ApiClo Dokümanları

VS Kodu'da otonom kodlama görevleri için iyidir. ApiClo iki şekilde bağlanabilir.

Seçenek A: OpenAI Uyumlu

1. 1

   VS Code Marketplace'ten Cline'ı yükleyin ve Ayarlar / API Yapılandırmasını açın.

2. 2

   API Sağlayıcı olarak OpenAI Uyumlu'yu seçin.

3. 3

   Tam Temel URL'yi /v1 ile ayarlayın: https://apiclo.com/v1.

4. 4

   API Anahtarı: sk-hub anahtarınız. Model Kimliği: Claude-sonnet-5 veya Claude-opus-4-8.

5. 5

   Profili kaydedin ve önce testi gönderin: Yalnızca yanıtla Tamam.

Seçenek B: Yerel mod için Anthropic Mesajlar

1. 1

   Cline yapınız Anthropic sağlayıcıyı gerektiriyorsa Özel temel URL kullan seçeneğini etkinleştirin.

2. 2

   Özel Temel URL: https://apiclo.com . Buraya /v1 eklemeyin; Cline /v1/messages'ın kendisini çağırır.

3. 3

   API Anahtarı: sk-hub anahtarınız. Model: Claude-sonnet-5 veya Claude-opus-4-8.

4. 4

   Anthropic yerel mod kararsızsa OpenAI uyumlu Seçenek A'ya dönün.

Kaydettikten sonra şunu gönderin: Yalnızca yanıtla Tamam. İkinci test: Mevcut klasöre bakın ve README.md dosyasının mevcut olup olmadığını söyleyin; hiçbir şeyi değiştirmeyin.

Images: select a vision-capable model and enable Supports images/Vision if your Cline version exposes that toggle. Start a new task after changing it and attach a PNG with a text question.

Roo Code, Cline ile hemen hemen aynı kurulumu kullanır ancak sağlayıcı profil etiketleri farklı olabilir.

1. 1

   Roo Kodu'u VS Code Extensions'tan yükleyin ve Roo Code panelini açın.

2. 2

   ApiClo'da API Anahtarları altında bir API anahtarı oluşturun.

3. 3

   API Yapılandırması / Sağlayıcı / Profili açın.

4. 4

   Varsayılan olarak OpenAI uyumlu bir profil seçin: Temel URL https://apiclo.com/v1 ve bir ApiClo model kimliği.

5. 5

   Yalnızca yerel/gelişmiş mod için /v1 olmadan Anthropic + özel temel URL https://apiclo.com'u kullanın.

6. 6

   Profili kaydedin, Tamam'ı doğrulayın ve ardından bir dosya görevi çalıştırın.

7. 7

   İkinci test: Roo'dan mevcut klasörü okumasını ve dosyaları düzenlemeden README.md dosyasının mevcut olup olmadığını söylemesini isteyin.

Images: enable Vision/Supports images in the model profile when available. If Roo hides the attachment before the request, verify the same model through OpenCode or Harness with an explicit capability.

Kilo için Özel Sağlayıcıyı kullanın. Cline/Roo'dan farklı olarak Temel URL genellikle /v1 ile girilir.

1. 1

   Kilo Kodu'u VS Code Extensions'tan yükleyin ve Ayarlar / API Yapılandırmasını açın.

2. 2

   ApiClo -> API Anahtarları'ndan bir sk-hub API anahtarı alın.

3. 3

   Özel Sağlayıcı Oluşturun: Sağlayıcı Kimliği apiclaude, Görünen Ad ApiClo.

4. 4

   Claude modelleri için varsayılan olarak Sağlayıcı API'si: OpenAI Uyumlu ve Temel URL https://apiclo.com/v1'i seçin.

5. 5

   Sağlayıcı API'sini kullanın: Anthropic Mesajlar yalnızca Kilo'nun açıkça yerel Mesajlar moduna ihtiyacı olduğunda.

6. 6

   Model Kimliği: claude-sonnet-5, claude-opus-4-8 veya claude-fable-5-1.

7. 7

   Sağlayıcıyı kaydedin ve iki test çalıştırın: Yalnızca yanıtla Tamam; daha sonra proje dosyası listesini düzenleme yapmadan okuyun.

Images: set attachment: true and modalities with input [text, image], output [text] on the custom model. Without modalities, an unknown model is treated as text-only.

"attachment": true,
"modalities": {
  "input": ["text", "image"],
  "output": ["text"]
}

Continue, config.yaml aracılığıyla yapılandırılır. Model sohbetini verin, rolleri düzenleyin, uygulayın ve özetleyin.

1. 1

   Devam et'ı yükleyin ve yapılandırmayı açın: Continue -> Ayarlar -> config.yaml'ı açın.

2. 2

   Zaten özel modelleriniz varsa, değiştirmeden önce eski config.yaml dosyasını kaydedin.

3. 3

   Aşağıdaki bloğu yapıştırın ve YOUR_API_KEY'inizi sk-hub anahtarınızla değiştirin.

4. 4

   Yeniden başlatın Continue edin veya IDE'de Yeniden Yükleme Penceresini çalıştırın.

5. 5

   Ağır bir görevden önce sohbeti test edin, düzenleyin ve küçük bir dosya üzerinde uygulayın.

name: ApiClo
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: Claude Sonnet 5
    provider: openai
    model: claude-sonnet-5
    apiBase: https://apiclo.com/v1
    apiKey: YOUR_API_KEY
    capabilities:
      - tool_use
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply
      - summarize
    defaultCompletionOptions:
      temperature: 0
context:
  - provider: code
  - provider: docs
  - provider: diff
  - provider: terminal
  - provider: problems
  - provider: folder
  - provider: codebase

This example does not impose hard contextLength or maxTokens values. Continue uses the selected model's capabilities and shows the active configuration in Continue Console → Options.

In a long Agent session, click Compact conversation, the converging-arrows icon under the latest response. Once context reaches 60%, the same action is available from the context indicator beside the input. Continue keeps a technical summary and sends it with only the newer turns. This compacts history rather than truncating the active task. After compaction, inspect the next request in Continue Console: it should contain the summary and only newer turns, not hundreds of old tool_result blocks.

If Continue rejects provider: openai, use its OpenAI-compatible/custom provider with the same apiBase/apiKey/model. For model, use claude-sonnet-5 or claude-opus-4-8 without the apiclaude/ prefix.

Images: enable image input/vision for the selected custom model in your Continue version. If the field is unavailable, update Continue; a text-only request does not verify attachment delivery.

VS Code yerleşik Özel Uç Nokta için modelleri kullanıcı yapılandırma dosyasına ekleyin.

1. 1

   VS Code Kullanıcı ayarları klasörünü açın ve mevcut değilse chatLanguageModels.json dosyasını oluşturun.

2. 2

   JSON'u aşağıya yapıştırın ve YOUR_API_KEY'inizi sk-hub anahtarınızla değiştirin.

3. 3

   URL'nin /v1/chat/completions ile bitip bitmediğini kontrol edin.

4. 4

   Geliştiriciyi Çalıştır: Pencereyi Yeniden Yükle.

5. 5

   VS Code sohbetinde Claude Sonnet 5'i seçin ve testi Yalnızca yanıtla Tamam'ı gönderin.

[
  {
    "name": "ApiClo",
    "vendor": "customendpoint",
    "apiKey": "YOUR_API_KEY",
    "apiType": "chat-completions",
    "models": [
      {
        "id": "claude-sonnet-5",
        "name": "Claude Sonnet 5",
        "url": "https://apiclo.com/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": true,
        "maxInputTokens": 1000000,
        "maxOutputTokens": 64000,
        "streaming": true
      },
      {
        "id": "claude-opus-4-8",
        "name": "Claude Opus 4.8",
        "url": "https://apiclo.com/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": true,
        "maxInputTokens": 1000000,
        "maxOutputTokens": 64000,
        "streaming": true
      }
    ]
  }
]

Cursor'ın bunları yerleşik modellerle değiştirmemesi için Cursor uyumlu kimlikleri kullanın.

1. 1

   Cursor Settings → Models → API Keys bölümünü açın ve ApiClo sk-hub anahtarını OpenAI API Key alanına kaydedin.

2. 2

   Override OpenAI Base URL seçeneğini açın ve tam olarak https://apiclo.com/v1 yazın.

3. 3

   Aşağıdaki tam özel kimliklerden birini ekleyin. /v1/models içinde görünür ve özgün modelle aynı yönlendirme, fallback ve ücretlendirmeyi kullanır.

4. 4

   Cursor'ın yerleşik GPT-5.6 Sol veya Claude seçeneği yerine tam apiclo-* seçeneğini seçin.

5. 5

   Kurulum macOS ve Windows'ta aynıdır. Cursor Tab ve diğer özel özellikler Cursor'ın kendi modellerini kullanmaya devam edebilir.

6. 6

   Yalnızca OK yanıtla mesajını gönderin. İstek ApiClo Logs içinde görünmüyorsa Cursor'ı güncelleyin ve özel apiclo-* modelinin seçili olduğunu doğrulayın.

Bu kimlikler için /v1/chat/completions ve /v1/responses desteklenir. Hata sürerse yeni Cursor Request ID'yi ve tam UTC saatini desteğe gönderin.

Trae, Ayarlar -> Modeller -> Model Ekle -> Özel Yapılandırma yoluyla bağlanır.

1. 1

   Trae'yi yükleyin ve oturum açın; aksi takdirde Modeller bölümü gizlenebilir.

2. 2

   Ayarlar -> Modeller -> Model Ekle -> Özel Yapılandırma'yı açın.

3. 3

   Trae tam /v1 uç noktasını isterse Claude için API Formatı Anthropic Mesajlar, URL https://apiclo.com veya https://apiclo.com/v1 seçeneğini seçin.

4. 4

   OpenAI Tamamlamaları için https://apiclo.com/v1 adresini ve claude-sonnet-5 model kimliğini kullanın.

5. 5

   API Anahtarını yapıştırın, modeli kaydedin ve Yalnızca yanıtla Tamam testini çalıştırın.

6. 6

   Trae boş bir yanıt gösterirse maksimum çıktıyı azaltın ve tam API Formatını kontrol edin.

Images: select a vision-capable model and enable multimodal/vision/attachments in Custom Config if Trae exposes that option. After saving, always run a separate image + text test.

ApiClo OpenAI uyumlu bir sağlayıcı olarak bağlayın.

1. 1

   Şirket içinde barındırılan kullanıcı arayüzünüz için sağlayıcı yönetici ayarlarını veya env yapılandırmasını açın.

2. 2

   OpenAI uyumlu bir sağlayıcı seçin.

3. 3

   OPENAI_API_BASE_URL=https://apiclo.com/v1 ve OPENAI_API_KEY=sk-hub-...'ı ayarlayın.

4. 4

   DEFAULT_MODEL=claude-sonnet-5 ekleyin veya kullanıcı arayüzünde modeli seçin.

5. 5

   Kullanıcı arayüzü kapsayıcısını/işlemini yeniden başlatın ve kısa bir test gönderin.

Images: in Open WebUI or LibreChat enable vision capability on the custom model/connection. Having an API route alone does not make the UI attach a file.

Kullanıcı arayüzü /v1'in kendisini ekliyorsa https://apiclo.com kökünü kullanın veya fazladan /v1'i ayardan kaldırın.

Recommended quick path: the custom provider lives in opencode.json, and vision is declared in model capabilities.

1. 1

   Install OpenCode v2 from the official guide: macOS/Linux — npm install -g @opencode/cli; Windows — use the standalone CLI binary from OpenCode.

2. 2

   Create opencode.json in the project root and paste the configuration below.

3. 3

   Set APICLO_API_KEY in the OpenCode process environment; do not put the key in the project config.

4. 4

   Declare each model's actual capabilities. OpenCode v2 assumes text+image for an unknown model, but that is a fallback assumption, not an API check.

5. 5

   Run opencode, verify a short text response, then attach a small PNG/JPEG and ask it to read visible text.

macOS / Linux:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "providers": {
    "apiclaude": {
      "name": "ApiClo",
      "env": ["APICLO_API_KEY"],
      "package": "@opencode/ai/providers/openai-compatible",
      "settings": {
        "baseURL": "https://apiclo.com/v1"
      },
      "models": {
        "gpt-6-astra": {
          "name": "GPT 6 Astra",
          "capabilities": {
            "tools": true,
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"]
          },
          "limit": {
            "context": 200000,
            "output": 128000
          }
        },
        "claude-fable-5-1": {
          "name": "Claude Fable 5.1",
          "capabilities": {
            "tools": true,
            "input": ["text", "image"],
            "output": ["text"]
          },
          "limit": {
            "context": 1000000,
            "output": 128000
          }
        }
      }
    }
  },
  "model": "apiclaude/gpt-6-astra"
}

This example targets OpenCode v2. Declare actual capabilities for other models; the v1 config is not interchangeable. On Windows, download the standalone binary below. OpenCode v2

Harness supports ApiClo as a custom OpenAI-compatible provider. Image input is enabled separately on each model.

1. 1

   Install DeepSeek Harness from its official instructions. In Settings → Models choose Add model provider → Custom model API.

2. 2

   Provider ID: apiclo; Display name: ApiClo; Base URL: https://apiclo.com/v1; API protocol: openai-completions.

3. 3

   Use the APICLO_API_KEY environment variable. If Fetch available models does not list an ID, add the model manually; configure its input types separately.

4. 4

   In Model options enable Text and Image. In the profile this is input: [text, image] on that model.

5. 5

   The change applies to the next request without a restart. If a problematic image remains in the session history, create a new session.

6. 6

   Test text first, then PNG/JPEG. If Harness says model does not support images before the request, the capability still is not saved on the selected model.

For the standard dsh web launch, use $DSH_HOME/profiles/web/cordis.patch.yml; replace web with your profile name otherwise. Preserve other entries when editing an existing file.

- id: llm-pi-ai
  config:
    providers:
      apiclo:
        apiKeyEnv: APICLO_API_KEY
        api: openai-completions
        baseURL: https://apiclo.com/v1
        models:
          - id: gpt-6-astra
            input: [text, image]
          - id: claude-fable-5-1
            input: [text, image]

# macOS / Linux
export APICLO_API_KEY="sk-hub-..."
dsh web

# Windows PowerShell
$env:APICLO_API_KEY="sk-hub-..."
dsh web

Claude Code genellikle /v1 içermeyen Anthropic uyumlu bir temel URL bekler.

1. 1

   Node.js 18+ sürümünü kontrol edin: node --version.

2. 2

   Claude Codenu yükleyin: npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest.

3. 3

   Kurulumu kontrol edin: Claude --version.

4. 4

   ApiClo için ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + ANTHROPIC_BASE_URL'yi kullanın; ANTHROPIC_API_KEY yalnızca x-api anahtarı gerektiren istemciler içindir.

5. 5

   Set CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW=180000 so Claude Code summarizes a long session before the 200k boundary. This does not limit response size.

6. 6

   Öncelikle doğrudan /v1/messages isteğiyle ağ geçidini doğrulayın, ardından Claude'u aynı kabuk oturumundan başlatın.

7. 7

   Claude Code'da /status komutunu çalıştırın ve bunun ApiClo temel URL'sini ve etkin belirteç kaynağını gösterdiğini doğrulayın.

# macOS / Linux
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-hub-..."
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://apiclo.com"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-5"
export CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW="180000"
claude

# Windows PowerShell
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-hub-..."
$env:ANTHROPIC_BASE_URL="https://apiclo.com"
$env:ANTHROPIC_MODEL="claude-sonnet-5"
$env:CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW="180000"
claude

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://apiclo.com",
    "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-hub-...",
    "CLAUDE_CODE_AUTO_COMPACT_WINDOW": "180000"
  }
}

# macOS / Linux
curl -X POST "$ANTHROPIC_BASE_URL/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer $ANTHROPIC_AUTH_TOKEN" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d "{\"model\":\"$ANTHROPIC_MODEL\",\"max_tokens\":1,\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\".\"}]}"

# Windows PowerShell
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri "$($env:ANTHROPIC_BASE_URL)/v1/messages" `
  -Headers @{ "Authorization" = "Bearer $env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN"; "anthropic-version" = "2023-06-01" } `
  -ContentType "application/json" `
  -Body (@{ model = $env:ANTHROPIC_MODEL; max_tokens = 1; messages = @(@{ role = "user"; content = "." }) } | ConvertTo-Json -Depth 4)

Duman msg_ ile JSON'u döndürürse, URL ve anahtar çalışır. Eğer 401 değerini döndürürse, istemci anahtarı yanlış başlıkla göndermiştir; ANTHROPIC_API_KEY'i yalnızca bir x-api-key senaryosu için kullanın.

Images: in Claude Code attach a local file with the native command/button and select a vision-capable model. A separate provider flag is normally unnecessary, but an image + text smoke is required after changing the endpoint.

Codex CLI and the IDE extension can use ApiClo through a custom provider in config.toml.

1. 1

   In the Codex IDE extension, open Codex Settings → Open config.toml; the CLI uses the same ~/.codex/config.toml.

2. 2

   Sağlayıcıyı kullanıcı düzeyindeki yapılandırmaya ekleyin çünkü .codex/config.toml projesi sağlayıcı/auth'u tanımlamamalıdır.

3. 3

   APICLAUDE_API_KEY'i sk-hub anahtarınıza ayarlayın. Bu değişken adı aşağıdaki env_key tarafından seçilir.

4. 4

   Wire_api = Answers'ı koruyun: mevcut Codex'te bu, desteklenen sağlayıcı protokolüdür.

5. 5

   Codex bir test klasöründe çalıştırın ve Yalnızca yanıtla Tamam seçeneğini doğrulayın.

model = "claude-sonnet-5"
model_provider = "apiclaude"

[model_providers.apiclaude]
name = "ApiClo"
base_url = "https://apiclo.com/v1"
env_key = "APICLAUDE_API_KEY"
wire_api = "responses"

# macOS / Linux
export APICLAUDE_API_KEY="sk-hub-..."
codex

# Windows PowerShell
$env:APICLAUDE_API_KEY="sk-hub-..."
codex

Codex sağlayıcı yapılandırmasını reddederse önce Codex'i güncelleyin. Wire_api'yi Sohbet Tamamlamalarına değiştirmeyin: mevcut Codex belgeleri, yanıtları desteklenen sağlayıcı protokolü olarak tanımlar.

Images: in the IDE extension attach the image through the composer; in CLI provide the local path using the native flow. Test an image + text request separately: provider configuration alone does not prove delivery of the attachment.

OpenClaw, models.json aracılığıyla iki sağlayıcı moduyla bağlanabilir.

1. 1

   Platformunuz için OpenClaw'ı yükleyin ve openclaw --version'ı kontrol edin.

2. 2

   OpenClaw modelleri dosyasını bulun veya yapılandırma klasöründe models.json dosyasını oluşturun.

3. 3

   Claude Mesajları modu için, baseUrl https://apiclo.com ile sağlayıcı apiclaude-messages'ı kullanın.

4. 4

   OpenAI Tamamlamalar modu için, baseUrl https://apiclo.com/v1 ile apiclaude-openai sağlayıcısını kullanın.

5. 5

   Add input: [text, image] to every vision model, otherwise OpenClaw passes only a text media reference or omits the image.

6. 6

   Replace apiKey with an sk-hub key and run separate text, tool, and image tests in a project.

{
  "models": {
    "mode": "merge",
    "providers": {
      "apiclaude-messages": {
        "baseUrl": "https://apiclo.com",
        "apiKey": "sk-hub-...",
        "auth": "token",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": [
          {
            "id": "claude-sonnet-5",
            "name": "claude-sonnet-5",
            "input": ["text", "image"],
            "contextWindow": 1000000,
            "maxTokens": 64000
          }
        ]
      },
      "apiclaude-openai": {
        "baseUrl": "https://apiclo.com/v1",
        "apiKey": "sk-hub-...",
        "auth": "token",
        "api": "openai-completions",
        "models": [
          { "id": "claude-opus-4-8", "name": "claude-opus-4-8", "input": ["text", "image"] }
        ]
      }
    }
  }
}

Qwen Code OpenAI uyumlu bir istemci olarak kurulursa OPENAI_* değişkenleri yeterlidir.

1. 1

   Node.js'yi kontrol edin: node --version.

2. 2

   Qwen Kodunu yükleyin: npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest.

3. 3

   qwen --version ve qwen --help'i kontrol edin.

4. 4

   OpenAI uyumlu mod için OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL ve OPENAI_MODEL'i ayarlayın.

5. 5

   Qwen Code derlemeniz Anthropic env'yi destekliyorsa Claude modelleri için ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + https://apiclo.com kullanabilirsiniz.

6. 6

   Use images only if the installed Qwen Code version exposes attachment/image input for a custom endpoint; otherwise the client may send text only.

7. 7

   Qwen'i çalıştırın ve Tamam/salt okunur testini gerçekleştirin.

export OPENAI_API_KEY="sk-hub-..."
export OPENAI_BASE_URL="https://apiclo.com/v1"
export OPENAI_MODEL="claude-sonnet-5"
qwen

$env:OPENAI_API_KEY="sk-hub-..."
$env:OPENAI_BASE_URL="https://apiclo.com/v1"
$env:OPENAI_MODEL="claude-sonnet-5"
qwen

Aider, OpenAI uyumlu değişkenler aracılığıyla çalışır.

1. 1

   Aider'ı yükleyin: python -m pip install -U aider-chat.

2. 2

   Git projesinde test düzenlemelerinin güvenli olduğu bir terminal açın.

3. 3

   OPENAI_API_BASE ve OPENAI_API_KEY'i ayarlayın.

4. 4

   Aider --model openai/claude-sonnet-5'i çalıştırın.

5. 5

   For an image, run /add image.png or /paste, then ask a text question; the selected model must support vision.

6. 6

   Öncelikle bir dosyayı açıklamasını isteyin; yalnızca bağlantı doğrulandıktan sonra düzenlemelere izin verin.

OMP connects through ~/.omp/agent/models.yml. Vision capability is declared with the model input field.

1. 1

   Install OMP with curl -fsSL https://omp.sh/install | sh; on Windows PowerShell use irm https://omp.sh/install.ps1 | iex.

2. 2

   Create ~/.omp/agent/models.yml and add the apiclo custom provider.

3. 3

   Set apiKey to the APICLO_API_KEY variable name instead of putting the secret in a repository.

4. 4

   Keep input: [text, image] on vision models: OMP checks this field before sending an attachment.

5. 5

   Run omp models find apiclo, then omp and test text, tools, and a separate image.

providers:
  apiclo:
    baseUrl: https://apiclo.com/v1
    api: openai-completions
    apiKey: APICLO_API_KEY
    models:
      - id: gpt-6-astra
        name: GPT 6 Astra
        input: [text, image]
        contextWindow: 200000
        maxTokens: 128000
      - id: claude-fable-5-1
        name: Claude Fable 5.1
        input: [text, image]
        contextWindow: 1000000
        maxTokens: 128000

Pi supports custom OpenAI-compatible models through models.json; declare image capability explicitly.

1. 1

   Install Pi using its official instructions and create ~/.pi/agent/models.json.

2. 2

   Set APICLO_API_KEY in the environment; do not store the key in a project file.

3. 3

   In /model, select apiclo/gpt-6-astra or apiclo/claude-fable-5-1.

4. 4

   Test a short text request, a tool call, and a separate image with a text question. Declaring input: image alone does not prove delivery.

{
  "providers": {
    "apiclo": {
      "baseUrl": "https://apiclo.com/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "$APICLO_API_KEY",
      "models": [
        { "id": "gpt-6-astra", "input": ["text", "image"], "contextWindow": 200000 },
        { "id": "claude-fable-5-1", "input": ["text", "image"], "contextWindow": 1000000 }
      ]
    }
  }
}

Kimi Code accepts a custom OpenAI-compatible provider; ApiClo compatibility is still undergoing our test matrix.

1. 1

   Install Kimi Code and open ~/.kimi-code/config.toml; preserve your existing settings.

2. 2

   Set APICLO_API_KEY in the environment and add an openai provider with a /v1 base URL.

3. 3

   Register the required model with image_in and tool_use, then select it in the client.

4. 4

   Test text, tools, reasoning, and images separately. Do not treat this integration as validated for autonomous tasks until the tests pass.

[providers.apiclo]
type = "openai"
base_url = "https://apiclo.com/v1"
api_key_env = "APICLO_API_KEY"

[models."apiclo/gpt-6-astra"]
provider = "apiclo"
model = "gpt-6-astra"
max_context_size = 200000
capabilities = ["image_in", "tool_use"]

Orca manages multiple CLI agents and isolated git worktrees. It does not replace the child agent's provider configuration.

1. 1

   First configure one working ApiClo executor: Codex, Claude Code, OpenCode, or OMP, including a separate vision test.

2. 2

   Install Orca Desktop/ADE from the official release for your OS and open the target git repository.

3. 3

   Add the already configured CLI as an agent runtime. The ApiClo key stays in the CLI's secure store or environment, not in Orca project files.

4. 4

   Use a separate worktree per agent for parallel work and cap the number of concurrent workers.

5. 5

   Send images to the specific child CLI session. Support is determined by that CLI's model capability: OpenCode modalities, Harness/OMP input, or Crush supports-images.

Crush supports OpenAI-compatible providers and a per-model supports-images flag.

1. 1

   Install current Crush and open the global crushrc at ~/.config/crush/crushrc or %USERPROFILE%\.config\crush\crushrc.

2. 2

   Add an apiclo provider of type openai-compat and disable automatic addition of unknown models.

3. 3

   Register each model with model add and set --supports-images true only for vision models.

4. 4

   Select the large model with model large and start Crush in a test project.

5. 5

   On Windows, include a text question with the image: some Crush versions reject an image-only prompt.

provider add apiclo \
  --name "ApiClo" \
  --type openai-compat \
  --base-url "https://apiclo.com/v1" \
  --api-key "$APICLO_API_KEY" \
  --discover-models false

model add apiclo/gpt-6-astra \
  --name "GPT 6 Astra" \
  --context-window 200000 \
  --default-max-tokens 128000 \
  --can-reason true \
  --supports-images true

model large apiclo/gpt-6-astra

Goose supports custom OpenAI-compatible providers in Desktop and CLI. Verify image capability in the installed version with a separate test.

1. 1

   Open Settings → Models → Configure providers → Add Custom Provider.

2. 2

   Provider Type: OpenAI Compatible; Display Name: ApiClo; API URL: https://apiclo.com/v1/chat/completions.

3. 3

   Enable Authentication, save the sk-hub key, and add gpt-6-astra and claude-fable-5-1.

4. 4

   Enable Streaming Support and verify a short text request.

5. 5

   The current Goose custom-provider screen has no universal per-model vision flag. If the attachment button is hidden or the file is removed before the request, use OpenCode, Harness, OMP, or Crush where the capability is explicit.

Yapınız özel bir OpenAI/Anthropic uç nokta belirlemenize izin vermediği sürece Gemini CLI şu anda iyi bir doğrudan ApiClo hedefi değildir.

1. 1

   Öncelikle Gemini CLI sürümünüzün özel bir temel URL ayarına sahip olup olmadığını kontrol edin.

2. 2

   Özel uç nokta kullanılamıyorsa Google sistem değişkenlerini geçersiz kılmaya çalışmayın: Cline, Roo, Kilo veya Qwen Code'u kullanın.

3. 3

   OpenAI uyumlu özel bir uç nokta mevcutsa https://apiclo.com/v1 Temel URL'sini, sk-hub API anahtarını ve claude-sonnet-5 modelini kullanın.

4. 4

   Verify images with a separate test: the custom endpoint must receive an image part, not only a local path. If that Gemini CLI version cannot do this, use OpenCode, Harness, OMP, or Crush.

5. 5

   Kurulumdan sonra yalnızca salt okunur bir test çalıştırın. İstemci hâlâ Google uç noktasını arıyorsa desteklenen bir CLI'ye geçin.

Yerleşik Hermes, ApiClon içinde yaşar: denge, model, bellek ve geçmiş, Aracılar tarafından yönetilir.

1. 1

   Ajanlar'ı açın ve Hermes'i seçin.

2. 2

   Ücretli listeden bir model seçin: Claude-sonnet-5, Claude-opus-4-8, Claude-sonnet-4-6.

3. 3

   Web sayfaları için sohbette web içeriğini etkinleştirin; URL, ApiClo okuyucu/tarayıcı geri dönüşü aracılığıyla okunacaktır.

4. 4

   For an image, use the composer attachment and a vision-capable model; after upload ask a text question to distinguish real image input from a filename.

5. 5

   Hermes'in bilgisayarınızla çalışmasına izin vermek için Desktop Bridge'i indirin, bir eşleştirme kodu oluşturun ve yalnızca gerekli dosya veya klasör izinlerini verin.

6. 6

   Uzun görevler için zincirin ortasında sebepsiz yere model değiştirmekten kaçının; önbelleğe ve bağlama yardımcı olur.

Yerel yönlendirici, bir istemci yalnızca localhost ile konuştuğunda veya anahtarı makinede merkezileştirmek istediğinizde kullanışlıdır.

1. 1

   ApiClo Masaüstü Köprüsü'i indirin ve IDE/CLI ile aynı makinede çalıştırın.

2. 2

   Yukarı akış sk-hub anahtarını Masaüstü Köprüsü'ne yapıştırın.

3. 3

   Modelleri getir'e tıklayın ve model listesinin yüklendiğinden emin olun.

4. 4

   Yönlendiriciyi başlat'a tıklayın.

5. 5

   IDE/CLI'de Yerel Temel URL http://127.0.0.1:18441/v1'i ve boş olmayan herhangi bir istemci API anahtarını ayarlayın.

6. 6

   For images, enable the capability in the IDE/CLI itself: Desktop Router transparently forwards multipart/base64 image content but does not create an attachment button or declare vision for the client.

7. 7

   Yalnızca Test Yanıtı Tamam; yanıt vermezse, yerel yönlendiricinin çalıştığını ve 18441 numaralı bağlantı noktasının boş olduğunu kontrol edin.

Önce Modelleri getir'e, ardından Yönlendiriciyi başlat'a tıklayın. IDE'de genel URL'yi değil, yerel Temel URL'yi kullanın.

IDE'ler, SDK'lar ve çoğu kendi kendine barındırılan arayüz için ana yol.

curl https://apiclo.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}],
    "max_tokens": 512,
    "stream": true
  }'

Claude Mesajlar API'sini bekleyen müşteriler için bunu kullanın.

curl https://apiclo.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "max_tokens": 512,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hi"}]
  }'

Responses wire API'sine ihtiyaç duyan istemciler için bunu kullanın.

curl https://apiclo.com/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "input": "Write a short checklist for release QA."
  }'

Komut dosyaları, arka uç işleri ve testler için iyidir.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://apiclo.com/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hi"}],
    max_tokens=512,
)

print(response.choices[0].message.content)

Ön uç destekli API rotaları ve Node.js hizmetleri için iyidir.

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.APICLAUDE_API_KEY,
  baseURL: "https://apiclo.com/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Hi" }],
  max_tokens: 512,
});

console.log(response.choices[0].message.content);