연동

~/.openclaw/openclaw.json의 models.providers 항목 하나에 baseUrl https://api.kunavo.com, api "anthropic-messages"를 설정하면 상시 실행되는 OpenClaw 에이전트가 Claude를 사용하게 됩니다. cacheRetention도 그 옆에 설정합니다. 사용자 지정 Anthropic 엔드포인트는 이 설정이 이루어지기 전까지 캐시 마커를 받지 못하기 때문입니다.

~/.hermes/config.yaml에 이름이 지정된 공급자를 설정하고 api https://api.kunavo.com, transport anthropic_messages를 지정한 뒤 provider: custom:kunavo로 선택하면 Hermes Agent가 Messages 프로토콜을 통해 Claude를 사용합니다. 이때 Hermes Agent는 자체 캐시 마커와 출력 한도를 전송합니다.

환경 변수 두 개 — ANTHROPIC_BASE_URL과 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN — 설치를 변경하지 않고 Claude Code를 종량제 방식으로 전환합니다

Providers → Custom provider → OpenAI Compatible, /v1을 포함한 기본 URL, 입력한 Claude 모델 ID — Kilo Code는 뒤에 어떤 공급자가 있는지 알지 못합니다

OpenAI Compatible 제공자를 선택하고 기본 URL과 키를 붙여넣은 뒤 모델의 컨텍스트 창과 최대 출력을 설정하면 Roo Code 자체의 비용 계산이 정확해집니다

Cline의 OpenAI Compatible 제공자는 기본 URL, 키, 모델 ID와 함께 세션 비용을 표시하는 데 사용하는 모델별 가격을 입력받습니다

~/.codex/config.toml의 [model_providers.kunavo] 블록에 env_key를 설정하면 키가 환경 변수에 남고 구성 파일에는 저장되지 않습니다

opencode.json에 하나의 제공자 블록 — 채팅 완성에는 @ai-sdk/openai-compatible, /v1/responses 표면이 필요할 때는 @ai-sdk/openai

CCR은 이제 config.json이 아닌 데스크톱 앱입니다. Kunavo를 사용자 지정 API 엔드포인트로 추가한 뒤 라우팅 규칙으로 각 요청 유형을 서로 다른 모델에 보낼 수 있습니다

settings.json의 language_models.openai_compatible 블록에서 엔드포인트와 모델을 선언하고, 키는 Agent Panel UI에 입력하며 파일에는 저장하지 않습니다

Continue의 `openai` 제공자는 공급자가 아니라 프로토콜을 의미합니다. apiBase를 지정하면 chat, edit, autocomplete 각 모델이 config.yaml의 항목이 됩니다

OPENAI_API_BASE와 OPENAI_API_KEY를 설정한 뒤 `aider --model openai/<id>`를 실행하세요 — 접두사가 ID를 Aider의 공급자 표가 아닌 사용자 엔드포인트로 라우팅합니다

Kunavo를 Custom Configuration으로 추가합니다: 서비스 루트를 엔드포인트로, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN을 인증 필드로, Anthropic Messages native로 설정하면 Claude Code 측의 로컬 라우팅이 필요 없습니다

base_url 옵션은 없습니다 — SDK가 Claude Code CLI를 실행하고 전체 환경을 전달하므로 ANTHROPIC_BASE_URL로 라우팅하거나 클라이언트별로 ClaudeAgentOptions(env=...)를 사용합니다

Amp의 Model Routing에서 Custom URL 연결을 추가합니다 — API 형식 chat-completions, 기본 URL https://api.kunavo.com/v1, 키는 bearer 토큰 — 옵션이 제공되는 등급에서 매핑된 모델을 하나의 키로 전환합니다

환경 변수 네 개 — COPILOT_PROVIDER_BASE_URL, COPILOT_PROVIDER_TYPE, COPILOT_PROVIDER_API_KEY, COPILOT_MODEL — 로 Copilot CLI를 자체 엔드포인트로 전환합니다. GitHub 문서에 따르면 BYOK에는 GitHub 로그인이 필요하지 않습니다

Crush의 구성은 Bash입니다 — crushrc에서 `provider add kunavo --type openai-compat --base-url "https://api.kunavo.com/v1"` 한 줄을 실행하면 Charm의 터미널 에이전트가 Claude와 GPT를 사용합니다

Settings → Models → “Add model provider” → “Custom model API”에서 다섯 필드 — Provider ID, 표시 이름, 기본 URL, API 프로토콜, API 키 — 를 입력하면 Claude와 GPT가 내장 DeepSeek 카드와 같은 선택기에 표시됩니다

Dyad는 Settings → AI Providers → Add Custom Provider에서 모든 OpenAI 호환 엔드포인트를 지원합니다: API Base URL https://api.kunavo.com/v1, 제공자 페이지의 키, 모델 ID마다 하나의 Add Custom Model 행을 추가합니다

~/.factory/settings.json의 customModels 항목 — model, baseUrl, provider — 으로 Droid를 Anthropic Messages 또는 OpenAI Chat Completions를 지원하는 모든 엔드포인트에 연결합니다

Settings → Models → Configure providers → OpenAI: Host URL에는 기본 오리진만 입력하세요. goose가 요청 경로(v1/chat/completions)를 자체적으로 추가합니다.

`jan config set --base-url https://api.kunavo.com/v1` 한 줄로 Kunavo를 ~/.jan/config.toml에 기록하며, 추론 엔진을 제공하지 않는 Jan Agent 미리보기 CLI가 해당 키로 실행됩니다

Junie CLI는 $JUNIE_HOME/models/의 JSON 프로필로 사용자 지정 엔드포인트를 받으며, baseUrl은 완전한 엔드포인트 URL이고 fasterModel은 보조 트래픽의 목적지를 결정합니다

Kimi Code는 ~/.kimi-code/config.toml에 제공자를 저장합니다 — providers.<name>.base_url을 https://api.kunavo.com/v1로 설정하고 type = "openai"를 지정하면 CLI가 하나의 키로 Claude와 GPT ID를 실행합니다

mini-SWE-agent에는 기본 URL 환경 변수가 없습니다 — 엔드포인트는 YAML 구성의 model.model_kwargs.api_base 아래에 지정하며, mini가 이를 litellm.completion에 그대로 전달합니다

.vibe/config.toml의 5줄 [[providers]] 블록 — api_base, api_key_env_var, api_style — 로 Vibe CLI를 Kunavo에 연결하며 키는 파일이 아닌 환경 변수에 저장됩니다

Settings &gt; Model Providers에서 Base URL과 API 키를 입력합니다 — 문서화된 필드 다섯 개 중 두 개는 Msty Go 자체 문서에서 테스트로 정해야 합니다

agents.config.json의 nanocoder.providers 아래 Custom Provider 항목 — name, baseUrl, apiKey, models — 에는 sdkProvider 줄이 필요 없습니다. 기본값이 openai-compatible이기 때문입니다

~/.omp/agent/models.yml의 제공자 블록 — baseUrl, api, apiKey — 으로 Oh My Pi를 Kunavo에 연결하며, 검색 기능이 GET /v1/models에서 가져온 정보로 모델 목록을 채웁니다

~/.openinterpreter/config.toml의 [model_providers.kunavo] 테이블 하나 — base_url, env_key, wire_api = "chat" — 로 Rust 터미널 에이전트가 키가 접근할 수 있는 모든 모델에서 실행됩니다

Settings → LLM → Advanced에서 세 필드 — Custom Model, Base URL, API Key — 를 입력하며, 모델 ID에는 openai/ 접두사를 붙이고 기본 URL에는 /v1을 유지합니다

~/.pi/agent/models.json의 사용자 지정 제공자 블록 — baseUrl, api, 모델 ID — 하나의 키로 Earendil의 Pi 터미널 코딩 에이전트를 Claude와 GPT에 연결합니다

Qoder Settings → Models → + Add → Provider → Custom에서 OpenAI 호환 Base URL, API Key, 직접 입력하는 Model IDs를 설정하면 독립형 Qoder 데스크톱 앱에서 Claude와 GPT를 사용할 수 있습니다. 둘 다 자체 카탈로그에는 없습니다

Qwen Code는 ~/.qwen/settings.json의 modelProviders에서 엔드포인트를 읽습니다 — baseUrl과 envKey가 있는 항목 하나로 /model 선택기에서 Claude와 GPT를 사용할 수 있습니다

ai-features.openAiCustom.customOpenAiModels의 항목 하나 — model, url, apiKey — 로 Theia Coder, Architect, 인라인 완성 기능 뒤에 Kunavo를 연결합니다

twinny에는 기본 URL 필드가 없습니다 — Add provider → OpenAI-compatible server에서 Protocol https, Hostname api.kunavo.com, Port 공란, API path /v1을 설정하면 채팅 패널에서 키를 사용할 수 있습니다

Admin Settings의 OpenAI 연결 하나 또는 컨테이너 시작 시 OPENAI_API_BASE_URL과 OPENAI_API_KEY — 모두 동일한 /v1에서 끝납니다

Settings → Model Services → 사용자 지정 제공자: 키와 API 주소를 붙여넣고 Get Model List를 클릭하면 전체 카탈로그가 선택기에 채워집니다

OpenAI API Compatible 유형의 제공자를 추가하고 API Host를 서비스 루트로 설정하세요 — Chatbox가 자체적으로 /v1/chat/completions를 추가합니다

환경 변수 세 개 — OPENAI_API_KEY, OPENAI_PROXY_URL, OPENAI_MODEL_LIST — Claude와 GPT를 하나의 자체 호스팅 LobeChat 선택기에 추가합니다

SillyTavern의 Chat Completion 소스를 사용자 지정 엔드포인트와 하나의 API 키로 Kunavo에 연결하면 Claude와 GPT를 같은 모델 드롭다운에서 사용할 수 있습니다

API Settings → Proxy → Add Configuration: Proxy URL은 전체 /v1/chat/completions 경로이며 Model Name은 카탈로그 ID와 정확히 일치해야 합니다

Ollama와 Kunavo의 OpenAI 호환 표면은 동일한 형태이므로 로컬 Ollama용 도구는 기본 URL만 변경해 그대로 전환할 수 있습니다

AnythingLLM은 Generic OpenAI라는 제공자를 통해 이름이 지정된 제공자가 없는 엔드포인트에 연결합니다 — /v1이 포함된 Base URL, 키, 직접 입력하는 모델 ID가 필요하며 목록은 가져오지 않습니다

Settings → Providers → "+"에서 세 필드 — Provider name, https://api.kunavo.com/v1로 설정한 API Base URL, API Key — 로 사용자 지정 제공자를 만들고 Fetch로 엔드포인트에서 모델 목록을 읽습니다

필수 필드 하나 — OpenAI-API-compatible 플러그인의 Add Model 양식에 있는 API Base URL — 로 Dify 작업 공간의 모든 LLM 노드를 Kunavo에 연결합니다

LibreChat은 librechat.yaml의 endpoints.custom 블록으로 게이트웨이를 추가합니다 — 필수 필드 네 개, .env에서 가져오는 키, 선택기에 표시되기 전 재시작이 필요합니다

Model Hub > Model Providers > Add Provider > Open AI Compatible: API Key와 https://api.kunavo.com/v1의 Inference Endpoint를 입력합니다 — 앱 자체 안내에 따르면 대부분의 OpenAI 호환 엔드포인트에는 /v1이 필요합니다

OpenAI 자격 증명의 Base URL 필드에 /v1을 유지한 https://api.kunavo.com/v1을 입력하면 n8n 워크플로의 모든 OpenAI Chat Model이 Kunavo를 사용합니다. 모델 노드 자체에는 엔드포인트 필드가 없습니다

환경 변수 세 개 — OPENAI_API_KEY, BASE_URL(기본 오리진), CUSTOM_MODELS — 하나의 키로 자체 호스팅 NextChat에서 Claude와 GPT를 사용할 수 있습니다

Settings → Copilot → BYOK → Add a custom provider: 표시 이름, 키, https://api.kunavo.com/v1을 입력합니다 — Quick Chat은 항상 사용 가능하고, 제공자가 표시되는 경우 Agent Chat은 opencode에서 사용할 수 있습니다

Settings → OpenAI Compatible API → Add Provider → Custom: Provider Name, /v1을 유지한 Base URL, 키를 입력한 뒤 Page Assist가 자체적으로 가져온 목록에서 모델 ID를 선택합니다

Models → Add custom model: 전체 Endpoint URL https://api.kunavo.com/v1/chat/completions, Bearer와 키를 포함한 Authorization 헤더, Model ID, 컨텍스트 길이를 입력합니다 — 모델마다 하나의 항목을 브라우저에서 직접 호출합니다