使用跳板机连接校内 API 模型

本文记录一下我从校外环境，通过跳板机访问校内 API 模型，并接入 WorkBuddy 的完整实现过程。

成功流程总结（校外 → 跳板 → 校内 API → WorkBuddy）

整体拓扑

你的 Windows 电脑 (校外)
   ↓  SSH -L 8443:api.llm.ustc.edu.cn:443
跳板机 (xxx:6669)
   ↓  校内网络
中科大 API 服务器 (api.llm.ustc.edu.cn:443)

WorkBuddy 发请求时，DNS 被本地 hosts 劫持到 127.0.0.1:8443，SSH 隧道将流量原封不动转发到校内 API 服务器的 443 端口，TLS SNI 和 HTTP Host 头保持不变。

步骤一：修改本地 hosts（管理员权限）

编辑 C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts，添加一行：

127.0.0.1  api.llm.ustc.edu.cn

然后执行 ipconfig /flushdns 刷新 DNS 缓存。

目的：让 api.llm.ustc.edu.cn 解析到本地 127.0.0.1，后续 SSH 监听的 8443 才能收到流量。

步骤二：建立 SSH 本地端口转发隧道

在 Windows 终端（CMD / PowerShell / Windows Terminal）执行：

ssh -L 8443:api.llm.ustc.edu.cn:443 My-Jump -N

其中 My-Jump 是已有的 SSH 主机别名（对应 xxx:6669，密钥认证）。
-N 表示不登录 shell，只维持隧道。

可选：将该配置固化到 ~/.ssh/config：

Host My-Jump
    HostName xxx
    Port 6669
    User jump-gate
    IdentityFile ~/.ssh/id_rsa
    LocalForward 8443 api.llm.ustc.edu.cn:443
    ServerAliveInterval 30

之后只需 ssh My-Jump -N 即可。

步骤三：验证隧道连通性（curl）

curl -X POST "https://api.llm.ustc.edu.cn:8443/v1/chat/completions" `
  -H "Content-Type: application/json" `
  -H "Authorization: Bearer sk-..." `
  -d '{"model":"glm-5.2","messages":[{"role":"user","content":"您好"}]}'

返回正常 JSON 响应即表示隧道 + hosts 劫持均生效。

步骤四：WorkBuddy 配置自定义模型

进入 WorkBuddy → 设置 → 模型管理 → 添加自定义模型 → OpenAI 兼容。

配置项	填写内容
API Base URL	https://api.llm.ustc.edu.cn:8443/v1
API Key	sk-...（原样）
模型名称	glm-5.2
类型	OpenAI 兼容

注意 Base URL 必须包含端口 :8443 且必须以 /v1 结尾，否则路径拼接错误导致 404。

验证成功标志

WorkBuddy 对话中输入任意问题，能正常获得 deepseek-v4-pro 的回答，且网络请求走本地 8443 → SSH 隧道 → 校内 API，无额外代理配置。

附加

• 隧道窗口需保持运行，可考虑用 Start-Process 隐藏窗口或改用 autossh 保活。
• 若校内 API 升级支持 tool_call 或 thinking 参数，WorkBuddy 可能需要调整 models.json 中的 supportsReasoning 等开关，届时再针对性处理。
• 此方案不影响其他网络流量，仅劫持 api.llm.ustc.edu.cn 域名。