Agent Prompt

请在当前项目中接入 ModelRush，并直接完成必要的代码修改。这是一项与 Agent 品牌无关的工程任务；先检查项目，再选择符合现有架构的实现方式。
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本次范围是 ModelRush 全部已上线能力：文本、代码、图片、视频和音频。不要把它实现成仅 LLM 或仅 Chat Completions 的接入。
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API Key 引导（在发起任何 ModelRush 请求前完成）：
1. 先询问用户是否已经拥有 ModelRush API Key，并检查服务端环境中是否已配置 MODELRUSH_API_KEY；只确认是否存在，绝不输出或记录其值。
2. 如果没有配置，暂停 API 接入并指导用户：
   - 前往 https://modelrush.ai/dashboard/keys 创建 API Key；
   - 根据当前项目的环境变量约定，找到或创建被 Git 忽略的服务端环境文件（例如 .env.local），写入 MODELRUSH_API_KEY= 占位符；
   - 请用户自行把真实 Key 粘贴到该文件；不要让用户把 Key 发到聊天里；
   - 对生产环境，指导用户在部署平台的加密环境变量或 Secret 设置中添加同名变量，而不是写进源码。
3. 确认变量已可被服务端读取后再继续，但不得在终端、日志或最终回复中打印 Key。若仍未配置，停止所有需要认证或可能计费的请求，并明确告诉用户下一步。
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执行要求：
1. 检查语言、框架、包管理器、服务端边界、环境变量约定和现有 AI 层，不要猜测。
2. API Base URL 使用 https://api.modelrush.ai/v1；只从服务端环境变量 MODELRUSH_API_KEY 读取 Bearer Key。环境变量示例文件只写占位符，绝不把真实 Key 写入源码、日志、Git 或客户端 Bundle。
3. 先调用 GET /v1/models 和 GET /v1/regions，读取真实的 model ID、模态、operations、limits 和可用区域；以返回结果和公开文档为准。
4. 按 operation 设计适配层，不要假设所有模型都使用 LLM 的 messages 输入或 Chat Completions 输出：
   - Chat、Embeddings、Rerank 等兼容接口可复用现有 OpenAI-compatible 客户端；
   - 图片、视频、音频和语音接口使用各自的 HTTP Schema；
   - 异步媒体请求保存 Prediction ID，处理 queued / processing / succeeded / failed / cancelled / expired，并支持轮询或 Webhook；
   - 私有素材先使用 /v1/uploads，不把本地路径或长期公开 URL 当作生产方案。
5. 对 429、5xx 和超时增加有限次数的指数退避；不要对非幂等提交无限重试。
6. 统一保存 request_id、model、operation、region、status、usage 或计费字段，便于 Dashboard 排查。
7. 提供一个清晰的应用层入口，但保留每种模态特有的输入、输出和异步状态，不要用一个虚假的 LLM 类型抹平差异。
8. 先用 GET /v1/models 做非计费验证。只有得到明确批准后，才执行会产生费用的生成 Smoke Test。
9. 运行项目现有的 lint、typecheck、test 或 build。
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验收标准：
- 环境变量示例已更新，但不包含真实密钥。
- 所选范围能从真实 Registry 发现并路由，不依赖 Codex、Claude、Cursor 等 Agent 名称。
- 同步与异步操作分别正确处理，错误和请求标识可追踪。
- 最终回复列出修改文件、验证结果、未执行的付费验证和剩余风险。
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公开文档：https://modelrush.ai/docs