一、注册账号
打开链接 https://build.nvidia.com/，点击右上角的 「Login」。
输入邮箱
创建账号，随后在邮箱中收到验证码进行验证。
输入一个账户名。
顶部出现Please verify your account to get API access.的提示
二、手机号验证
点击 verify 进行验证，选择 China ，输入手机号，接收验证码进行验证。实测发现国内手机接收不了验证码。
改用英国giffgaff卡，可以成功接码验证。
三、创建 API Key
验证完成后，点击右上角的头像图标，在下拉菜单中选择 「 API Keys」
进入 API Keys 管理页面，点击 Generate API Key 按钮。
在弹出的对话框中设置key的名称和有效期，创建key。
创建后API Key只显示一次，需要立刻保存。
四、浏览模型
打开 https://build.nvidia.com/models，设置 Free Endpoint筛选条件，即可选择可用的免费模型。目前有 glm-5.2，minimax-3，deepseek-v4-pro，step-3.7-flash等主流开源模型。速率限制约40req/min。
点击模型页面，可以查看具体调用示例。
注意NVIDIA会记录数据用于训练，所以请勿上传机密信息或个人数据。
五、接入模型到NEW API
部署NEW API
租一台Linux服务器，用Claude Code/Codex快速部署NEW API的Docker容器，按照指示初始化NEW API。
添加渠道
在渠道管理中添加新渠道。
选择 OpenAI 类型，名称自定义，填入NVIDIA控制台创建的密钥。
API地址填 https://integrate.api.nvidia.com ，点击获取模型列表，会自动检测并填入上游模型。同时在高级设置中开启自动检测和自动同步。点击提交。
渠道已创建。
可以创建多个NVIDIA渠道，调用NVIDIA-FREE分组时会自动负载均衡到不同渠道，每个渠道设置降级模型，以便充分调用模型，避免频繁受到速率限制而停止工作。
接入claude code调用
在 cc switch 中创建自定义渠道，填入供应商名称，API KEY，URL等，选择 OpenAI Chat Completions 格式。
点击获取模型列表，选择要用的模型并填入。
保存。
测试调用成功。
接入Codex调用
在 cc switch 中创建自定义渠道，填入供应商名称，API KEY，URL等。
选择 Chat Completions 格式，开启本地路由映射，开启支持思考模式和思考等级。
点击获取模型列表，填入所需模型。
参考cc switch的文档https://ccswitch.io/zh/docs?section=proxy&item=service，设置本地路由，以便将 Chat Completions 格式转换为 Responses 格式。
开启路由开关，为Codex启用，启用日志记录。服务地址默认即可。
测试调用成功。
