Obsidian 自己没有 AI 功能，一行模型调用代码都没写，笔记里的 AI 全部来自社区插件。你只要装一个支持自定义接口地址的插件，把它指向 https://xyuapi.top/v1，这个库就有 AI 了。
不管你装哪个插件，要填的都是同样四项：
OpenAI 兼容（有的插件写 OpenAI Compatible，有的写 Custom）https://xyuapi.top/v1sk- 开头gemini-2.5-pro、deepseek-v3.2-thinking备用地址 https://xyuai.cc/v1，主域名连不通时换它，账号和令牌通用。
在 Obsidian 自带的设置里从头翻到尾，也找不到填 API Key 的位置，因为这块它没做。入口是：设置 → 第三方插件（社区插件）→ 浏览，搜插件名装好，再回到设置页点进插件自己的设置面板。
插件面板由作者自己写，字段名和排版各不相同，所以网上的教程截图常跟你眼前的界面对不上。不同版本菜单叫法有差异，按关键词找「Base URL」「API 地址」「自定义」那一项。
接口地址填 https://xyuapi.top/v1，一个字符都别多别少。
API Key 填你自己生成的令牌，形如 sk-xxxxxxxx，它不是账号密码。复制时确认前后没带空格。
模型名要和平台模型列表逐字一致。gemini-2.5-pro 就写 gemini-2.5-pro，别自己加 -latest 后缀。
进插件设置后先找一个下拉框，字段可能叫 Provider、服务商、模型平台、API 类型，认准「选供应商」这个作用就行。
值选 OpenAI，或者 Custom / OpenAI 兼容。选完下面通常多出两个输入框：Base URL 和 API Key。填完点一下保存再退出，有的面板不会自动保存。
配插件之前先确认网络这一层没问题：
curl -I https://xyuapi.top/v1/models返回 200 或 401 都说明网络通，401 只是没带令牌。如果这条命令卡住不动，问题在网络层，插件里怎么填都没用。带上令牌再跑一条，能列出模型就说明地址和令牌都对：
curl https://xyuapi.top/v1/models -H "Authorization: Bearer sk-your-token"插件市场上的 AI 插件很多，能填自定义接口地址的没那么多。下面四个都支持，字段名各不相同，统一按关键词找。
侧栏聊天、选中文本提问、对当前笔记问答都支持。模型设置里可选模型模式，选 OpenAI 或自定义供应商后，能看到 Base URL 和 API Key 两个框，填完再在模型列表里加上要用的模型 ID。
偏写作场景，主打在笔记里直接对话改稿。它支持 OpenAI 兼容接口和自定义 base URL，在设置里的「模型」区域添加 provider，方式选 OpenAI 兼容，填地址、Key 和模型名。
老牌插件，靠模板加提示词批量生成内容。它同样支持自定义接口地址，把服务商类型选成 OpenAI 或自定义，地址和 Key 填进去。它偏「生成一整段」，跟聊天式插件是两条路。
轻量聊天侧栏，好处是配置项少。设置里找到端点或地址那一栏，填 https://xyuapi.top/v1，再把令牌贴上。
| 插件 | 主要用途 | 是否可填自定义接口地址 | 适合场景 | 主要限制 |
|---|---|---|---|---|
| Copilot for Obsidian | 侧栏对话、选区提问、笔记问答 | 可以，模型模式里选 OpenAI 或自定义供应商 | 想让整个库都能随手问 | 设置项多，初次配容易找不到框 |
| Smart Composer | 笔记内对话与改稿 | 可以，支持 OpenAI 兼容接口与自定义 base URL | 边写边让 AI 帮忙改 | 字段名随版本变动，要按关键词找 |
| Text Generator | 模板化批量生成 | 可以，支持自定义接口地址 | 按固定模板产出结构一致的内容 | 偏生成不偏聊天，追问体验一般 |
| BMO Chatbot | 轻量聊天侧栏 | 可以，支持自定义端点 | 只要一个能聊的侧栏 | 功能少，替代不了复杂工作流 |
地址填错是 Obsidian 接 AI 出现频率最高的失败原因，而绝大多数是同一个原因：插件那个字段到底期望你填到 /v1，还是只填到域名。
这两个框看着像，要求正好相反：
/v1，即 https://xyuapi.top/v1/v1，即 https://xyuapi.top插件会拿你填的这段自己在后面拼上 /chat/completions。填多了它多拼一层，填少了它少一层，两种情况都是 404。
填成 https://xyuapi.top/v1、而字段其实期望不带 /v1 时，请求打到的是：
https://xyuapi.top/v1/v1/chat/completions服务端没有这条路径，返回 404 page not found。反过来，你只填 https://xyuapi.top、字段却期望带 /v1，请求变成 https://xyuapi.top/chat/completions，同样 404。
插件界面通常只弹一句「请求失败」，看不到路径，很多人当场就怀疑 Key 错了，白折腾半天。
看插件设置里那段示例文案：
https://api.openai.com/v1，那你就带 /v1，填 https://xyuapi.top/v1https://api.openai.com，那你就别带，填 https://xyuapi.top没示例就看字段名：叫 Base URL 的基本都带，叫 API Path、Base Path 的基本都不带。
https://xyuapi.top/v1/ 有的插件会拼出双斜杠路径。https://xyuapi.top/v1/chat/completions 是给代码直接发请求用的。除了 /v1 那一层，还有五个坑反复出现。报错原文和动作都在下面这张表里：
| 界面或控制台报错 | 真实原因 | 你的动作 |
|---|---|---|
404 page not found | 地址多一层或少一层 /v1 | 按示例文案判断该不该带，重填 |
{"error":{"message":"model not found"}} | 模型名和平台写法不一致 | 从平台模型列表复制粘贴 |
invalid_request_error | 模型名或请求参数不合法 | 先换回 gemini-2.5-pro 验证链路 |
401 invalid api key | 令牌错了，或前后带空格 | 重新生成，整段粘贴，末尾退格确认 |
Connection timed out | 请求被本机代理截走了 | 改直连，或把域名加进直连规则 |
SSL handshake failed | 代理做了证书替换或规则不匹配 | 同上，先直连验证一次 |
插件界面上就一句「请求失败」，看不出所以然。控制台里的真报错是这几种：404 page not found、{"error":{"message":"model not found"}}、invalid_request_error。前两种说明模型 ID 平台不认，第三种说明请求体有字段不合法。
动作：打开平台模型列表页，把模型名整段复制粘贴进插件，别手敲。带数字和连字符的名字手敲基本会错一个字符。
真报错在开发者工具里。桌面版 Obsidian 按 Ctrl+Shift+I 打开（macOS 是 Cmd+Option+I），切到 Console 标签，再在插件里重发一次请求，红色的那几行就是。
重点看两样：请求的完整 URL，用来判断 /v1 是不是多了一层；返回的 JSON body，用来判断是密钥问题还是模型问题。
401 十有八九是空格或复制不全。令牌是长字符串，双击复制容易连着空白一起选中。
动作：把 Key 那栏全选删掉，回平台重新生成一把，点复制按钮不要手选，粘贴进插件，光标放到行尾按一下退格，确认末尾字符是密钥本身。有些输入框不会自动去空格，多一个空格就是 401。
还有一种情况：你手动在前面加了 Bearer 。插件发请求会自己加这个前缀，你再加一遍就变成两个，服务端直接判无效。
桌面版 Obsidian 是 Electron 应用，插件在里面发请求通常不受浏览器同源策略限制，所以桌面端配通一般就通了。
手机版（iOS / Android）的插件运行环境不一样，某些插件在手机上就是连不上。这是插件本身的限制，不是接口问题，你换任何地址都一样连不上。
动作：先在桌面端把三项配通并确认能对话，再去手机端试同一个插件。连不上时先换一个插件对比，换了就好了说明是原插件在移动端支持不到位。
本机如果配了系统级 HTTP 代理，或开着某个把流量转走的本地工具，Electron 会跟随系统设置，插件请求可能被转发过去。规则不匹配时表现就是一直转圈然后 Connection timed out，或者直接 SSL handshake failed。
动作三选一：在系统代理设置里把 xyuapi.top 加进直连列表；临时关掉系统代理再试；插件自带代理选项的，里面选直连。
改完把 Obsidian 完全退出再打开，光关窗口不算退出，设置不一定重新加载。
插件更新时，有小概率重置配置项，或字段改名导致旧值读不出来。表现是本来好好的突然报 401，进设置一看 Key 空了。
动作：Key 别只存在插件里，生成后立刻在密码管理器存一份，备注写清是哪把令牌。插件被重置了粘回去就行，不用从头配。
这一节是 Obsidian 用 AI 最实在的地方。
小鱼API 的主力计费方式是按次计费：一次请求一个固定价，输入多长都不加钱。你丢一篇 2 万字笔记进去让它总结，和丢 200 字问一句「这段话什么意思」，扣的是同一个价。
这条规则对笔记场景意义很大，因为笔记天生就是长文本，一篇笔记几千上万字很常见。按 token 算的模式下你越用越心疼；按次算的模式下，整篇丢进去和只丢一句话费用完全一样。
拿 gemini-2.5-pro 举例，单价 0.031 元每次，一天做 20 次总结约 0.62 元。
| 用法 | 单次价格 | 一天 20 次 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 整篇 2 万字笔记丢进去做总结 | 0.031 元/次 | 约 0.62 元 | 输入多长都是一个价 |
| 只丢 200 字问一句话 | 0.031 元/次 | 约 0.62 元 | 和上面完全相同 |
换 deepseek-v3.2-thinking 做长文重构 | 0.049 元/次 | 约 0.98 元 | 先推理再输出，结构更清楚 |
按量计费的模型（如 gpt-6-astra） | 输入 ¥3/百万 token | 随字数线性上涨 | 长笔记成本明显更高 |
结论很直接：按次计费下笔记越长，摊到每个字的成本越低。所以别再把笔记切碎一段段喂给 AI，整篇丢进去效果更好，钱一分不多花。
充值 7 元起，支付宝、微信付款，不需要海外信用卡。按 0.031 元一次算，7 块钱够做两百多次长文总结。
| 笔记场景 | 推荐模型 | 单价 | 为什么合适 |
|---|---|---|---|
| 日常总结、摘要 | gemini-2.5-pro | 0.031 元/次 | 便宜、响应快，长文处理稳 |
| 长文重构、改写 | deepseek-v3.2-thinking | 0.049 元/次 | 先推理再落笔，条理清楚 |
| 细致推理、抠语气 | claude-sonnet-4-5-thinking | 0.09 元/次 | 细节和语义拿捏更准 |
| 复杂分析、耐压任务 | deepseek-v4-pro-thinking | 0.09 元/次 | 长链路任务更顶得住 |
| 顺手生成配图 | gpt-image-2-pro | 0.25 元/次 | 生图模型，按张算 |
不用一开始就上贵的。日常总结和打标签，gemini-2.5-pro 完全够；真觉得答得不到位再往上升。
总结一段普通笔记、给十几个文件打标签、翻译一段话，这三类任务用 gemini-2.5-pro 和用 0.09 元那档，结果差别很小，单价却差三倍。
反过来，这些情况值得切贵的：笔记里概念密集、逻辑绕，需要先推理再回答；要它模仿你自己的语气改写；要它从互相矛盾的记录里判断哪个说法成立。
判断方法：先用便宜模型跑一遍，输出能直接用就继续用，不能就换贵的重跑。按次计费下重跑一次也就几分钱。
每个都写清按什么键、得到什么结果。
动作：在笔记里选中一段文字，按插件绑定的快捷键（Copilot 常见绑定是 Ctrl+Shift+C 这类，具体在插件设置的快捷键区域看，也可以设成右键菜单），在弹出的框里输入指令。
指令示例：
把选中的这段内容总结成三条要点，每条一行，不要加任何感想。结果：选区下方或侧栏弹出三条要点，原始笔记内容不动。
动作：打开一篇笔记，确保它是当前活动文件，直接在插件侧栏提问。多数插件会把当前笔记内容自动带进去当上下文。
指令示例：
基于当前这篇笔记，找出里面互相矛盾的三处说法，逐条列出原文位置。结果：侧栏给出针对这篇笔记的答案，不用手动复制整篇内容。长笔记最舒服的地方就在这：整篇 2 万字当上下文，价格和问一句话一样。
动作：用 Text Generator 这类模板化插件设好固定模板，把笔记正文作为变量塞进去，让它只输出标签；也可以一篇篇选中，用工作流一的快捷方式跑。
指令示例：
只输出 3 到 5 个标签，用英文逗号分隔，不要输出别的任何文字。结果：得到一行逗号分隔的标签，直接粘到笔记属性或 frontmatter 里。批量跑的时候那句「不要输出别的任何文字」很关键，否则模型会顺手加一句客套话，你还得手工删。
动作：打开一篇写得很乱的长笔记，在侧栏发指令让它按指定结构重排。
指令示例：
把这个笔记重构成二层提纲：一级是问题域，二级是每个问题域下的结论和依据。
保持我原有的措辞，不要引入新的事实。结果：侧栏输出一份能直接粘回笔记的 Markdown 提纲。这一步建议用带推理的模型，比如 deepseek-v3.2-thinking，它先推理再落笔，层级更整齐，一次 0.049 元。
一是给格式，不要给形容词。与其说总结得好一点，不如说「三条要点，每条一行」，模型对格式的服从度远高于对形容词的理解。
二是明确说不要输出额外的话。结果要直接插进笔记时，模型多说的客套话会一起插进去。
三是让它保留原文措辞。笔记是你自己的东西，模型改写过的句子你回头会认不出来。
前两步在桌面端几分钟就能走完。第三步不用急，桌面端够用就先在桌面上用。