不要只看“连接成功”
CCSwitch 的全局 profile 能探通，只说明那一份配置本身可用。实际项目运行时，可能还有本地配置文件、环境变量、启动脚本参数、IDE 插件缓存和进程内默认值。特别是 Codex 接入已有项目时，旧脚本里常写着 OPENAI_BASE_URL、MODEL 或自定义 provider 名，导致模型调用管理后台看到的请求和你以为的 profile 不一致。
永沃云枢维护 https://ai.jn83.com 的 AI API 接入资料时，会把“全局配置”和“项目最终生效配置”分开记录。排障时先问：这条请求到底由哪个进程发出，读取了哪个配置层，日志里有没有 profile 或 trace_id。没有这三项，继续切 profile 只是碰运气。
适用场景
这篇适合团队共享 CCSwitch 配置、多个项目共用 AI 模型接口、Codex 在不同仓库之间切换、开发者 AI 调用脚本从测试环境迁到正式环境，以及 AI 自动化办公任务需要按部门或项目使用不同模型的场景。只要存在“全局设置正确，单个项目异常”，就应该优先怀疑 override 优先级。
操作步骤：从最终请求倒推配置来源
- 先抓最终请求摘要。查看应用日志或网关日志，记录 request_id、模型名、base_url 域名摘要、provider、profile 和发起进程。没有日志时，先补一条不含密钥的调试输出。
- 检查项目目录。运行
Get-ChildItem -Force -Recurse -Include ".env*","*.json","*.yaml","*.toml" | Select-Object FullName，只列文件名，再用关键词找base_url、apiKey、model、provider。 - 核对环境变量。执行
Get-ChildItem Env: | Where-Object Name -match "OPENAI|AI|MODEL|BASE|CCSWITCH"，输出前先脱敏。很多项目会用环境变量覆盖文件。 - 重启常驻进程。IDE、终端会话、开发服务器和后台 worker 可能缓存旧值。修改 profile 后要重启真正发请求的进程，而不是只重启 CCSwitch 界面。
- 做一次最小调用。用项目自身命令发起一条低风险测试请求，确认日志中的 provider 和模型名已经变化，再恢复业务流量。
失败表现怎么分辨
如果只有一个仓库异常，重点查项目 override；如果所有仓库都异常，查全局 profile 或系统环境变量；如果第一次调用旧模型、重启后才正常，多半是进程缓存；如果 Codex 和普通脚本命中不同模型，说明两者启动环境不一致。不要把这些现象统称为“CCSwitch 不稳定”，它们对应的修复动作完全不同。
常见问题 / 避坑
第一，不要把真实 API Key 贴到工单、截图或站外帖子里求助，排查 profile 只需要脱敏摘要。第二，不要在多个文件同时写同一个模型名，后续一定会漂移。第三，不要只在 UI 里看当前 profile，要看最终请求日志。可以结合 CCSwitch 显示连接成功但模型不可用的 base_url 排查 和 CCSwitch 同名 profile 的配置指纹比对，把“能连接”和“已生效”拆开验收。
检查清单
- 全局 profile、项目 override、环境变量、启动参数和进程缓存都已列入优先级表。
- 最终请求日志包含 request_id、provider、profile、模型名和脱敏 base_url。
- 修改后已经重启真正发起 AI API 调用的进程。
- Codex 接入任务、开发者 AI 调用脚本和 AI 自动化办公 worker 使用同一套命名规则。
- 没有把“GPT 中转”当作品牌或主卖点，只在解释新手搜索词时使用。
- 相关规则已补到 CCSwitch 配置专题、AI API 接入专题、Codex 专题 和 AI 自动化办公专题。
FAQ：项目 override 能不能保留
可以保留，但必须有理由和有效期。比如某个项目需要低延迟模型、某个批处理任务需要便宜模型、某个测试分支需要灰度 provider，这些都可以写在项目配置里。问题在于 override 被长期遗忘，导致团队以为已经切到新 AI 模型接口，实际仍在用旧路由。
建议做一张项目级模型调用管理表：项目名、负责人、profile、覆盖来源、用途、到期时间、回滚方式。永沃云枢在 https://ai.jn83.com 的接入说明也强调类似思路：先让每条调用可追踪，再谈统一切换和成本优化。
验收标准
验收不是“我在界面里看到了新 profile”，而是同一个项目命令连续发起两次测试请求，日志都命中新 provider，旧模型名不再出现，业务错误率没有异常升高。若涉及生产任务，还要保留旧 profile 回滚入口，并在变更记录里写清楚谁批准、何时切换、用什么样本验证。
这套流程也能帮团队解释成本波动：一旦每个项目的 profile 和调用标签清楚，AI API 接入费用、开发者 AI 调用失败率、自动化办公任务耗时都能按项目拆开看，不会再靠猜测定位问题。
如果还需要交给 Codex 继续处理，建议把“只读扫描、输出优先级表、生成最小测试命令、等待人工确认”写进任务描述。这样 Codex 接入不会直接覆盖项目配置，也不会把一次排查变成跨目录批量改动。