OpenRouter可实现本地调用Jev模型并联动Kimi润色：先注册获取API密钥，确认jev/jev-1.5模型已上线，再通过curl或Python requests调用，最后用Kimi API或网页版对输出进行中文编辑优化。
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你想在本地调用Jev模型，又希望免去部署API服务器的麻烦，同时还能让Kimi作为辅助工具帮你润色提示词、检查输出逻辑——OpenRouter正好能打通这条链路。
注册OpenRouter并获取API密钥
打开 https://openrouter.ai/keys，点击“Create new key”，输入名称如“jev-kimi-workflow”，生成后立即复制密钥内容。
这一步不能跳过，【密钥只显示一次，关闭页面后无法再次查看，必须立刻复制】。如果漏掉，只能删掉旧密钥重新生成。
粘贴到安全的地方，比如密码管理器或加密文本文件，别存进未加密的笔记软件里。
确认Jev是否已在OpenRouter上线
访问 https://openrouter.ai/models，在搜索框输入“jev”。目前（截至2024年7月）Jev以“jev/jev-1.5”形式存在，状态为“Live”，Provider为“Jev AI”。
若搜不到，请刷新页面或检查拼写——Jev不是“jave”“jeve”或“jevai”，大小写不敏感但连字符必须保留。
用curl命令测试Jev基础响应
打开终端，执行以下命令（把YOUR_API_KEY替换成你刚复制的密钥）：
curl -X POST https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "jev/jev-1.5",
"messages": [{"role": "user", "content": "你好，请用中文简单自我介绍"}]
}'看到JSON返回中包含“choices[0].message.content”字段且内容为中文介绍，说明通道已通。
如果返回401错误，检查密钥是否粘贴完整；返回404则可能是模型ID写错，核对官网页面上的精确字符串。
一键设置，在 OpenClaw 和 Claude Code CLI 中使用 Kimi K2.5 (Kimi Code) 作为编程模型。Kimi Code 兼容 Anthropic Messages API——替换……
在Python中调用Jev并接入Kimi做后处理
方法一：用requests直接调用OpenRouter + 调用Kimi官方API（需另申请Moonshot密钥）
第一步：安装依赖 → pip install requests python-dotenv
第二步：新建jev_kimi_flow.py，填入以下代码（替换YOUR_OPENROUTER_KEY和YOUR_KIMI_KEY）：
i
mport requests, os, json
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
# 调Jev
jev_resp = requests.post(
"https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions",
headers={ "Authorization": f"Bearer {os.getenv('OPENROUTER_KEY')}",
"Content-Type": "application/json" },
json={ "model": "jev/jev-1.5",
"messages": [{ "role": "user", "content": "列出三个适合夏季的户外运动，并说明理由" }] }
)
jev_text = jev_resp.json()["choices"][0]["message"]["content"]
# 交Kimi润色
kimi_resp = requests.post(
"https://api.moonshot.cn/v1/chat/completions",
headers={ "Authorization": f"Bearer {os.getenv('KIMI_KEY')}",
"Content-Type": "application/json" },
json={ "model": "moonshot-v1-8k",
"messages": [
{ "role": "system", "content": "你是一名专业中文编辑，只优化表达，不增删事实" },
{ "role": "user", "content": f"请润色以下内容，保持原意，提升可读性：{jev_text}" }
] }
)
print(kimi_resp.json()["choices"][0]["message"]["content"])方法二：用OpenRouter前端+Kimi网页手动协同（零代码）
打开OpenRouter Playground → 选模型jev/jev-1.5 → 输入问题 → 发送 → 复制Jev返回的原始结果 → 打开Kimi官网 → 新建对话 → 粘贴原文并加指令：“请分点重述，每点不超过20字，去掉语气词”。
这个流程适合快速验证想法，不用配环境，但无法批量处理。
