasonerv3 可能是deepseek-chat。如果你填deepseek-r1报不存在换成deepseek-reasoner。反过来也一样。最稳的办法是打开 TaoToken 的模型列表页复制准确的 Model ID。请求超时。Trae 国内版默认超时可能较短r1 推理时间长容易触发超时。在 Trae 设置里找「请求超时」或「Timeout」选项调到 60 秒以上。如果 Trae 没有这个选项就在 auth.json 里加timeout: 60000字段试试。排查顺序建议先用 curl 确认 TaoToken 层通不通再查 Trae 配置。curl 通、Trae 不通问题在 Traecurl 也不通问题在 Key 或账户。这样能少走很多弯路。6. 长期用 Trae 国内版跑 deepseek 的配置建议如果你打算长期在 Trae 国内版里用 deepseek r1 和 v3有几个实际经验可以省事。第一把 auth.json 备份一份到私有仓库或加密笔记里。Trae 国内版升级时偶尔会重置配置有备份直接覆盖回去不用重新填。第二r1 和 v3 分工用。v3 响应快、成本低适合日常补全、写单元测试、改 bug。r1 推理强但慢适合架构设计、算法优化、复杂重构。在 Trae 里建两个模型条目切换成本很低。第三关注 TaoToken 的模型列表更新。deepseek 系列模型 ID 有时会调整如果某天突然报模型不存在先去文档页确认最新 ID再改 auth.json。第四如果你同时用 Cline MCP 或 Claude Code可以把 TaoToken 的 Base URL 和 Key 复用过去。Cline MCP 的 settings 里填同样的三件套Claude Code 的配置里 Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 用同一个。这样一套 Key 覆盖多个工具管理起来简单。需要长期跑编码任务或 Agent 的可以看 Coding Plan额度更划算。只是验证模型连通性的用模型对话页面直接测就行。Key 管理和新建入口在 API Keys 页面接入文档在 doc 里有各工具的详细字段说明。最后提醒一点Trae 国内版的自定义模型配置界面在不同版本里位置和叫法有差异但核心三件套不变——Base URL 填https://taotoken.net/apiKey 填 TaoToken 的sk-KeyModel ID 填deepseek-r1或deepseek-v3。把这三个填对剩下的就是发一条请求看返回。