单独测试都能用，放进同一应用却开始串配置

一个应用既调用 OpenAI 协议模型，也调用 Anthropic 或 Gemini，分别复制官方示例时，每段示例都可能用到 AIGOCODE_API_KEY。这个变量名只是示例读取入口，不是让一把 Key 自动适配所有分组的开关。

AIGoCode 鉴权文档明确：每把 API Key 绑定一个分组，分组决定模型范围、支持协议、适用工具与价格。这篇解决的是应用配置怎样组织，避免后加的客户端读取了前一个客户端的 Key；具体第三方工具填写方式可看本站Key 分组与协议选择表。

先列三份客户端配置，再决定保存几个变量

建议为每种实际使用的接口记录一行，不记录真实 Key：

这张表用于区分配置对象，不要求机械地创建三把新 Key。只有一种协议的应用，就按它的真实需求配置。Grok 支持 OpenAI 和 Anthropic 双协议，也应按当前客户端发送的格式选认证头，不能只看模型名称决定整个配置。

在自己的程序中明确变量归属

一种可选做法，是为不同客户端使用不同的环境变量名，例如 APP_OPENAI_KEY、APP_ANTHROPIC_KEY、APP_GEMINI_KEY。这些是本文建议的应用自定义名字，不是 AIGoCode 或第三方工具会自动识别的标准变量。

采用这种命名后，程序必须明确读取对应名字，再传给对应客户端的密钥参数。只把终端变量改名，却仍让代码读取 AIGOCODE_API_KEY，不会完成隔离。不要为了检查映射是否正确而打印变量内容，可仅输出“变量已配置/未配置”与用途标签。

配置 SDK 时，官方鉴权页说明将完整 Key 传给 api_key 或 apiKey 等密钥参数，由 SDK 生成认证头。不同 SDK 的具体构造方法仍按它的正式说明核对。直接写 HTTP 请求时，则按协议填写相应头；不要把三种认证头全部塞进每一个请求试运气。

也不要假设工具会读取这三个自定义名字。Claude Code、Codex 等现成工具需要按各自接入教程使用对应环境变量或配置字段，应用内的命名约定不能替代工具配置。

当前终端成功，不代表部署环境已经配置

鉴权文档说明，示例中的环境变量设置只对当前终端及其启动的程序生效；“本地可以调用，部署后失败”的检查项是部署环境是否设置对应变量、程序是否读取正确名字。

因此发布应用配置前，建议分别核对本地进程与部署环境：变量名是什么、由哪个客户端读取、是否存在、分组用途是什么。核对表只写变量名和用途，不写值。不要将本地终端已设置变量当成托管环境已拥有同一变量的证据，也不要把包含 Key 的本地配置文件打包公开。

若应用已经部署但某个模块失败，先确认失败模块实际读取的是哪一项配置。其他模块能用，只能作为各自配置的证据，不能证明失败模块用的 Key、协议与目标模型也匹配。

更换一把 Key 时，只沿着它的读取链检查

更换 Key 或调整分组后，官方文档要求同步更新工具中的配置，并确认目标模型属于当前分组。对于自己的多客户端应用，可以把这个要求落实为一条读取链：保存位置 → 环境变量名 → 客户端密钥参数 → 接口协议 → 模型 ID。

先确认这条链，再按正常业务需要验证对应模块。不要把所有变量改成刚取得的一把 Key，再靠不断切换模型排错；这样会丢失原先正确模块的配置依据。本文没有实际创建、删除或测试任何 Key，记录“已配置”也不能冒充请求验收成功。

最后还要分清配置隔离与额度隔离。官方说明不同 Key 共用账户套餐额度和灵活额度，调用按各自分组价格计费。为不同模块配置独立 Key，有助于明确用途，但不能据此宣称每个模块获得独立余额或独立套餐额度。