fastgpt可通过自定义api接入jev模型，需配置taotoken网关地址、api密钥及动态model id，并借助new-api中转服务适配非标准请求格式，最终实现结构化决策输出。
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FastGPT 本身不原生支持 Jev 这类 System One 模型，因为 Jev 不走标准的 OpenAI `/v1/chat/completions` 接口，也不返回文本流，而是以结构化决策（如 Choice、Score、Boolean）为输出目标。但你可以通过 FastGPT 的「自定义 API」能力，将其接入为一个“伪大模型”——重点不是让它写文章，而是让它做判断。
确认 Jev 调用入口与凭证
Jev 的官方调用必须经过 TaoToken 统一网关，而非直连 TypeSafe。这是硬性前提：
- Base URL 固定为：https://taotoken.net/api（注意：不带
/v1，末尾不加斜杠） - API Key 需在 TaoToken 控制台 创建，建议按环境命名，例如
fastgpt-jev-prod - Model ID 不是固定字符串，需登录 TaoToken 模型页查看当前可用的 Jev 实例 ID（如
jev-system1-v2），它会随策略更新而变化
在 FastGPT 中配置自定义模型
进入 FastGPT 后台 → 【账号】→【模型提供商】→【添加模型】，选择「自定义」类型，填写以下关键字段：
-
模型名称：填
jev-decision或你业务语义化的名称（如svc-risk-judge） -
请求地址：填
https://taotoken.net/api/chat/completions（FastGPT 默认拼接路径，此处需显式补全） -
API 密钥：粘贴 TaoToken 分配的
YOUR_API_KEY - 模型 ID：填 TaoToken 页面确认的 Jev 实例 ID（不是 "jev" 或 "system-one"）
-
请求头（Headers）：添加
Content-Type: application/json；若需打标监控，可加X-Source-Platform: fastgpt
⚠️ 注意：FastGPT 会自动把 prompt 封装成 message 数组发送，但 Jev 不接受标准 chat 格式。你需要在后端或中间层做一次轻量适配（见下节）。
绕过格式冲突：用 new-api 做协议桥接（推荐）
直接让 FastGPT 请求 Jev 会失败——Jev 要的是 {"state": "...", "question": "...", "answer_type": "choice", "options": ["A","B"]}，而 FastGPT 发的是 {"messages": [...]}。
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解决方案：部署一个极简中转服务（如 TaoToken 推荐的 new-api 容器），它接收 FastGPT 的标准请求，提取用户输入作为 state，把系统提示词解析为 question 和 options，再转发给 TaoToken 网关。这个服务已在 FastGPT 私有化部署包中默认集成（容器名 new-api），只需配置其上游为 https://taotoken.net/api 并传入你的 Key 即可。
配置示例（new-api 的 .env）：
UPSTREAM_BASE_URL=https://taotoken.net/api<br>UPSTREAM_API_KEY=sk-xxx-xxx<br>UPSTREAM_MODEL_ID=jev-system1-v2
验证与调试要点
首次调用失败，90% 出在以下三点：
- 请求地址多写了
/v1或结尾斜杠 → 改为纯https://taotoken.net/api - FastGPT 把空 system message 当作有效输入 → 在提示词工程中禁用 system 角色，只用 user 输入承载 state
- Jev 返回 JSON 结构（如
{"decision":"A","confidence":0.92}），FastGPT 解析时报错 → 在 new-api 层统一包装成兼容 OpenAI 格式的 response（含choices[0].message.content字段）
成功标志：FastGPT 日志中出现 200 OK，且返回内容能被前端渲染为简洁选项（如“A”或“拒绝”），而非大段解释文本。
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