Msty Studio

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.

Model Hub  >  Model Providers  >  Add Provider

Provider             Open AI Compatible     (under "OpenAI Compatible")
Name                 Kunavo                 "Give it a name (optional)"
API Key              sk-kn-...
Inference Endpoint   https://api.kunavo.com/v1      <- keep the /v1

Models               Fetch Models, then tick the ids you want
                     (or Add Custom Model: Model ID + Model Name)
                                                     → Save Provider

Passo a passo

1. Crie uma chave em /app/keys e copie-a — ela é exibida uma única vez.
2. No Msty Studio, abra Model Hub > Model Providers e selecione Add Provider. Na lista de provedores, sob o cabeçalho OpenAI Compatible, selecione Open AI Compatible — não OpenAI, que é o provedor OpenAI fixo.
3. Dê um nome ao provedor, cole a chave em API Key e informe https://api.kunavo.com/v1 no campo Inference Endpoint. O aplicativo exige que o valor comece com https://.
4. Clique em Fetch Models e marque os modelos desejados. O Kunavo responde em GET /v1/models com o catálogo completo, então selecione alguns, não todos. Se preferir, abra Add Custom Model e digite um Model ID exatamente como aparece no catálogo, por exemplo, claude-sonnet-5.
5. Clique em Save Provider, abra uma conversa e selecione um dos modelos — a própria documentação do Msty indica essa etapa como teste. Se a resposta chegar, o endpoint, a chave e o ID do modelo estão corretos.

Verificado em Página Online Providers do Msty Studio em 1 de outubro de 2026. As configurações de terceiros podem mudar; se o nome de um campo aqui já não corresponder ao que você vê, aquela página é a autoridade, não esta.

Verifique antes de depurar o cliente

Uma solicitação determina se a falha está no endpoint, na chave ou no arquivo de configuração. Se isto retornar JSON, a mesma URL base e a mesma chave funcionarão em Msty Studio.

# Settles whether a failure is the endpoint, the key, or the client.
curl -sS https://api.kunavo.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-kn-..."

Qual ID de modelo inserir no campo

Todo modelo de texto pode ser acessado como um ID de modelo — a lista atual está em GET /v1/models, e o catálogo com preços está na página de modelos. As tarifas são em USD por 1 milhão de tokens, entrada / saída.

De qual Msty estamos falando

• Msty Studio — o espaço de trabalho para desktop e web abordado nesta página, com provedores em Model Hub > Model Providers.
• Msty Go — um aplicativo de agente separado, com sua própria tela de provedores em Settings; a configuração está em sua própria página.
• Msty 1.x — o aplicativo descontinuado, cuja documentação congelada em docs.msty.app ainda aparece bem nos resultados. Suas telas não são as do Studio.

O que o aplicativo informa quando ocorre uma falha

Estas são as mensagens incluídas na versão 2.9.11 e o que cada uma significa para este endpoint:

• “O endpoint do provedor não foi encontrado. Verifique a URL do endpoint e confirme se ela inclui o caminho correto da API, como /v1.” — falta /v1 no Inference Endpoint.
• “Não foi possível conectar ao endpoint do provedor…” — há um erro de digitação no host ou foi informado http:// quando deveria ser https://.
• Fetch Models falha, mas a URL está correta — verifique a chave. A lista de modelos do Kunavo exige uma chave válida e responde com 401 sem ela.
• Um modelo aparece na lista, mas o chat apresenta um erro — o formulário do próprio Msty avisa que “Nem todos os modelos foram testados com o Msty”. A lista do Kunavo inclui modelos de imagem, vídeo e áudio que não podem ser usados em uma janela de chat; escolha um modelo de chat.

O que sai da sua máquina

O Msty descreve os provedores online como uma forma de “usar modelos hospedados com suas chaves de API, sem executar a inferência do modelo no dispositivo”. Portanto, uma conversa com um modelo do Kunavo envia o prompt e o contexto anexado dessa conversa ao Kunavo, que os encaminha ao fornecedor do modelo; uma conversa com um modelo local não faz isso. Se esse limite for importante para você, mantenha materiais sensíveis em modelos locais.

Nível de esforço de raciocínio neste tipo de provedor

A documentação do Msty lista o suporte a níveis de esforço de raciocínio para “modelos compatíveis com OpenAI” como Nenhum e Padrão, enquanto o provedor nativo da Anthropic oferece Think Lightly, Moderately e Deeply. Com o tipo Open AI Compatible, espere que um modelo Claude seja executado com o raciocínio padrão, não com níveis graduados.