Integrações

Uma entrada models.providers em ~/.openclaw/openclaw.json — baseUrl https://api.kunavo.com, api "anthropic-messages" — coloca um agente OpenClaw sempre ativo no Claude; cacheRetention é definido ao lado dela, pois um endpoint Anthropic personalizado não recebe marcadores de cache até que isso seja configurado.

Um provedor nomeado em ~/.hermes/config.yaml — api https://api.kunavo.com, transport anthropic_messages, selecionado com provider: custom:kunavo — coloca o Hermes Agent no Claude pela interface Messages, na qual ele envia seus próprios marcadores de cache e limite de saída.

Duas variáveis de ambiente — ANTHROPIC_BASE_URL e ANTHROPIC_AUTH_TOKEN — colocam o Claude Code em pagamento conforme o uso sem alterar a instalação.

Providers → Custom provider → OpenAI Compatible, URL base com /v1 e ID do modelo Claude digitado — o Kilo Code nunca descobre qual fornecedor está por trás dele.

Escolha o provedor OpenAI Compatible, cole a URL base e a chave e defina a janela de contexto e a saída máxima do modelo para que o orçamento do próprio Roo Code seja correto.

O provedor OpenAI Compatible do Cline recebe uma URL base, uma chave e um ID de modelo, além dos preços por modelo usados para exibir o custo acumulado da sessão.

Um bloco [model_providers.kunavo] em ~/.codex/config.toml com env_key, para que a chave permaneça no ambiente e nunca no arquivo de configuração.

Um bloco de provedor em opencode.json — @ai-sdk/openai-compatible para conclusões de chat, @ai-sdk/openai quando você quiser a superfície /v1/responses.

O CCR agora é um aplicativo para desktop, não um config.json: adicione a Kunavo como um endpoint de API personalizado e deixe suas regras de roteamento enviar cada classe de solicitação para um modelo diferente.

Um bloco language_models.openai_compatible em settings.json declara o endpoint e seus modelos; a chave vai na interface Agent Panel, nunca no arquivo.

O provedor `openai` do Continue nomeia um protocolo, não um fornecedor: forneça um apiBase e cada modelo — chat, edição, autocompletar — será uma entrada em config.yaml.

OPENAI_API_BASE mais OPENAI_API_KEY, depois `aider --model openai/<id>` — o prefixo é o que encaminha o ID para seu endpoint, em vez da tabela de provedores do Aider.

Adicione a Kunavo como Custom Configuration: raiz do serviço como endpoint, ANTHROPIC_AUTH_TOKEN como campo de autenticação e Anthropic Messages nativo — assim, o lado do Claude Code não precisa de roteamento local.

Não existe uma opção base_url — o SDK inicia a CLI do Claude Code e transmite todo o seu ambiente, portanto ANTHROPIC_BASE_URL faz o roteamento, ou ClaudeAgentOptions(env=...) faz isso por cliente.

Uma conexão Custom URL no Model Routing do Amp — formato de API chat-completions, URL base https://api.kunavo.com/v1, chave como token bearer — transfere modelos mapeados para uma única chave, nas faixas que oferecem a opção.

Quatro variáveis de ambiente — COPILOT_PROVIDER_BASE_URL, COPILOT_PROVIDER_TYPE, COPILOT_PROVIDER_API_KEY e COPILOT_MODEL — colocam o Copilot CLI em seu próprio endpoint, e o GitHub documenta que BYOK não exige login do GitHub.

A configuração do Crush é Bash — um único `provider add kunavo --type openai-compat --base-url "https://api.kunavo.com/v1"` em um crushrc coloca o agente de terminal do Charm em Claude e GPT.

Settings → Models → “Add model provider” → “Custom model API” recebe cinco campos — Provider ID, display name, base URL, API protocol e API key — e coloca Claude e GPT no mesmo seletor do cartão DeepSeek integrado.

O Dyad aceita qualquer endpoint compatível com OpenAI por meio de Settings → AI Providers → Add Custom Provider: API Base URL https://api.kunavo.com/v1, a chave na própria página do provedor e depois uma linha Add Custom Model para cada ID de modelo.

Uma entrada customModels em ~/.factory/settings.json — model, baseUrl e provider — coloca o Droid em qualquer endpoint que fale Anthropic Messages ou OpenAI Chat Completions.

Settings → Models → Configure providers → OpenAI: Host URL recebe a origem sem caminho, porque o goose acrescenta o caminho da solicitação (v1/chat/completions) por conta própria.

Uma linha `jan config set --base-url https://api.kunavo.com/v1` grava a Kunavo em ~/.jan/config.toml, e a CLI de prévia do Jan Agent — que não inclui mecanismo de inferência — roda com essa chave.

O Junie CLI aceita um endpoint personalizado como um perfil JSON em $JUNIE_HOME/models/, onde baseUrl é a URL completa do endpoint e fasterModel decide para onde vai o tráfego auxiliar.

O Kimi Code mantém os provedores em ~/.kimi-code/config.toml — defina providers.<name>.base_url como https://api.kunavo.com/v1 com type = "openai" e a CLI executará IDs Claude e GPT usando uma única chave.

O mini-SWE-agent não tem variável de ambiente para URL base — o endpoint fica em model.model_kwargs.api_base em uma configuração YAML, que o mini encaminha diretamente para litellm.completion.

Um bloco [[providers]] de cinco linhas em .vibe/config.toml — api_base, api_key_env_var, api_style — aponta o Vibe CLI para a Kunavo, com a chave em uma variável de ambiente em vez do arquivo.

Settings &gt; Model Providers recebe uma Base URL e uma chave de API — cinco campos documentados, dois dos quais a própria documentação do Msty Go deixa você definir por meio de testes.

Uma entrada Custom Provider em nanocoder.providers, no arquivo agents.config.json — name, baseUrl, apiKey, models — sem necessidade de uma linha sdkProvider, pois o padrão é openai-compatible.

Um bloco de provedor em ~/.omp/agent/models.yml — baseUrl, api, apiKey — aponta o Oh My Pi para a Kunavo, e a descoberta preenche a lista de modelos a partir de GET /v1/models.

Uma única tabela [model_providers.kunavo] em ~/.openinterpreter/config.toml — base_url, env_key, wire_api = "chat" — e o agente de terminal Rust roda em qualquer modelo alcançado pela chave.

Settings → LLM → Advanced recebe três campos — Custom Model, Base URL, API Key — com o ID do modelo contendo um prefixo openai/ e a URL base mantendo seu /v1.

Um bloco de provedor personalizado em ~/.pi/agent/models.json — baseUrl, api e os IDs dos modelos — coloca o agente de programação de terminal Pi da Earendil em Claude e GPT por meio de uma única chave.

Qoder Settings → Models → + Add → Provider → Custom recebe uma Base URL compatível com OpenAI, uma API Key e IDs de modelo digitados manualmente — assim, o aplicativo independente Qoder para desktop acessa Claude e GPT, nenhum dos quais está em seu próprio catálogo.

O Qwen Code lê seus endpoints de modelProviders em ~/.qwen/settings.json — uma entrada com baseUrl e envKey coloca Claude e GPT no seletor /model.

Uma entrada em ai-features.openAiCustom.customOpenAiModels — model, url e apiKey — coloca a Kunavo por trás do Theia Coder, do Architect e da conclusão inline.

O twinny não tem campo de URL base — Add provider → OpenAI-compatible server, depois Protocol https, Hostname api.kunavo.com, Port em branco e API path /v1; o painel de chat usa sua chave.

Uma conexão OpenAI em Admin Settings, ou OPENAI_API_BASE_URL e OPENAI_API_KEY na inicialização do contêiner — ambas terminam no mesmo /v1.

Settings → Model Services → um provedor personalizado: cole a chave e o endereço da API, clique em Get Model List e todo o catálogo preencherá o seletor.

Adicione um provedor do tipo OpenAI API Compatible com o API Host definido como a raiz do serviço — o Chatbox acrescenta /v1/chat/completions por conta própria.

Três variáveis de ambiente — OPENAI_API_KEY, OPENAI_PROXY_URL e OPENAI_MODEL_LIST — colocam Claude e GPT em um único seletor do LobeChat auto-hospedado.

Aponte a fonte Chat Completion do SillyTavern para a Kunavo com um endpoint personalizado e uma única chave de API — Claude e GPT no mesmo seletor de modelos.

API Settings → Proxy → Add Configuration: Proxy URL é o caminho completo /v1/chat/completions, e Model Name deve ser exatamente um ID do catálogo.

A superfície compatível com OpenAI do Ollama e a da Kunavo têm o mesmo formato, então ferramentas escritas para um Ollama local funcionam após trocar a URL base.

O AnythingLLM acessa um endpoint para o qual não oferece um provedor nomeado por meio do chamado Generic OpenAI — URL base com /v1, uma chave e um ID de modelo digitado por você, pois não busca nenhuma lista.

Settings → Providers → "+" cria um provedor personalizado a partir de três campos — Provider name, API Base URL definida como https://api.kunavo.com/v1 e API Key — depois Fetch lê a lista de modelos do endpoint.

Um único campo obrigatório — API Base URL, no formulário Add Model do plugin compatível com OpenAI-API — aponta todos os nós LLM de um workspace Dify para a Kunavo.

O LibreChat usa um gateway como um bloco endpoints.custom em librechat.yaml — quatro campos obrigatórios, a chave proveniente de .env e uma reinicialização antes que ele apareça no seletor.

Model Hub > Model Providers > Add Provider > Open AI Compatible: uma API Key e um Inference Endpoint de https://api.kunavo.com/v1 — a própria observação do aplicativo diz que a maioria dos endpoints compatíveis com OpenAI precisa do /v1.

O campo Base URL da credencial OpenAI — https://api.kunavo.com/v1, mantendo o /v1 — coloca todos os OpenAI Chat Models em um fluxo de trabalho do n8n na Kunavo; o próprio nó de modelo não tem campo de endpoint.

Três variáveis de ambiente — OPENAI_API_KEY, BASE_URL (origem sem caminho) e CUSTOM_MODELS — colocam um NextChat auto-hospedado em Claude e GPT por meio de uma única chave.

Settings → Copilot → BYOK → Add a custom provider: um Display name, sua chave e https://api.kunavo.com/v1 — Quick Chat sempre disponível, Agent Chat em opencode quando o provedor aparece ali.

Settings → OpenAI Compatible API → Add Provider → Custom: Provider Name, uma Base URL que mantém /v1 e a chave — depois marque os IDs de modelo da lista que o Page Assist busca por conta própria.

Models → Add custom model: a URL completa do endpoint https://api.kunavo.com/v1/chat/completions, um cabeçalho Authorization com Bearer e sua chave, o Model ID e seu comprimento de contexto — uma entrada por modelo, chamada diretamente do navegador.