AI 模型
千剪(Reelfold)不自带 AI,用的是你已经有的:已经登录的 Claude Code 或 Codex 命令行、你自己选的服务商的 API key,或者跑在你自己电脑上的模型。每项任务都可以分别指定。
花多少钱、效果怎么样、文字发到哪里,都由你决定。已经在付费的订阅可以直接拿来做规划,不额外花钱;本地模型能让一切留在你的 Mac 上。某个服务商挂了或者登录过期,备用模型可以顶上,并且会明确告诉你这次是谁回答的。
哪些步骤会用到 AI
Section titled “哪些步骤会用到 AI”| 步骤 | AI 做什么 |
|---|---|
| 接单 | 把你的一句话和素材变成计划 |
| 选段规划 | 从长录像里挑出要切的片段,配标题和 hook |
| 字幕校对和术语表 | 修正语音识别听错的人名和术语 |
| 发布文案和脚本 | 写标题、正文、口播稿 |
| 成片二次编辑 | 把一句话的修改要求变成具体编辑步骤 |
语音识别和配音是另外两套:转写默认在本地跑(Apple Silicon 上的 whisper),配音可以用本地声音、你自己的克隆声音,或者在线服务。所有文字类步骤在完全没有模型时也能跑,走规则方案。
三种接入方式
Section titled “三种接入方式”| 方式 | 支持的服务 | 说明 |
|---|---|---|
| 命令行登录,不用 API key | Claude Code、Codex | 用你已登录的订阅。运行时不开放任何工具,在一个空的临时文件夹里跑,不会往你的项目里写东西 |
| API key | Anthropic、OpenAI、DeepSeek、通义千问 Qwen、Kimi、智谱 GLM、OpenRouter、Gemini;配音用 ElevenLabs | 配置文件里只写环境变量名,不写 key 本身 |
| 本地 | Ollama、LM Studio、vLLM、llama.cpp;本地 whisper;你自己的 whisper 或 TTS 服务 | 数据不离开你的电脑 |
按任务分配和备用模型
Section titled “按任务分配和备用模型”每项任务(接单、选段规划、校对、术语表、文案、脚本、成片编辑)都可以单独指定模型,没单独指定的用默认。每条设置还可以按顺序列出备用模型:第一个失败了,就试下一个。某次运行里明确点名的模型不会切换到备用。
切到备用时,你会看到提示,而不是悄悄换掉:
llm-fallback:「Claude Code 没成功(登录过期),改用了 Codex」。任务照常完成。llm-all-failed:链条里所有模型都失败了。这一步会停下并列出它们。有规则方案的地方(选段规划、接单)会用规则补上,并告诉你。
失败原因包括:登录过期、没登录、没安装、缺少 key、触发限流、超时。
API 调用按 token 计费,每一步都会报告花费。订阅命令行和本地模型记为 0。内部测试里,一节 72 分钟的课切成 24 条、每条 4 个平台(共 96 个文件),API 总花费 0.73 美元,大约每条 0.03 美元。
在 Mac App 里
Section titled “在 Mac App 里”「设置 → AI 账号与模型」里能看到每个服务的状态(Claude Code 登录过期会直接显示过期),可以在内置终端里登录命令行工具,API key 存进 macOS 钥匙串,也可以设置默认模型、每项任务的模型和备用顺序。
用 Claude Code 技能
Section titled “用 Claude Code 技能”在 persona.local.yaml 里写一段 llm:,然后在 lib/ 目录下检查:
python3 -m vstudio.llm providers # 这台电脑上哪些能用;不会发送任何内容python3 -m vstudio.llm route # 每项任务用哪个模型,以及为什么python3 -m vstudio.llm test --provider ollama --model llama3.2:1b # 发一次很小的测试请求