使用场景编码智能体
整个团队使用 Claude Code 和 Codex,在你设定的限额之内。
更改基础 URL 和密钥。之后每位开发者的智能体都运行在你自己的提供商账号上,有自己的支出限额、你批准的模型,每个请求都在同一份日志中。
设置示例。同一个密钥也适用于 Claude Agent SDK;Codex 使用模型提供商条目。
问题所在
没有控制平面
- 每台笔记本电脑上都有同一个共享的提供商密钥,无法分辨是谁的智能体花了多少。
- 提供商提供的任何模型,只需改一项设置。
- 撤销一位开发者的权限,意味着要轮换所有人都在用的一个密钥。
使用 INFRO
- 每位开发者或每个智能体一个网关密钥,每个都有支出限额。
- 按组织、项目或密钥设置的模型允许列表。
- 关闭或轮换一个密钥,而不影响其他任何人的密钥。
运作方式
为每位开发者创建一个密钥
放在一个供你的编码智能体使用的项目中,每个智能体都有每月限额。提供商密钥保存在 INFRO;没有任何一台笔记本电脑持有它。
把智能体指向 INFRO
Claude Code 使用 ANTHROPIC_BASE_URL,Codex 使用模型提供商条目,智能体 SDK 使用 base_url。原生提供 Anthropic 的 Messages API 和 OpenAI 的 Responses API。
在同一份日志中观察
按密钥、模型和工作流划分的支出,在调用之前拒绝超出的预算,护栏的应用方式与其他每个请求相同。
你能得到什么
每一项都有文档说明,并注明包含它的套餐。未注明套餐的,所有套餐都提供。
原生智能体 API
Anthropic 的 Messages API 和 OpenAI 的 Responses API,同样适用路由、预算、护栏和请求日志。
文档每位开发者一项限额
每个密钥都有自己的上限;它无法覆盖的请求,会在提供商看到之前以 402 拒绝。
文档模型允许列表
批准密钥或项目可调用哪些模型;其他任何模型都返回 403 model_not_allowed,而不是产生一条费用明细。
文档按密钥的控制
将密钥限制在选定的提供商或 IP 范围,将其关闭,或带重叠窗口地轮换它。
文档通过 MCP 网关使用智能体工具Business 起
你的智能体调用的 MCP 服务器,位于同一个密钥之后:已批准并固定的工具、按密钥的授权、调用日志。
文档审计日志
成员、密钥和策略变更,记录操作人和时间。
文档
适用对象
- 工程负责人把智能体推广给整个团队,既能看到每位开发者的成本,也有可以强制执行的上限。
- 安全笔记本电脑上没有提供商密钥,模型列表由你批准,有人离职时只需吊销一个密钥。
- 开发者两个环境变量,智能体照常工作。
常见问题
Claude Code 能不做任何修改地通过 INFRO 工作吗?
可以:设置 ANTHROPIC_BASE_URL 和一个 INFRO 密钥。设置 ENABLE_TOOL_SEARCH=true,让 MCP 工具保持延迟加载;INFRO 会在 Anthropic 连接上转发工具引用。
token 由谁的提供商账号买单?
归你。请求运行在你的组织所连接的提供商账号上,你的提供商直接向你收费。INFRO 不会在该账单上增加任何东西。
开发者能使用我们没有批准的模型吗?
不会通过 INFRO。在密钥、项目或组织上设置允许列表后,任何其他模型在调用之前都会以 403 model_not_allowed 被拒绝。
完整约定见Claude Code 与 Codex 文档,其他所有问题见 FAQ。
实战指南
- 实战指南Coding agent costs for teams: Claude Code, Codex and capsTwo ways to pay for coding agents, the mechanics that make an agent session expensive, and a working plan for measuring spend per developer, repository and project, then capping it before the provider call.
- 实战指南Coding models compared: Opus 5.5, Kimi, Qwen3-Coder, MiniMaxFour models their vendors position for coding, compared on published facts only: rates, the prompt-length tiers that change them, context windows, caching and tool calling. Then a test-suite-based method for choosing on your own repository.
- 实战指南Model access governance for fast-moving AI teamsGovernance should make the safe path easy: approved models by workload, explicit exceptions, traceable changes, and fast evidence-based evaluation.