IronClaw accepte une API personnalisée au moyen d’un bloc de quatre champs : un emplacement [llm.default] dans ~/.ironclaw/reborn/config.toml contenant provider_id, base_url, model et api_key_env — ou, lorsqu’aucun emplacement n’existe, les variables d’environnement LLM_BACKEND / LLM_BASE_URL / LLM_API_KEY qu’il utilise alors comme solution de repli. Les deux formes sont à jour et documentées. Ce que les pages de configuration ne regroupent pas au même endroit, c’est la liste des fonctionnalités dont un point de terminaison personnalisé ne bénéficie pas — notamment le streaming natif, la découverte des modèles, les points de rupture cache_control d’Anthropic et l’affichage exact des coûts — et c’est cette liste qui mérite d’être lue avant de choisir un fournisseur.
Une précision s’impose d’abord, car les résultats de recherche sont dominés par d’autres produits. Cette page concerne github.com/nearai/ironclaw, décrit dans les métadonnées de son propre dépôt comme « IronClaw is an Agent OS focused on privacy, security and extensibility » : en Rust, non archivé et non dérivé d’un fork, 12,626 étoiles, créé le 3 février 2026 et poussé pour la dernière fois le 21 septembre 2026 (API GitHub, le même jour). Il ne s’agit ni de la souris gaming Corsair du même nom, ni du jeu de rôle sur table de Sanguine Productions, ni du token crypto IRONCLAW, ni du dépôt sans rapport JoasASantos/ironclaw — aucun de leurs prix ou de leur configuration n’a sa place sur cette page. La documentation canonique se trouve sur docs.ironclaw.com et dans l’arborescence docs/ du dépôt lui-même ; un miroir tiers Mintlify se classe pour les mêmes titres et peut être obsolète.
L’attribution mérite d’être citée plutôt que paraphrasée, car les propres surfaces du fournisseur diffèrent : ironclaw.com place « Built by » à côté d’un logo NEAR et des mots « Near Foundation » dans le corps de la page, et « — by NEAR AI » dans le pied de page, tandis que l’organisation GitHub est nearai.
La configuration minimale d’un fournisseur IronClaw personnalisé
La structure de slot dans ironclaw_config accepte exactement quatre champs facultatifs, et ses propres commentaires de documentation les décrivent comme des remplacements de l’entrée du catalogue : model remplace le default_model du fournisseur, api_key_env remplace son api_key_env, et base_url remplace son default_base_url. La documentation des fournisseurs ajoute que base_url « fonctionne également avec tout autre fournisseur lorsque vous devez le router via un proxy ou un endpoint régional » — il ne s’agit donc pas uniquement d’une fonctionnalité de l’adaptateur générique.
[llm.default]
provider_id = "openai_compatible"
base_url = "https://api.kunavo.com/v1"
model = "claude-sonnet-4-6"
api_key_env = "LLM_API_KEY"Trois règles importantes. L’absence de base_url est fatale, et non remplacée par une valeur par défaut : la documentation indique qu’elle « laisse le slot sans destination et empêche la résolution du modèle », et l’entrée de catalogue openai_compatible contient base_url_required: true. api_key_env attend un nom de variable, jamais une clé — un secret collé est « rejeté au moment de l’analyse, et non accepté silencieusement », tandis que ironclaw config set <provider>.api_key invite avec la saisie masquée. Rien ne s’applique avant un redémarrage : config set « ne redémarre jamais quoi que ce soit », il affiche l’étape ironclaw service restart qu’il vous reste à exécuter. Et n’attendez pas de config set qu’il écrive le slot à votre place — la page de configuration répertorie [llm.default] parmi les sections « modifiées directement dans config.toml », et config set « rejette une clé non prise en charge au lieu de ne rien faire silencieusement ».
La forme utilisant l’environnement est le repli documenté lorsque [llm.default] est absent, et la documentation tranche clairement : « Les deux fonctionnent… Préférez le slot TOML pour une installation permanente et la forme utilisant l’environnement pour les exécutions ponctuelles et les conteneurs. »
export LLM_BACKEND=openai_compatible
export LLM_BASE_URL=https://api.kunavo.com/v1
export LLM_API_KEY=sk-kn-...
export LLM_MODEL=claude-sonnet-4-6
# optional: LLM_EXTRA_HEADERS is the openai_compatible entry's
# extra_headers_env; the timeout is a general .env.example setting
export LLM_EXTRA_HEADERS=X-Title:MyAgent
export LLM_REQUEST_TIMEOUT_SECS=120L’ordre de résolution est compiled defaults < config.toml < environment variables < CLI flags ; une variable exportée a donc discrètement la priorité sur le fichier que vous venez de modifier. La procédure CLI évite toute modification manuelle : ironclaw models list, puis ironclaw models set-provider <id> --model <model>, puis ironclaw models status. Confirmez vos chemins avec ironclaw config path au lieu de faire confiance à l’un ou l’autre des emplacements documentés — la page de démarrage rapide indique que tout se trouve sous ~/.ironclaw, tandis que les pages de configuration et d’intégration indiquent ~/.ironclaw/reborn. Un piège opérationnel pour les utilisateurs hébergés : la page de configuration indique que les commandes ironclaw service « ne fonctionnent pas sur une instance hébergée par NEAR AI — il n’existe aucun gestionnaire de services utilisateur auquel elles puissent s’adresser » ; connectez-vous donc en SSH pour ironclaw config et redémarrez depuis l’Agent Dashboard. Toutes les citations proviennent de la branche main consultée le 21 septembre 2026.
Ce qu’un endpoint personnalisé n’atteint pas
Il s’agit des propres déclarations d’IronClaw concernant son comportement d’exécution prévu, lues dans les fichiers source et de contrat sur main. Il ne s’agit pas d’exécutions observées, et main était en avance sur le tag de version 1.4.0 — publié le 28 août 2026, selon l’API des releases GitHub — au moment de leur consultation.
| Capacité | Avec un slot personnalisé compatible OpenAI | Où cela est indiqué |
|---|---|---|
| Streaming SSE natif | Non — avec mise en tampon. Activé « uniquement lorsque IronClaw peut observer un événement terminal faisant autorité : NEAR AI, Anthropic OAuth et Codex Responses ». Le transport Anthropic par clé API et OpenRouter utilisent également la mise en tampon | ironclaw_llm/CONTRACT.md |
| Découverte des modèles | Non — can_list_models est faux pour openai_compatible et openrouter, les identifiants sont donc saisis manuellement, à l’identique | assets/providers.json |
| URL de base via l’environnement | Oui dans ce cas — openai_compatible déclare LLM_BASE_URL. Il s’agit de l’une des 7 seules entrées sur 26 du catalogue à déclarer une variable d’URL de base ; openrouter, together, fireworks, groq, deepseek, mistral et les autres doivent utiliser le champ de config.toml | assets/providers.json |
| Schémas d’outils tels qu’ils sont écrits | Non — réécrits en mode strict OpenAI à la frontière du fournisseur : additionalProperties: false, toutes les propriétés sont forcées dans required, et les champs facultatifs deviennent nullable | ironclaw_llm/CONTRACT.md |
| Mise en cache des prompts | Mixte, et pas simplement absent. Les points d’arrêt Anthropic cache_control ne sont émis que par les deux transports Anthropic ; un slot compatible OpenAI n’en envoie donc aucun. En revanche, le prompt_cache_key d’OpenAI lui parvient : l’indicateur est « défini à true par les fabriques génériques compatibles OpenAI, DeepSeek et OpenRouter », la passerelle loop-host étant la seule jonction qui fournisse une valeur. La mise en cache éventuelle de votre endpoint relève ensuite de son propre comportement, qu’IronClaw ne demande ni n’observe | ironclaw_llm/CONTRACT.md |
| Basculement entre fournisseurs | Non — le décorateur de basculement permute entre les modèles NEAR AI via NEARAI_FALLBACK_MODEL ; tout basculement entre types de fournisseurs « nécessite une construction manuelle » | ironclaw_llm/CONTRACT.md |
| Cache des réponses des tours avec outils | Jamais mis en cache — complete_with_tools() est exclu en raison de ses effets de bord | ironclaw_llm/CONTRACT.md |
| Sélectionnable par les utilisateurs sur une installation multi-utilisateur | Pas automatiquement — « La configuration du fournisseur ne publie pas à elle seule les modèles aux utilisateurs » ; un administrateur ajoute chaque identifiant sous Settings → Inference → User model access | Documentation du fournisseur |
Le catalogue d’IronClaw est un catalogue de conversation, et Kunavo ne fournit aucun modèle d’embeddings, de synthèse vocale ou de reconnaissance vocale ; toute partie de votre configuration qui en a besoin doit donc pointer vers un tout autre emplacement.
L’affichage des coûts d’IronClaw n’est pas votre facture
Deux chemins distincts calculent les montants dans IronClaw, ils ne concordent pas et aucun ne lit les données de votre fournisseur. price_usage() dans ironclaw_common utilise une table codée en dur de tarifs par token et revient à default_cost() — 0.0000025 en entrée et 0.00001 par token, soit un tarif de type GPT-4o de $2.50 / $10.00 par million — en partant du principe qu’« un nouveau modèle payant ne doit jamais être tarifé silencieusement à zéro ». Parallèlement, le StaticModelCostTable de l’hôte de boucle fait l’inverse pour les réservations de budget : un profil absent de sa table « revient à None, que le comptable traite comme un coût nul ». Enfin, sur le chemin llm_costs, la remise de lecture du cache est devinée à partir du nom du modèle par sous-chaîne — claude divise par dix, gpt ou un préfixe o1/o3/o4 par deux, et tout le reste par un
La conséquence pratique est que budget.user_daily_usd, budget.pause_at et les autres clés [budget] d’IronClaw encadrent une estimation, et non un montant facturé. Elles restent utiles sur un agent toujours actif — l’objectif est d’arrêter rapidement une boucle incontrôlée — mais rapprochez-les de l’utilisation enregistrée par votre fournisseur, et non du nombre affiché à l’écran.
Une estimation détaillée pour une journée d’agent
Il s’agit de calculs de tokens, et non du coût d’une tâche mesuré ni d’un plafond de facture. Supposons une journée d’activité de l’agent totalisant 1,000,000 tokens d’entrée non mis en cache et 40,000 tokens de sortie — une hypothèse illustrative, choisie parce qu’un environnement toujours actif accumule les entrées via les battements de cœur et les routines plutôt que dans de longues réponses. Les tarifs sont les prix du catalogue Kunavo en vigueur par million de tokens.
| Modèle | Entrée / sortie par million | Journée d’agent estimée | Les motifs de vision correspondent-ils à cet identifiant ? |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 4.5 | $0.70 / $3.50 | $0.840 | Oui |
| GPT-5.6 Terra | $0.70 / $4.20 | $0.868 | Non |
| Claude Sonnet 4.6 | $2.10 / $10.50 | $2.520 | Oui |
| Claude Opus 5 | $3.50 / $17.50 | $4.200 | Oui |
La dernière colonne constitue la surprise utile : elle dépend de la chaîne de l’identifiant, et non du modèle. vision_models.rs recherche des sous-chaînes dans une liste fixe qui comprend claude-opus-, claude-sonnet-, claude-haiku- et claude-fable- ; ces identifiants acheminent donc les pièces jointes d’image. Les autres identifiants du tableau ci-dessus ne correspondent à aucun de gpt-4o, gemini-1.5, gemini-2 ni au reste de la liste et seraient classés comme texte uniquement. En cas d’absence de correspondance, la passerelle loop-host envoie le texte du message sans les parties image et ne lève aucune erreur — le transcript persistant conserve un pointeur <attachments>, mais le modèle ne voit jamais l’image. Comparez la liste des motifs avec l’identifiant exact que vous comptez saisir avant de supposer que l’entrée image fonctionne. Multipliez les montants en dollars par votre propre nombre de jours avant de les considérer comme un budget. Le montant du catalogue Kunavo constitue un plancher de facturation plutôt qu’un plafond : lorsque l’amont transmet son coût, la facture correspond au montant le plus élevé entre le coût du catalogue et le coût amont multiplié par la majoration applicable. Les frais de cache et les outils externes ne sont pas inclus dans cet exemple, et le rechargement minimal est de $10 en crédits prépayés — un minimum de financement, et non des frais de tâche ou un abonnement. Consultez les détails de facturation.
Quelle voie l’emporte, et combien coûte IronClaw lui-même
Le logiciel est gratuit : la racine du dépôt contient à la fois LICENSE-APACHE et LICENSE-MIT, et son README indique MIT OR Apache 2.0. Il n’existe aucune édition payante du binaire ni aucun frais de licence. Vous payez les jetons, ainsi que l’hébergement si vous choisissez celui du fournisseur.
| Formule | Prix publié | À privilégier lorsque |
|---|---|---|
| IronClaw auto-hébergé | Logiciel à 0 $, MIT OR Apache-2.0 | Vous gérez déjà un hôte et souhaitez un contrôle total du point de terminaison |
| ironclaw.com Starter | Actuellement à 0 $, avec 5 $ affichés barrés ; « 5 $ de crédits inclus » | Vous essayez la solution hébergée. Interprétez-la comme une offre promotionnelle, et non comme un forfait permanent à 0 $ |
| ironclaw.com Basic | 20 $/mois, « 20 $ de crédits inclus » | « jusqu’à 2 instances d’agent », mutualisation de l’utilisation entre les déploiements |
| ironclaw.com Pro+ | 200 $/mois, « 200 $ de crédits inclus » | « jusqu’à 5 instances d’agent », accès anticipé aux modèles avancés, assistance prioritaire |
| Jetons NEAR AI Cloud | 0,15 $ / 0,50 $ par million (GLM 5.3 Flash), jusqu’à 3,30 $ / 16,50 $ (Kimi K3) | Le fournisseur recommandé par défaut, et le seul backend sur lequel le basculement intégré change de modèle |
| Une passerelle compatible avec OpenAI | Les tarifs par jeton de votre passerelle | Vous changez de famille selon la tâche et souhaitez une seule clé — en acceptant le streaming mis en mémoire tampon et les identifiants saisis manuellement |
| Modèle local via Ollama | Aucun frais par requête | Travail de petite taille ou privé ; augmentez LLM_REQUEST_TIMEOUT_SECS comme le suggère .env.example |
Les prix des forfaits hébergés ont été relevés sur ironclaw.com le 21 septembre 2026 ; il n’existe pas de page /pricing, les forfaits figurent sur la page d’accueil, et le balisage rendu affiche les 5 $ dans un élément barré, avec 0 $ comme prix actuel. La page d’accueil affirme également : « Lancez jusqu’à 5 agents dans un environnement d’exécution de confiance avec jusqu’à 130 millions de jetons par mois » — cette phrase se trouve au-dessus des trois cartes et ne nomme aucun forfait ; ne l’associez donc pas à l’un d’eux. Trois éléments que ce guide n’a pas pu établir et qu’il ne devinera pas : si les forfaits hébergés autorisent une clé tierce, ce que les crédits inclus permettent réellement d’acheter ou ce qui se passe lorsqu’ils sont épuisés, et à quel forfait correspond le chiffre de 130 millions. Les tarifs des jetons ont été relevés sur near.ai/pricing le même jour ; cette page précise : « Aucun frais de plateforme ne s’ajoute au tarif du modèle » et couvre uniquement ses modèles de texte confidentiels.
Une limite de confidentialité à énoncer clairement, car c’est la raison pour laquelle certaines personnes choisissent cet environnement d’exécution. Les contrôles décrits dans le README et la page de sécurité d’IronClaw — secrets « chiffrés au repos » et injectés à la limite de l’hôte, bac à sable WASM pour les outils non fiables, liste blanche des points de terminaison, détection des fuites — sont des contrôles locaux sur la machine qui exécute l’agent. L’attestation matérielle est une propriété distincte de NEAR AI Cloud : near.ai indique que l’inférence y « s’exécute dans une enclave Intel TDX + GPU confidentiel NVIDIA » et que « chaque réponse contient une preuve matérielle vérifiable ». Diriger IronClaw vers un point de terminaison tiers envoie le contenu des invites à ce point de terminaison, selon ses propres conditions, et rien de l’une ou l’autre liste ne le suit jusque-là. Le tableau « OpenClaw vs IronClaw » rédigé par le fournisseur sur ironclaw.com relève du marketing d’une seule partie, et non d’une comparaison neutre — soyez également prudent avec les résultats de recherche : dans un échantillon de page de résultats relevé le 17 septembre 2026, les quatre formulations de requête best api for ironclaw, cheapest api for ironclaw, best model for ironclaw et ironclaw custom provider ont chacune renvoyé au moins huit résultats OpenClaw dans les dix premiers, dont les classements de modèles décrivent un produit différent.
Configurez-le, puis vérifiez le premier prélèvement
Kunavo publie un point de terminaison compatible avec OpenAI à l’adresse https://api.kunavo.com/v1 et un point de terminaison compatible avec Anthropic, qui correspondent aux identifiants de fournisseur openai_compatible et anthropic. Kunavo n’a pas testé IronClaw en conditions réelles ; considérez donc le bloc ci-dessus comme un point de départ fondé sur les protocoles documentés, et non comme une déclaration de compatibilité : conservez une voie fonctionnelle, exécutez une tâche limitée et consultez le montant effectivement enregistré par votre compte. Si vous pilotez Goose depuis IronClaw via ACP — .env.example documente le bac à sable Agent Client Protocol et la commande ironclaw acp add goose — l’intégration de Goose couvre séparément cet aspect, et la création d’un compte Kunavo crédite une clé lorsque vous êtes prêt. Pour les choix connexes, consultez la référence de l’API compatible avec OpenAI, les alternatives à OpenRouter et l’optimisation des coûts de l’IA.
Questions fréquentes
Comment configurer un fournisseur personnalisé dans IronClaw ?
Écrivez un bloc [llm.default] dans ~/.ironclaw/reborn/config.toml avec provider_id, base_url, model et api_key_env — ce sont les quatre champs facultatifs acceptés par la structure du bloc, et base_url remplace le default_base_url du fournisseur pour tout provider id, pas uniquement pour le fournisseur générique. Utilisez provider_id = "openai_compatible" lorsque votre endpoint ne possède aucune entrée dédiée dans le catalogue ; la documentation des fournisseurs d’IronClaw cite vLLM, LiteLLM, LM Studio et une passerelle interne comme cas d’utilisation. api_key_env doit être le NOM d’une variable d’environnement, car une clé littérale qui y est collée est rejetée lors de l’analyse du fichier au lieu d’être acceptée silencieusement. `ironclaw config set` n’est pas l’outil approprié : la documentation de configuration répertorie `[llm.default]` parmi les sections « modifiées directement dans config.toml » et précise que `config set` n’accepte que les clés possédant une destination de routage ; une clé non prise en charge est rejetée. Modifiez le fichier ou utilisez `ironclaw models set-provider`, qui, selon la documentation des fournisseurs, écrit la sélection dans config.toml sous forme de slot de modèle. Redémarrez ensuite — rien ne s’applique avant `ironclaw service restart`. Vérifié sur la branche principale de nearai/ironclaw le 21 septembre 2026.
IronClaw fonctionne-t-il avec OpenRouter ?
Oui, et les deux méthodes documentées pour le faire se contredisent. Le catalogue de fournisseurs compilé contient une entrée openrouter dédiée, utilisant son propre protocole open_router et la clé OPENROUTER_API_KEY ; la documentation des fournisseurs indique qu’OpenRouter, Together AI et Fireworks possèdent désormais leurs propres entrées provider_id et doivent être utilisés directement plutôt qu’avec l’adaptateur générique. Le fichier .env.example du dépôt contient toujours l’ancienne recette, qui définit LLM_BACKEND=openai_compatible et pointe LLM_BASE_URL vers l’API d’OpenRouter. Les deux fichiers se trouvaient sur la branche principale le 21 septembre 2026. Préférez l’identifiant dédié ; notez que l’entrée openrouter ne déclare aucune variable d’environnement d’URL de base, de sorte qu’un routage via proxy nécessite plutôt le champ base_url de config.toml. Concernant le prix, la FAQ d’OpenRouter (openrouter.ai/docs/faq, consultée le 21 septembre 2026) indique que le service répercute les tarifs des fournisseurs sous-jacents sans majoration, facture 5.5% avec un minimum de $0.80 pour les achats de crédits par carte et 5% pour les cryptomonnaies, et facture 5% du coût OpenRouter équivalent pour l’utilisation d’une clé personnelle au-delà d’une allocation mensuelle que la même page fixe à $25,000 en paiement à l’usage.
Quelle est la meilleure API pour IronClaw ?
Il n’y a pas de gagnant unique, et le rechercher est particulièrement trompeur ici, car la page de résultats réécrit cette marque : dans un échantillon relevé le 17 septembre 2026, « best api for ironclaw » et « cheapest api for ironclaw » renvoyaient chacune au moins huit résultats OpenClaw dans les dix premiers ; les classements obtenus avec ces expressions décrivent donc souvent un autre produit. Si l’on se fonde sur le comportement du code d’IronClaw, quatre voies se distinguent clairement. NEAR AI Cloud est le fournisseur par défaut recommandé par l’éditeur et le seul backend sur lequel le mécanisme intégré de basculement change effectivement de modèle. Une API fournisseur directe est préférable si vous utilisez un seul fournisseur toute la journée et souhaitez bénéficier de son cache natif — IronClaw émet des points d’arrêt Anthropic cache_control uniquement sur ses deux transports Anthropic, même qu’un slot compatible OpenAI transmet bien le prompt_cache_key d’OpenAI ; un endpoint doté d’un cache automatique des préfixes n’est donc pas exclu. Une passerelle compatible OpenAI est préférable si vous voulez une seule clé et un seul solde pour plusieurs familles, au prix d’un streaming mis en tampon plutôt que natif et d’identifiants de modèles saisis manuellement. Un modèle local via Ollama convient au travail privé et limité, sans frais par requête. Choisissez en fonction des contraintes que vous pouvez accepter, et non d’un tarif affiché en gros titre.
Quelle est l’API la moins chère pour IronClaw ?
Le prix affiché le plus bas et le coût le plus faible pour terminer la tâche sont deux affirmations différentes ; un agent toujours actif creuse l’écart, car les battements de cœur, les routines et les tâches d’arrière-plan sont facturés même si vous ne tapez rien. Comme repère de prix pour le backend recommandé par l’éditeur, near.ai/pricing affichait GLM 5.3 Flash à $0.15 en entrée et $0.50 en sortie par million de tokens comme modèle de texte confidentiel le moins cher, et Kimi K3 à $3.30 et $16.50 comme le plus cher, sans frais de plateforme en plus du tarif du modèle, le 21 septembre 2026. Quel que soit l’endpoint choisi, établissez votre budget à partir du relevé d’utilisation du fournisseur plutôt que du coût affiché par IronClaw, calculé à partir d’une table codée en dur et remplacé par un tarif de type GPT-4o pour un identifiant de modèle non reconnu.
Quel est le meilleur modèle pour IronClaw ?
IronClaw impose deux contraintes mécaniques à ce choix avant même d’évaluer les capacités, et toutes deux dépendent du texte littéral de l’identifiant du modèle. Les pièces jointes d’image sont routées par recherche de sous-chaîne dans une liste fixe de motifs de vision de vision_models.rs — le commentaire du code source avertit qu’une absence de correspondance entraîne la suppression silencieuse des pièces jointes — ; un identifiant renommé ou ne correspondant plus à des formes comme claude-sonnet-, gpt-4o, gemini-2 ou pixtral perd donc l’entrée image sans erreur. Les invites de réflexion sont plus sûres : la liste de motifs de raisonnement correspondante est actuellement vide, de sorte que les noms inconnus, les alias et les modèles dotés d’une réflexion native utilisent tous le format de réponse directe. Au-delà de cela, préférez un modèle qui résiste à l’appel d’outils, car les définitions d’outils transmises par le chemin RigAdapter sont réécrites en mode strict OpenAI à la frontière du fournisseur. Ces trois comportements proviennent de la branche principale consultée le 21 septembre 2026.
Puis-je diriger IronClaw vers Kunavo ?
Kunavo publie un endpoint au format OpenAI à l’adresse https://api.kunavo.com/v1 et un endpoint au format Anthropic à l’adresse https://api.kunavo.com/v1/messages, qui correspondent respectivement aux provider ids openai_compatible et anthropic d’IronClaw. Il s’agit d’une correspondance de protocole déduite de la documentation des deux côtés, et non d’une intégration testée : Kunavo n’a exécuté aucune requête IronClaw-vers-Kunavo et ne revendique pas de compatibilité vérifiée. Deux points précis sont à vérifier vous-même avant de vous y fier. L’entrée openai_compatible définit base_url_required, de sorte que le slot ne peut pas résoudre le modèle sans URL de base. De plus, le suffixe de chemin exact qu’IronClaw ajoute avec le protocole anthropic n’a pas été confirmé dans cette recherche — la valeur par défaut documentée pour ANTHROPIC_BASE_URL est l’hôte nu https://api.anthropic.com, ce qui laisse entendre que l’exécution ajoute le chemin ; confirmez-le toutefois avec une requête avant de valider une configuration. Le rechargement Kunavo minimal est de $10 en crédits prépayés.
Les métadonnées du dépôt, providers.json, CONTRACT.md, llm_costs.rs, vision_models.rs, l’arborescence docs/, ironclaw.com et near.ai/pricing ont tous été consultés le 21 septembre 2026, depuis la branche main, et non depuis le tag de version 1.4.0. Aucune requête IronClaw n’a été envoyée à un point de terminaison Kunavo ; toutes les affirmations de compatibilité ici sont une lecture de la documentation des deux parties. Les tarifs des jetons Kunavo proviennent du catalogue actuel, et chaque exemple en dollars correspond à un calcul illustratif sur les jetons.