AI.zh CN - houyhlouis/LLMOJ GitHub Wiki
AI
简体中文 | English | Wiki 首页 | 配置总览 | AI 环境
LLMOJ 可以借助 AI 模型导入题目、翻译和添加标签、估计难度、撰写题解、查找题目出处，以及生成并检验测试数据。每位用户使用自己的服务商账号和密钥设置 AI：网站不提供模型、密钥或额度。
- AI API 配置（
/ai/configuration）：你的服务商、模型、联网搜索和用量。 - AI 导入（
/ai/import）：根据题面创建题目。 - 题目编辑页中的 AI 面板：对已有题目执行 AI 操作。
LLMOJ 发给模型的指令是英文的，但模型输出的内容遵循所要求的语言：导入的题面保持原文语言，zh_CN 内容用中文撰写，en_US 内容用英文撰写。你自己的文本、题目和搜索结果按原样发送。
设置
- 请管理员授予你需要的权限（见权限与任务），然后打开 AI API 配置。
- 选择 服务商预设，或自行填写 API 类型、Base URL、密钥和模型。预设只会填写 API 类型和 Base URL。
- 获取模型列表 会先保存表单，再加载服务商的模型列表；选择模型后再保存一次。如果服务商无法列出模型，请直接输入模型编号。
- 如需联网搜索（用于查找题目出处），请配置 搜索 / MCP。
- 保存并测试连通性 会先保存，然后发出一次真实请求：一条简短的模型回复或一次搜索。这可能消耗服务商额度。测试失败不会撤销保存。
保存不会启动任何 AI 操作；请在导入页面或题目的 AI 面板中启动。
Base URL 必须使用 HTTP 或 HTTPS，长度 1～2000 个字符，不能包含用户名、密码、查询参数或片段。LLMOJ 会自动添加路径，因此不要包含 /chat/completions、/responses、/messages 或 /models；MCP 请填写完整的接口地址。
内网地址。 请求从服务器发出，因此内网、本机回环和链路本地地址会让用户访问到服务器所在的网络。只有站点管理员自己的配置，以及服务器管理员在 HYHOJ_AI_PRIVATE_HOSTS 中列出的主机（见 AI 环境）可以使用这些地址；其他用户会收到 PRIVATE_ENDPOINT_BLOCKED。每个解析出的地址都会被检查并固定用于该次连接，也不会跟随重定向。
在公开站点上让用户填写密钥之前，请先配置 HTTPS。
配置字段
以下是配置页面保存的字段。每次保存都会同时检查模型和搜索设置，即使你只修改了其中一项。
| 字段 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
llm.type |
chat |
API 类型：chat、responses 或 anthropic（见下文） |
llm.baseUrl |
https://api.openai.com/v1 |
服务商地址 |
llm.apiKey |
无 | 最多 4096 个字符。留空时，只有 Base URL 完全相同才保留已保存的密钥；URL 的任何改动（哪怕只是末尾的斜杠）都会清除它 |
llm.model |
空 | 模型编号，最多 200 个字符。生成和测试时必须填写 |
llm.reasoning |
空 | 推理强度或 token 预算，最多 50 个字符；为空时使用服务商的默认值（见下文） |
llm.maxTokens |
16384 |
输出 token 上限，512～1000000：是输出上限，不是上下文长度。对 api.deepseek.com 最多为 393216，页面会提示调整 |
llm.responsesRecovery |
auto |
responses 类型的 断线恢复：auto、off 或 background |
search.type |
tavily |
tavily 或 mcp |
search.baseUrl |
https://api.tavily.com |
Tavily 会加上 /search；MCP 按原样使用。切换到 MCP 时自动填入 https://mcp.tavily.com/mcp/ |
search.apiKey |
无 | 保留和清除规则与模型密钥相同。Tavily 和 MCP 都需要密钥 |
search.tool |
空 | 仅 MCP：要调用的工具名，必须与 tools/list 中的名称完全一致。为空时使用第一个名称包含 search 的工具 |
maxConcurrentJobs |
3 |
最大并行 AI 任务数：你同时运行的任务数，1～8 |
已保存的密钥永远不会返回给浏览器；页面只显示是否已保存。删除已保存的密钥 会删除当前标签页的密钥。
API 类型与预设
| 类型 | 接口与认证 | 输出上限与推理 |
|---|---|---|
chat |
/chat/completions，Bearer 密钥 |
api.openai.com 使用 max_completion_tokens，其他服务商使用 max_tokens；推理以 reasoning_effort 发送 |
responses |
/responses，Bearer 密钥 |
max_output_tokens；推理以 reasoning.effort 发送 |
anthropic |
/messages，x-api-key 和 anthropic-version: 2023-06-01 |
max_tokens；思考方式见下文 |
模型列表来自 Base URL 下的 /models（Anthropic 最多读取 20 页）。预设如下：
| 预设 | 类型 | Base URL |
|---|---|---|
| OpenAI | responses |
https://api.openai.com/v1 |
| Anthropic | anthropic |
https://api.anthropic.com/v1 |
| DeepSeek | chat |
https://api.deepseek.com/v1 |
| Google Gemini | chat |
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai |
| Groq | chat |
https://api.groq.com/openai/v1 |
| Mistral | chat |
https://api.mistral.ai/v1 |
| OpenRouter | chat |
https://openrouter.ai/api/v1 |
| SiliconFlow | chat |
https://api.siliconflow.cn/v1 |
| 阿里云 | chat |
https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
| Moonshot | chat |
https://api.moonshot.cn/v1 |
预设只填写类型和地址，并不代表该服务商的每个模型都在 LLMOJ 中测试过。
推理强度按以下方式传递；你的模型必须支持收到的参数。
- DeepSeek（
api.deepseek.com）：none、minimal、low、medium、high、xhigh、max或ultra。none关闭思考，其他值以该强度开启思考。 - Anthropic： 为空或
none时不开启思考。数字表示思考的 token 预算：至少 1024，且小于输出 token 上限。其他值以该强度请求自适应思考。 - 阿里云（
dashscope.aliyuncs.com，chat）：none关闭思考，其他值开启思考；数字还会设置思考预算。 - OpenRouter（
chat）：none关闭推理，其他值设置推理强度。 - 其他
chat服务商按原样收到reasoning_effort。
断线恢复
开启 断线恢复 后，responses 请求在服务商处后台运行（background: true、store: false），LLMOJ 保存响应 ID 并轮询结果。连接中断时，任务可以继续获取同一个响应，而不必为新请求付费；如果只是回复丢失，LLMOJ 永远不会重新发送原请求。auto 只对官方 api.openai.com 使用这一方式；background 为其他支持的服务商开启（api.deepseek.com 不支持）；off 关闭。修改密钥、地址或请求内容后会成为新的请求。
搜索与 MCP
Tavily 以 advanced 搜索请求最多五条结果。MCP 服务器通过 Streamable HTTP（JSON 或事件流）访问，使用 initialize、notifications/initialized、tools/list 和 tools/call；不支持本地 stdio MCP 服务器。查询以工具接受的 query、search_query 或 q 传递，接受时还会加上 max_results=5；需要其他参数的工具可能无法使用。对于 Tavily 托管的 MCP，LLMOJ 会自行把密钥加到地址中：不要把密钥写进 Base URL。
没有搜索密钥时，出处操作会以 SEARCH_NOT_CONFIGURED 失败，组合操作则跳过查找出处并继续。无法核实的出处永远不会被当作原题。
权限与任务
| 操作 | 需要 |
|---|---|
| 修改 AI 配置、获取模型列表、测试连通性 | ManageAiConfiguration，只能操作自己的配置 |
| 对题目启动或重试 AI 操作 | UseAi 和修改该题的权限 |
生成测试数据（testdata、all） |
另外需要 GenerateTestdata 和编辑该题数据的权限 |
| 导入题目（包括 ZIP 附件） | UseAi、ImportProblem、GenerateTestdata 和创建题目的权限 |
| 查看或取消任务和用量 | 只能查看自己的。管理员也看不到其他用户的密钥 |
写入任何内容之前都会再次检查权限。如果任务运行期间有人修改了题面、样例或评测设置，或者你的权限被撤销，任务会以冲突或权限错误停止，而不会覆盖这些修改。
- 任务在开始时读取你的配置，并在整个过程中使用它。修改只对之后启动（或重试）的任务生效。
- 全站同时最多运行 8 个任务，每道题同时只有一个。每位用户最多同时运行 最大并行 AI 任务数 个任务，运行中和排队中的总数最多 100 个。调低上限不会停止正在运行的任务。
- 生成的程序由本机评测机编译和运行，它同时最多运行三个 AI 流程，并与普通评测共用评测槽；见评测配置。
- 导入依次执行：识别题面、出处、翻译、标签、难度、题解、测试数据。全部执行同样的步骤但不创建题目；元数据只执行出处、翻译、标签和难度。
- 可以要求生成 5～1000 组测试数据（默认 20 组）。为了让子任务分数能够整除，数量可能会被调高（最多 1000），页面会提示。导入支持传统题、交互题和通信题（通信方式为
run-twice或 C++grader，自动识别或手动选择）；提交答案题请手动创建。 - 导入接受最大 10 MiB 的题面文件（Markdown 或文本，或 PNG、JPEG、WebP、GIF 图片），以及最大 64 MiB 的 ZIP 附件。
站点限制
站点管理员可以在 网站管理（/site-management）的 AI 部分限制 AI 的使用。修改立即对所有账号生效，并写入审计日志。
| 设置 | 默认值 | 含义 |
|---|---|---|
| 暂停 AI | 关闭 | 暂停期间不会发出任何 AI 请求：没有模型调用、搜索、模型列表或连通性测试。正在进行的请求会完成。排队中和运行中的任务会等待，恢复后从中断处继续 |
| 每个账号 24 小时内的 token 数 | 0（不限制） | 服务商报告的输入和输出 token，按任意 24 小时计算 |
| 每个账号 24 小时内的模型和搜索请求数 | 0（不限制） | 模型生成和联网搜索的次数，按任意 24 小时计算 |
| 每个任务的模型和搜索请求数 | 500 | 一个任务所有尝试（包括重试）的总数（0 表示不限制） |
| 同时进行的 AI 请求数 | 16 | 全站（每个后端进程）的数量。任务会等待空位；没有空位时，模型列表和连通性测试会被拒绝 |
限制计入请求所使用的配置（也就是服务商密钥）所属的账号。模型列表、后台响应的进度查询和 MCP 握手不计为请求，但同样会在暂停时停止，并等待空位。连通性测试会计入：它会发出真实的模型请求或搜索。
token 如何计算。 模型请求发出之前，会先占用它可能使用的最大 token 数：输出上限，加上对输入的宽松估计（每个 token 约三个英文字符或一个中文字符，每张图片 4096）。服务商报告实际用量后，用报告的数字代替占用的数量。如果服务商没有报告，或请求被中断，占用的数量会一直按最大值计算。服务商以错误状态拒绝的请求不计入。因此，如果已用量加上请求可能的用量会超过上限，请求就会被拒绝；如果单个请求的输出上限本身就超过上限，则会提示调低 输出 token 上限。
用户可以在 用量 中查看自己最近 24 小时内已使用的额度，包括仍被占用的 token。
任务因限制而停止时，会以说明是哪项限制的信息失败，并保留进度：额度允许后可以重试。这些额度不是金额：LLMOJ 不知道服务商的价格，被中断的请求也可能仍被服务商收费。
暂停 AI 不会清空队列：升级器仍会等待排队中的 AI 任务，因此升级前请取消它们或等待其完成。
测试数据验证与覆盖
对于传统题，生成的测试数据在发布前要通过以下检查：
- 规划。 模型分析题目的限制、退化情形和复杂度，规划覆盖方案：正确算法、用于小数据的精确检查程序（“oracle”），以及一到四个需要击败的、看似合理的错误或过慢程序，其中至少一个是错误程序。
- 独立程序。 小数据生成器、oracle 和另一个高效解法各自单独编写，只依据题面、限制和规划，看不到主生成器或参考解法。oracle 优先使用简单的穷举方法；如果没有合法的极小数据，则使用在最小合法规模下可行的精确方法。
- 对拍。 至少 64 组合法的小数据（子任务超过 64 个时更多），覆盖每个子任务，先由独立的校验器检查，然后参考解法和另一个解法都必须与 oracle 在全部数据上一致。
- 交叉检查。 每组最终测试数据都用另一个解法检查，并使用真实的 checker，因此多解和浮点输出的题目不会逐字比较。
- 挑战。 规划中的错误和过慢程序会被编译和运行，每个都必须在导出的某组最终测试数据上失败。
只有全部检查通过，数据才会发布。
挑战程序必须通过所有官方样例。错误程序必须在其针对的每个子任务中至少通过一组小数据，过慢程序必须通过其适用的所有小数据。错误程序在最终测试数据上答案错误、运行错误、超时或超内存都算被击败；过慢程序只有真正超出时间或内存限制才算（答案错误或崩溃会使该探测无效）。编译错误、checker 失败和基础设施错误都不算击败程序。
生成器会为每个目标构造特定的合法输入，而不只依赖大规模随机数据。例如，最短路题中的 SPFA 只有在限制允许构造出真正让它超时的图时，才会被当作“过慢”目标；程序永远不会因算法名称而被拒绝，合法的其他算法会被真实的 checker 接受。
如果某个目标通过了第一批最终测试，最多再尝试 16 次构造反例。有用的反例会替换同一子任务中的一组普通数据；最小和最大边界数据以及所有已有反例都会保留，数据组数和子任务分数不变。如果仍有目标存活，生成失败，数据不会发布。
任务页面会显示对拍数量、另一个解法的检查结果、每个目标的结果以及击败它的测试数据；result.testdataQuality.extraAttemptsUsed 记录额外尝试次数。data.yaml 记录规划（qualityPlan）、结果（qualityValidation）、最终数据编号（finalCaseIndices）以及辅助程序的 SHA-256（verificationSources）。seed 是场景编号而不是随机种子：导出的输入本身就是证据。辅助程序只保存在任务中，不会随数据发布。
交互题和通信题保留其协议模拟和检查，但无法使用这种独立测试，并会收到 TESTDATA_QUALITY_PROTOCOL_UNSUPPORTED 警告。无论通过多少测试，都不能证明所有错误或过慢的程序都会失败，也不能证明参考解法正确。这些检查需要更多的模型调用、费用和时间；见 AI 环境。
上传、取消与失败
- 文件上传成功后才会创建任务。取消上传 可以停止准备或上传，离开页面也会取消它们。服务器接受任务之后，关闭页面不会停止任务：请在 我的 AI 任务 中取消。如果启动任务超时，请先在 我的 AI 任务 中查看，再决定是否重新导入。
- 取消无法撤销服务商已经收取的费用，也无法撤销任务已经发布的内容。
- 如果生成的
make.cpp无法编译，模型有一次修复的机会。上传的 checker、交互器、manager 和 grader 永远不会被改写。第二次失败、样例失败或数据检查失败都会使任务失败。 - 题解在发布前会检查其中关于出处和计分的说法；这不能代替你自己审阅其中的算法。
- 如果浏览器无法读取文件（例如以 Snap 安装的 Firefox 读取 root 拥有的文件），请把文件复制到桌面用户拥有的文件夹。不要关闭浏览器的沙箱。
AI 在哪里运行，密钥保存在哪里
模型和搜索请求由后端发出。编译和运行生成的程序使用同一台服务器上的评测机，通过本机 socket 进行（all 模式）；在 web 站点上则通过评测队列使用远程评测机，结果相同。见分布式评测。
AI 配置保存在 ai_configuration 表中，每份都用站点主密钥以 AES-256-GCM 加密，主密钥默认为 data/ai/master.key（目录权限 0700，密钥 0600，所有者都是后端的运行用户）。如果已有保存的配置但密钥缺失，后端会拒绝启动，而不是创建新密钥。请同时备份数据库和主密钥：其他密钥无法解密。见 AI 环境。
用量记录保存每次请求的服务商、模型、耗时和报告的用量，从不保存密钥、提示词或回复。用量 可显示 1～366 天（默认 30 天）；服务商没有报告的用量在那里不做估计，失败和重试的请求都计为调用。
题解与自测
AI 撰写的题解显示在题目的 题解 标签和作者的 我的讨论 中；见题解。
为传统题发布正式数据时，还会保存生成这些数据的 make.cpp、std.cpp 和输入校验器，供之后开启自测的 NOI / OI 比赛使用。在 配置 Self Eval 中，AI 生成正式数据与 Self Eval 程序 会运行测试数据操作，并使用该管理员自己的 AI 配置和权限。
来源
ai.dto.ts、ai.types.ts、ai-provider.ts、ai-admission.service.ts、ai-responses.ts、ai.service.ts、ai-crypto.ts、ai-testdata-quality.ts、aiQuality.ts、aiRunner.ts。