refactor: ZenMux 节点移除 vendor 参数，模型下拉直接全量选择
- 模型列表本身按厂商排序聚类，配合 ComfyUI 下拉搜索（输入 "qwen/" 等 前缀过滤）已能满足筛选需求，vendor 下拉冗余 - 一并移除只为级联服务的前端脚本 web/zenmux_cascade.js 与 WEB_DIRECTORY Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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Claude Fable 5
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cc5852dc18
@@ -719,14 +719,13 @@ ComfyUI-SDMatte 传 `aux_input="trimap"`，把模型推到了没训练过的输
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连接 [ZenMux](https://zenmux.ai) 聚合平台（OpenAI 兼容协议），一个节点即可调用其收录的**所有文本类模型**（Anthropic、OpenAI、Google、DeepSeek、Qwen 等 20 家厂商、130+ 模型）。支持文本生成与多模态图像理解（最多 6 张图）。
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**特色功能**:
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- **厂商 → 模型二级选择**: 先在 `vendor` 下拉选厂商，`model` 下拉会自动收窄为该厂商的模型（由前端脚本 `web/zenmux_cascade.js` 联动）
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- **价格直接标在选项上**: 每个模型后缀形如 `[入$0.2/M 出$1.25/M]`，即输入/输出每百万 token 的美元价格，选型时一目了然
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- **快速筛选**: 模型列表按「厂商/模型名」排序聚类，同厂商模型天然相邻；在下拉的搜索框输入厂商前缀（如 `qwen/`、`anthropic/`）即可只看该厂商的模型
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- **离线可用的模型清单**: 模型与价格来自随包分发的 `zenmux/models_snapshot.json`；价格有变动时运行 `python zenmux/build_snapshot.py` 即可重新拉取更新
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- **旧工作流兼容**: 价格快照更新后，旧工作流里保存的带旧价格标签仍能正确解析出模型 id，不会失效
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**输入参数**:
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- `api_key` (STRING): ZenMux 平台的 API Key（在 zenmux.ai 控制台获取）
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- `vendor` (选择): 厂商筛选，默认 `openai`
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- `model` (选择): 模型（带价格标注），默认 `openai/gpt-5.4-nano`
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- `system_prompt` (STRING): 系统提示词
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- `user_prompt` (STRING): 用户提示词
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+1
-4
@@ -93,7 +93,4 @@ NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS.update(IMAGESPLITTER_NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS)
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NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS.update(SDMATTE_NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS)
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NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS.update(ZENMUX_NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS)
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# 前端扩展目录（ZenMux 节点的「厂商→模型」级联脚本等）
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WEB_DIRECTORY = "./web"
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__all__ = ['NODE_CLASS_MAPPINGS', 'NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS', 'WEB_DIRECTORY']
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__all__ = ['NODE_CLASS_MAPPINGS', 'NODE_DISPLAY_NAME_MAPPINGS']
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@@ -1,60 +0,0 @@
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// ZenMux 节点「厂商 → 模型」二级级联
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// 后端把全量模型标签（含价格）都放进 model 下拉以通过校验；
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// 本扩展在前端按 vendor 收窄 model 的候选列表。
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// 约定：模型标签第一个空格前是 "vendor/model" 形式的 id，
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// 故 label.split("/")[0] 即厂商名，与 vendor 下拉的取值同源。
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import { app } from "../../scripts/app.js";
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app.registerExtension({
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name: "Ruinode.ZenMuxCascade",
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async beforeRegisterNodeDef(nodeType, nodeData, _app) {
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if (nodeData.name !== "ZenMuxAPINode") return;
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const onNodeCreated = nodeType.prototype.onNodeCreated;
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nodeType.prototype.onNodeCreated = function () {
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const r = onNodeCreated?.apply(this, arguments);
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const vendorW = this.widgets?.find((w) => w.name === "vendor");
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const modelW = this.widgets?.find((w) => w.name === "model");
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if (!vendorW || !modelW) return r;
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// 全量标签快照（此时 options.values 是后端给的完整列表）
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const allLabels = (modelW.options.values || []).slice();
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const vendorOf = (label) => String(label).split("/")[0];
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// resetIfMissing：当前值不在收窄后的列表时是否重置为列表首项。
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// 手动切厂商 → 重置；加载旧工作流 → 保留（旧价格标签后端能解析）。
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const applyFilter = (vendor, resetIfMissing) => {
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const filtered = allLabels.filter((l) => vendorOf(l) === vendor);
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modelW.options.values = filtered.length ? filtered : allLabels.slice();
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if (resetIfMissing && !modelW.options.values.includes(modelW.value)) {
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modelW.value = modelW.options.values[0];
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modelW.callback?.(modelW.value);
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}
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this.setDirtyCanvas?.(true, true);
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};
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const origCallback = vendorW.callback;
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vendorW.callback = function (value) {
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const r2 = origCallback?.apply(this, arguments);
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applyFilter(value, true);
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return r2;
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};
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// 新建节点：按默认厂商先收窄一次
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applyFilter(vendorW.value, false);
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// 加载已保存的工作流：configure 恢复 widget 值后再按真实厂商收窄，
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// 但不动用户保存的 model 选择
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const onConfigure = this.onConfigure;
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this.onConfigure = function () {
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const r3 = onConfigure?.apply(this, arguments);
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applyFilter(vendorW.value, false);
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return r3;
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};
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return r;
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};
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},
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});
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@@ -4,14 +4,13 @@ ZenMux 模型注册表
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=================
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从随包分发的 models_snapshot.json 加载模型清单，为节点提供：
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- all_vendors() 厂商列表（模型 id 的前缀，如 "openai"）
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- all_model_labels() 全量「带价格」下拉标签，按厂商 → 模型排序
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- all_model_labels() 全量「带价格」下拉标签，按厂商 → 模型排序聚类
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- default_model_label() 默认模型 openai/gpt-5.4-nano 对应的标签
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- label_to_model_id() 从下拉标签解析真实 model id（对旧标签/纯 id 也兼容）
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标签格式（价格单位：USD / 百万 token）：
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openai/gpt-5.4-nano [入$0.04/M 出$0.32/M]
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标签第一个空格前恒为 model id，前端级联 JS 与后端解析都依赖这一点。
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标签第一个空格前恒为 model id，后端解析依赖这一点。
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快照可用 build_snapshot.py 随时重新拉取更新。
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"""
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@@ -64,12 +63,6 @@ _MODELS = _load_models()
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_LABELS = [_make_label(m) for m in _MODELS]
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_LABEL_TO_ID = {lb: m["id"] for lb, m in zip(_LABELS, _MODELS)}
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_KNOWN_IDS = {m["id"] for m in _MODELS}
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_VENDORS = sorted({m.get("vendor") or m["id"].split("/")[0] for m in _MODELS},
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key=str.lower)
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def all_vendors():
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return list(_VENDORS)
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def all_model_labels():
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+9
-17
@@ -5,8 +5,8 @@ ZenMux API 连接节点
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通过 ZenMux 聚合平台（https://zenmux.ai）调用其收录的所有文本类模型。
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特性：
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- 模型选择做成「厂商 → 模型」两级级联：先在 vendor 下拉里选厂商，
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再在 model 下拉里选该厂商的模型（联动由配套前端 zenmux_cascade.js 完成）。
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- 模型下拉覆盖 ZenMux 全部文本模型，按「厂商/模型名」排序聚类；
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ComfyUI 下拉自带搜索，输入厂商前缀（如 "anthropic/"）即可快速过滤。
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- 每个模型选项后面直接标注输入/输出价格（USD / 百万 token）。
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- 具备常规 API 节点的完整参数：api_key、system/user prompt、seed、
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temperature、top_p、max_tokens、以及可选的多模态图像输入与代理。
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@@ -31,7 +31,6 @@ from .model_registry import (
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DEFAULT_MODEL_ID,
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default_model_label,
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all_model_labels,
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all_vendors,
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label_to_model_id,
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)
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@@ -83,7 +82,6 @@ class ZenMuxNode:
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# ────────── 输入定义 ──────────
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@classmethod
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def INPUT_TYPES(cls):
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vendors = all_vendors()
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model_labels = all_model_labels()
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default_label = default_model_label()
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return {
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@@ -92,13 +90,8 @@ class ZenMuxNode:
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"default": "",
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"multiline": False,
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}),
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# vendor 只用于前端级联筛选；后端不依赖它（真实模型从 model 解析）。
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# 默认选中 openai。
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"vendor": (vendors, {
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"default": "openai" if "openai" in vendors else (vendors[0] if vendors else "openai"),
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}),
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# model 的候选是「全量」模型标签（含价格），保证 ComfyUI 后端校验通过；
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# 前端 JS 会按 vendor 把可见项收窄到该厂商。
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# 全量模型标签（含价格），已按厂商排序聚类；
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# 下拉搜索框输入厂商前缀（如 "qwen/"）即可过滤。
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"model": (model_labels, {
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"default": default_label,
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}),
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@@ -169,12 +162,12 @@ class ZenMuxNode:
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# ────────── 宽松校验 ──────────
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@classmethod
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def VALIDATE_INPUTS(cls, vendor, model):
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||||
def VALIDATE_INPUTS(cls, model):
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"""
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接管 vendor / model 两个下拉的校验，替代 ComfyUI 内置的
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「值必须在候选列表里」检查：价格快照更新后，旧工作流里保存的
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标签（带旧价格）不再逐字匹配新列表，但只要能解析出 model id
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就应放行，避免整个工作流被判为无效。
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接管 model 下拉的校验，替代 ComfyUI 内置的「值必须在候选列表里」
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检查：价格快照更新后，旧工作流里保存的标签（带旧价格）不再逐字
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匹配新列表，但只要能解析出 model id 就应放行，避免整个工作流
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||||
被判为无效。
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||||
"""
|
||||
if label_to_model_id(model) is None:
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return f"无法从 '{model}' 解析出 ZenMux 模型 id"
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@@ -198,7 +191,6 @@ class ZenMuxNode:
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def generate(
|
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self,
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api_key,
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vendor,
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model,
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system_prompt,
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user_prompt,
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