多端 AI 聊天客户端 Kelivo 简介及常见使用答疑

Kelivo 简介

Kelivo 是用 Flutter 写的一个开源的多端 AI 聊天客户端，支持 iOS、Android 移动端和 Windows、MacOS、Linux 等电脑端，界面高度可自定义，允许备份和恢复。允许接入所有供应商，需要自带 API Key。

省流人话版

1. 一般情况下，必须为 API 厂商（如 DeepSeek）付钱，拿到 API Key 才能使用 Kelivo。
2. 不应乱动除了 API Key 和模型选择以外的其他所有配置（不要开启 Response API、不要修改或删除 /chat/completions），除非知道自己在做什么。
3. 多端同步聊天记录的原理是在一端上传备份，在另一端恢复备份。需要自己寻找 S3 或 WebDAV 兼容的云服务，通常可以：(A) 注册坚果云并研究 WebDAV 兼容, (B) 使用 Cloudflare 或其他国外服务, (C) 自己购买服务器部署 Nextcloud，(D) 自己购买云服务商的 S3 服务。大小：短期 1G 够用。
4. 联网搜索不要用内置的本地 Bing（必应），质量极差，建议使用官方 App，或注册 Tavily / 配置 Exa MCP（目前免费）

Kelivo 不是什么

1. 不是 Agent 工具。支持 MCP 协议，但暂不支持 Skills（这个随时可能会加上），短期内不会考虑内置 Linux 环境等客户端（即，不是 Claude Code / Codex / OpenCode / OpenClaw / Hermes Agent 此类工具）。
2. 不是客户端服务器一体化的平台。没有自动的多端同步功能，没有账号系统。备份与恢复需要你自己拥有 S3 或 WebDAV 实例。
3. 不支持 AI 群聊、接入飞书、微信、QQ 等，这些也是典型的 Agent 应用场景。

Kelivo 的亮点

软件名称	开源	免费	电脑端	Android	iOS	多端同步
Kelivo	✅	🟡	✅	✅	✅	🟡
RikkaHub	✅	🟡	🟠	✅	🟠	🟠
DeepSeek 豆包、千问 App	❌	✅	✅	✅	✅	✅
Cherry Studio	✅	🟡	✅	❌	❌	🟡
ChatBox	✅	🟡	✅	✅	✅	❌

（✅ 完全符合 | 🟡 某种意义上是 | 🟠 几乎不是 | ❌ 完全不符合）

• 对比 RikkaHub / Cherry Studio：背靠 Flutter，多平台支持更全。代价是 Flutter 在某些平台上渲染效果未必最好，但可以通过自定义字体调整。
• 对比 DeepSeek、豆包、千问、Kimi、元宝 等 App：无厂商锁定（Vendor Lock-in），代码公开，切换更自由，允许接入多家 AI 供应商。
• 对比 ChatBox：多端同步支持更好、推理模式等兼容更佳、功能更丰富、开发更活跃。

基础概念科普

C1 供应商 / API / Tokens

• 供应商：向你提供 AI 服务的公司或平台。如 DeepSeek、火山引擎、阿里云百炼、OpenRouter。
• API Key：你需要向对应的平台支付后获得调用 API 的密钥，称为 API Key，不可给其他任何人看（日志、截图需要脱敏处理），否则他人可以使用你的余额进行对话。
• Token：AI 计费的基本单位。输入 Tokens 包括系统提示词、你发的消息内容，输出 Tokens 包括推理、正式输出（即使思维链展示的是概括后的版本，也是按原始思维链全收费）。
• 中转站：聚合其他官方供应商后，向你提供服务的供应商。中转站可以看到你的所有请求，你无法保证它使用你所指定的模型（可偷梁换柱），且无法保证它不出售你的数据。与此对比，OpenRouter（几乎是唯一的正规中转）、阿里云百炼、火山引擎等平台承诺不出售你的数据，仅在监管要求下出示近期对话记录；DeepSeek 会使用你的数据进行下一代模型的训练，但不会泄露你的对话隐私。

C2 视觉 / 识图 / OCR / 生图

• 视觉 / 识图 / 多模态：通常指同一件事，都是指能够读取图片信息，其中“多模态”还可能包含音频、视频。常见的有 Gemini、GPT、Claude、Kimi、豆包 全系模型、Mimo V2.5（Mimo V2.5 Pro 不支持）、Step 3.7 Flash、MiniMax M3 等。DeepSeek v4 均不支持图片输入。
• 生图：特指 GPT-Image-2、Nano Banana (Pro)、Seedream 等图片生成。

C3 系统提示词 / 人设风格 / 搜索

• 系统提示词 (System Prompt)：指引模型人设、风格、重要背景信息的提示词。官网调用时通常内置一套提示词，故你在 Kelivo 通过 API 调用的回答风格会与官方不同。这时候需要你手动去助手编辑界面设置系统提示词，或者使用指令注入功能每次手动选择需要注入的指引信息。
• 搜索：官方 App 通常搜索功能比较齐全，但 API 通常不内置搜索功能。Kelivo 自带的 Bing 搜索性能极差，你几乎不会搜集到有用信息。建议购买 AI 搜索平台的 API 自定义配置，或将部分搜索任务留给官方 App。

C4 聊天记录的导入

• 聊天记录属于平台特定的数据，不同平台的聊天记录默认不互通。Kelivo 提供了从 Cherry Studio / ChatBox 导入的功能，但随时可能因为第三方版本更新而现有代码失去支持。
• 如果你想要从 DeepSeek 等非开源平台导入对话内容（模型开源，平台不开源），请做好多次尝试、四处搜索的折腾的准备，虚心向有经验的人求教。

C5 上下文管理 / 压缩 / 清空 / 聊天记录数量限制

• 限制上下文聊天记录数量：该观念的根本原因是 输入 Tokens 计费是累加的。例如，每次你问问题 100 tokens，AI 回答 500 tokens，那么你第一次问（不计系统提示词）需要支付 100 input + 500 output 的费用，第二次需要支付 700(100+500+100) input + 500 output 的费用，第 20 次需要支付超万 input tokens 的费用。这是 Transformers 的架构所致。显然，如果话题和之前的聊天记录不相关，请立即开启一次新的对话。
• 缓存命中：但是如今大多数供应商都适配了缓存机制，防止输入 tokens 成本爆炸。连续对话场景下（不编辑或舍弃之前的信息），若间隔时间足够短，则服务商会缓存命中，收取更少的费用（一般 10%~20%，DeepSeek v4 仅需付约 1% 的费用）。所以如今，除非生图等特殊情景，建议你将上下文消息数量选项（助手编辑界面中）关闭，否则上下文可能意外截断，但请记得及时新开对话。
• 上下文压缩：是指调用 AI 模型要求其总结当前会话的信息，以便减少下一次对话的 tokens 消耗，但又不至于完全丧失上下文情境的折中方案。请注意所有的上下文压缩都是有损的，你不可假定压缩后 AI 记得上次对话的每一个细节。

FAQ 常见问题指引

Q1 聊天时界面报错/无响应

若您遇到具体的报错信息，请立即打开翻译软件把报错信息粘贴进去（或发挥自己的英语水平），再向他人提问。

Q1.1 有 image_url not supported 字样

DeepSeek v4 等模型不支持图片输入。请在“默认模型”配置 OCR 模型（推荐 Doubao Seed 2.0 Lite）作为外挂，或建议干脆转向支持图片的模型（见前文 C2）。

Q1.2 有 Insufficient Balance 字样

余额不足，请前往对应供应商平台充值。

Q1.3 出现 404 Not Found 字样

请前往对应供应商界面检查“API 路径”，看看是不是 /chat/completions，注意这个字段不能是灰色的，如果是灰色的说明你手动删除了，在展现默认值！

Q1.4 生图失败

如果你用了中转站，那么就是中转站的锅了。如果没有，暂时没遇到过这种情况。

Q2 聊天建议如何开启与关闭

在“默认模型”界面选择聊天建议模型以开启该功能，点击右上角的重置按钮以关闭此功能。

Q3 提示词导入

“从文件导入”需要 UTF-8 编码的纯文本文件，不可用 docx、压缩包。注意 Windows 很多 .txt 文件默认不是 UTF-8，而是 ANSI。如果你折腾不明白，建议复制粘贴。

聊天内容模板：不建议乱动，保持为 {{message}}。

我的问题不在里面

你可以选择：

1. 如果是一些两年前就有的概念，建议询问豆包、DeepSeek 等官方 App 里的 AI。
2. 确保了解基础概念后，耐心请教他人。
3. 如果问题实在冷门，推荐前往 https://zread.ai/Chevey339/kelivo 点击上方“Ask AI”按钮（手机端请先横屏），明确你的问题，GLM 5.1 将分析你的请求结合源码给你答复。