インテグレーション

~/.openclaw/openclaw.json の models.providers エントリーを1つ設定し、baseUrl https://api.kunavo.com、api "anthropic-messages" を指定すると、OpenClaw の常時稼働エージェントを Claude に接続できます。cacheRetention もその隣に設定します。カスタム Anthropic エンドポイントは、この設定が行われるまでキャッシュマーカーを受け取らないためです。

~/.hermes/config.yaml に名前付きプロバイダーを設定し、api https://api.kunavo.com、transport anthropic_messages を指定して provider: custom:kunavo で選択すると、Hermes Agent は Messages プロトコルを使って Claude に接続し、キャッシュマーカーと出力上限を自身で送信します。

2つの環境変数 — ANTHROPIC_BASE_URLとANTHROPIC_AUTH_TOKEN — で、インストールを変更せずClaude Codeを従量課金に移行します。

Providers → Custom provider → OpenAI Compatibleを選び、/v1付きのベースURLとClaudeモデルIDを入力 — Kilo Codeは背後のベンダーを知りません。

OpenAI Compatibleプロバイダーを選び、ベースURLとキーを貼り付け、モデルのコンテキストウィンドウと最大出力を設定すると、Roo Code自身の予算計算が正しくなります。

ClineのOpenAI Compatibleプロバイダーは、ベースURL、キー、モデルIDに加え、実行中のセッションコスト表示に使うモデル別価格を受け取ります。

~/.codex/config.tomlの[model_providers.kunavo]ブロックにenv_keyを設定すると、キーは環境変数に保持され、設定ファイルには入りません。

opencode.json内の1つのプロバイダーブロック — チャット補完には@ai-sdk/openai-compatible、/v1/responsesサーフェスを使う場合は@ai-sdk/openai。

CCRは現在デスクトップアプリであり、config.jsonではありません：KunavoをカスタムAPIエンドポイントとして追加し、ルーティングルールで各リクエスト種別を別のモデルへ送ります。

settings.jsonのlanguage_models.openai_compatibleブロックでエンドポイントとモデルを宣言します。キーはAgent Panel UIに入力し、ファイルには記載しません。

Continueの`openai`プロバイダーはベンダーではなくプロトコルを示します。apiBaseを指定し、各モデル — chat、edit、autocomplete — をconfig.yaml内の1つのエントリにします。

OPENAI_API_BASEとOPENAI_API_KEYを設定し、`aider --model openai/<id>`を実行 — プレフィックスによって、IDがAiderのプロバイダーテーブルではなく自身のエンドポイントにルーティングされます。

Custom ConfigurationとしてKunavoを追加：エンドポイントにはサービスルート、認証フィールドにはANTHROPIC_AUTH_TOKEN、Anthropic Messages nativeを指定 — Claude Code側でローカルルーティングは不要です。

base_urlオプションはありません — SDKがClaude Code CLIを起動して環境全体を渡すため、ANTHROPIC_BASE_URLでルーティングするか、クライアントごとにClaudeAgentOptions(env=...)で設定します。

AmpのModel RoutingでCustom URL接続を追加 — API formatはchat-completions、base URLはhttps://api.kunavo.com/v1、キーはベアラートークン — オプションがあるティアでは、マッピングしたモデルを1つのキーに移行できます。

4つの環境変数 — COPILOT_PROVIDER_BASE_URL、COPILOT_PROVIDER_TYPE、COPILOT_PROVIDER_API_KEY、COPILOT_MODEL — でCopilot CLIを独自エンドポイントに移行できます。GitHubの説明では、BYOKにGitHubログインは不要です。

Crushの設定はBashです — crushrcに`provider add kunavo --type openai-compat --base-url "https://api.kunavo.com/v1"`を1行追加すると、CharmのターミナルエージェントをClaudeとGPTで動かせます。

Settings → Models → “Add model provider” → “Custom model API”では5つのフィールド — Provider ID、display name、base URL、API protocol、API key — を設定し、組み込みのDeepSeekカードと同じピッカーにClaudeとGPTを追加します。

DyadはSettings → AI Providers → Add Custom Providerから任意のOpenAI互換エンドポイントに接続できます：API Base URLはhttps://api.kunavo.com/v1、キーはプロバイダー固有のページで設定し、モデルIDごとにAdd Custom Model行を1つ追加します。

~/.factory/settings.jsonのcustomModelsエントリ — model、baseUrl、provider — で、DroidをAnthropic MessagesまたはOpenAI Chat Completionsに対応する任意のエンドポイントへ接続します。

Settings → Models → Configure providers → OpenAI: Host URLにはベアオリジンを入力します。goose自身がリクエストパス（v1/chat/completions）を付加するためです。

`jan config set --base-url https://api.kunavo.com/v1`の1行で~/.jan/config.tomlにKunavoを書き込みます。推論エンジンを搭載しないJan AgentプレビューCLIは、そのキーで動作します。

Junie CLIはカスタムエンドポイントを$JUNIE_HOME/models/のJSONプロファイルとして受け取り、baseUrlには完全なエンドポイントURLを指定し、fasterModelで補助トラフィックの送信先を決めます。

Kimi Codeは~/.kimi-code/config.tomlでプロバイダーを管理します — providers.<name>.base_urlをhttps://api.kunavo.com/v1に設定し、type = "openai"を指定すると、CLIで1つのキーからClaudeとGPTのIDを実行できます。

mini-SWE-agentにはベースURL用の環境変数がありません — YAML設定のmodel.model_kwargs.api_baseにエンドポイントを記述し、miniがそのままlitellm.completionに渡します。

.vibe/config.tomlに5行の[[providers]]ブロック — api_base、api_key_env_var、api_style — を追加してVibe CLIをKunavoに接続し、キーはファイルではなく環境変数に保持します。

Settings &gt; Model ProvidersではBase URLとAPIキーを入力します — 文書化された5つのフィールドのうち2つは、Msty Goの公式ドキュメントではテストして決める必要があります。

agents.config.jsonのnanocoder.providers配下にCustom Providerエントリを追加 — name、baseUrl、apiKey、models — sdkProvider行は不要です。デフォルトでopenai-compatibleになります。

~/.omp/agent/models.ymlのプロバイダーブロック — baseUrl、api、apiKey — でOh My PiをKunavoに接続し、GET /v1/modelsからモデル一覧を自動取得します。

~/.openinterpreter/config.tomlに[model_providers.kunavo]テーブルを1つ追加 — base_url、env_key、wire_api = "chat" — これでRustターミナルエージェントはキーが利用できる任意のモデルで動作します。

Settings → LLM → Advancedには3つのフィールド — Custom Model、Base URL、API Key — があり、モデルIDにはopenai/プレフィックスを付け、ベースURLには/v1を残します。

~/.pi/agent/models.jsonのカスタムプロバイダーブロック — baseUrl、api、モデルID — で、EarendilのPiターミナルコーディングエージェントから1つのキーを通じてClaudeとGPTを利用できます。

Qoder Settings → Models → + Add → Provider → Customでは、OpenAI互換のBase URL、API Key、手入力のModel IDsを指定します — スタンドアロンQoderデスクトップアプリからClaudeとGPTに接続できます。どちらも独自カタログにはありません。

Qwen Codeは~/.qwen/settings.jsonのmodelProvidersからエンドポイントを読み取ります — baseUrlとenvKeyを含む1つのエントリで、/modelピッカーにClaudeとGPTを追加できます。

ai-features.openAiCustom.customOpenAiModels内の1つのエントリ — model、url、apiKey — で、Theia Coder、Architect、インライン補完のバックエンドとしてKunavoを利用できます。

twinnyにはベースURLフィールドがありません — Add provider → OpenAI-compatible serverを選び、Protocol https、Hostname api.kunavo.com、Portは空欄、API pathは/v1に設定すると、チャットパネルをキーに接続できます。

Admin Settingsの1つのOpenAI接続、またはコンテナ起動時のOPENAI_API_BASE_URLとOPENAI_API_KEY — どちらも同じ/v1に接続します。

Settings → Model Services → カスタムプロバイダー：キーとAPIアドレスを貼り付け、Get Model Listをクリックすると、カタログ全体がピッカーに入力されます。

OpenAI API Compatibleタイプのプロバイダーを追加し、API Hostにサービスルートを設定 — Chatbox自身が/v1/chat/completionsを付加します。

3つの環境変数 — OPENAI_API_KEY、OPENAI_PROXY_URL、OPENAI_MODEL_LIST — で、ClaudeとGPTを1つのセルフホストLobeChatピッカーにまとめます。

SillyTavernのChat Completionソースをカスタムエンドポイントと1つのAPIキーでKunavoに接続 — ClaudeとGPTを同じモデルドロップダウンに表示。

API Settings → Proxy → Add Configuration：Proxy URLには完全な/v1/chat/completionsパスを指定し、Model NameにはカタログIDを正確に入力します。

OllamaとKunavoのOpenAI互換サーフェスは同じ形なので、ローカルOllama向けのツールはベースURLを変更するだけで移行できます。

AnythingLLMは、名前付きプロバイダーがないエンドポイントへGeneric OpenAIを通じて接続します — /v1付きのBase URL、キー、手入力するモデルIDを指定します。モデル一覧は取得しません。

Settings → Providers → "+"で3つのフィールドからカスタムプロバイダーを作成 — Provider name、https://api.kunavo.com/v1に設定したAPI Base URL、API Key — その後Fetchでエンドポイントからモデル一覧を読み込みます。

必須フィールドは1つ — OpenAI-API-compatibleプラグインのAdd ModelフォームにあるAPI Base URL — これでDifyワークスペースのすべてのLLMノードをKunavoに接続します。

LibreChatではlibrechat.yamlのendpoints.customブロックとしてゲートウェイを設定します — 必須フィールド4つ、キーは.envから読み込み、ピッカーに表示するには再起動が必要です。

Model Hub > Model Providers > Add Provider > Open AI Compatible：API KeyにAPIキーを、Inference Endpointにhttps://api.kunavo.com/v1を指定 — アプリの注記では、ほとんどのOpenAI互換エンドポイントで/v1が必要とされています。

OpenAI認証情報のBase URLフィールドにhttps://api.kunavo.com/v1（/v1を維持）を指定すると、n8nワークフロー内のすべてのOpenAI Chat ModelがKunavoを利用します。モデルノード自体にはエンドポイントフィールドがありません。

3つの環境変数 — OPENAI_API_KEY、BASE_URL（ベアオリジン）、CUSTOM_MODELS — で、セルフホストNextChatから1つのキーを通じてClaudeとGPTを利用できます。

Settings → Copilot → BYOK → Add a custom provider：Display name、キー、https://api.kunavo.com/v1を設定 — Quick Chatでは常に利用でき、プロバイダーが表示される場合はopencode配下のAgent Chatでも利用できます。

Settings → OpenAI Compatible API → Add Provider → Custom：Provider Name、/v1を維持したBase URL、キーを設定し、Page Assistが取得した一覧からモデルIDを選択します。

Models → Add custom model：完全なEndpoint URL https://api.kunavo.com/v1/chat/completions、Bearerとキーを含むAuthorizationヘッダー、Model ID、コンテキスト長を指定 — モデルごとに1エントリを作成し、ブラウザから直接呼び出します。