ApiClo 문서

VS Code의 자율 코딩 작업에 적합합니다. ApiClo는 두 가지 방법으로 연결할 수 있습니다.

옵션 A: OpenAI 호환

1. 1

   VS Code Marketplace에서 Cline을 설치하고 설정/API 구성을 엽니다.

2. 2

   API 공급자로 OpenAI 호환을 선택합니다.

3. 3

   /v1: https://apiclo.com/v1을 사용하여 전체 기본 URL을 설정합니다.

4. 4

   API 키: sk-hub 키입니다. 모델 ID: clude-sonnet-5 또는 clude-opus-4-8.

5. 5

   프로필을 저장하고 먼저 테스트를 보냅니다. 확인만 답장하세요.

옵션 B: 기본 모드를 위한 인류학적 메시지

1. 1

   Cline 빌드에 Anthropic 공급자가 필요한 경우 사용자 정의 기본 URL 사용을 활성화합니다.

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   사용자 정의 기본 URL: https://apiclo.com . 여기에 /v1을 추가하지 마십시오. Cline은 /v1/messages 자체를 호출합니다.

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   API 키: sk-hub 키입니다. 모델: clude-sonnet-5 또는 clude-opus-4-8.

4. 4

   Anthropic 기본 모드가 불안정한 경우 옵션 A OpenAI 호환으로 돌아갑니다.

저장 후 보내기: 답장만 OK. 두 번째 테스트: 현재 폴더를 보고 README.md가 존재하는지 확인합니다. 아무것도 변경하지 마십시오.

Roo Code는 Cline과 거의 동일한 설정을 사용하지만 공급자 프로필 라벨이 다를 수 있습니다.

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   VS Code 확장에서 Roo Code를 설치하고 Roo Code 패널을 엽니다.

2. 2

   API 키 아래 ApiClo에서 API 키를 생성합니다.

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   API 구성/공급자/프로필을 엽니다.

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   기본적으로 OpenAI 호환 프로필(기본 URL https://apiclo.com/v1 및 ApiClo 모델 ID)을 선택합니다.

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   기본/고급 모드의 경우에만 /v1 없이 Anthropic + 사용자 정의 기본 URL https://apiclo.com를 사용하세요.

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   프로필을 저장하고 확인을 확인한 다음 파일 작업을 실행합니다.

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   두 번째 테스트: Roo에게 현재 폴더를 읽고 파일을 편집하지 않고 README.md가 존재하는지 말하도록 요청합니다.

Kilo의 경우 Custom Provider를 사용합니다. Cline/Roo와 달리 기본 URL은 일반적으로 /v1로 입력됩니다.

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   VS Code 확장에서 Kilo Code를 설치하고 설정/API 구성을 엽니다.

2. 2

   ApiClo -> API Keys에서 sk-hub API 키를 받으세요.

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   사용자 지정 공급자 만들기: 공급자 ID apiclaude, 표시 이름 ApiClo.

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   Claude 모델의 경우 기본적으로 공급자 API: OpenAI 호환 및 기본 URL https://apiclo.com/v1을 선택합니다.

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   Kilo가 명시적으로 기본 메시지 모드를 필요로 하는 경우에만 공급자 API: Anthropic 메시지를 사용하세요.

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   모델 ID: clude-sonnet-5, clude-opus-4-8 또는 clude-fable-5.

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   공급자를 저장하고 두 가지 테스트를 실행합니다. 답장만 확인합니다. 그런 다음 편집 없이 프로젝트 파일 목록을 읽습니다.

계속은 config.yaml을 통해 구성됩니다. 모델에게 채팅, 편집, 적용, 요약 역할을 부여합니다.

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   계속을 설치하고 구성을 엽니다. 계속 -> 설정 -> config.yaml 열기.

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   이미 사용자 정의 모델이 있는 경우 이전 config.yaml을 교체하기 전에 저장하세요.

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   아래 블록을 붙여넣고 YOUR_API_KEY를 sk-hub 키로 바꾸세요.

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   계속을 다시 시작하거나 IDE에서 창 다시 로드를 실행하세요.

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   무거운 작업을 시작하기 전에 작은 파일에 대해 채팅, 편집, 적용을 테스트해 보세요.

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.

VS Code 기본 제공 사용자 지정 끝점의 경우 사용자 구성 파일에 모델을 추가합니다.

1. 1

   VS Code 사용자 설정 폴더를 열고 chatLanguageModels.json이 없으면 만듭니다.

2. 2

   아래 JSON을 붙여넣고 YOUR_API_KEY를 sk-hub 키로 바꾸세요.

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   URL이 /v1/chat/completions로 끝나는지 확인하세요.

4. 4

   개발자 실행: 창 새로 고침.

5. 5

   VS Code 채팅에서 Claude Sonnet 5를 선택하고 Reply only OK 테스트를 보냅니다.

[
  {
    "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": 184000,
        "maxOutputTokens": 8000,
        "streaming": true
      },
      {
        "id": "claude-opus-4-8",
        "name": "Claude Opus 4.8",
        "url": "https://apiclo.com/v1/chat/completions",
        "toolCalling": true,
        "vision": true,
        "maxInputTokens": 184000,
        "maxOutputTokens": 8000,
        "streaming": true
      }
    ]
  }
]

가장 간단한 흐름: ApiClo를 OpenAI 호환 엔드포인트로 연결합니다.

1. 1

   커서 설정, 모델 또는 API 키를 엽니다.

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   사용자 정의 OpenAI 호환 엔드포인트를 활성화합니다.

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   기본 URL: https://apiclo.com/v1. API 키: sk-hub 키입니다.

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   모델 ID 추가: 일반 작업의 경우 claude-sonnet-5, 무거운 추론/코딩의 경우 claude-opus-4-8.

5. 5

   설정을 저장하고 커서 채팅에서 모델을 선택한 후 답장만 OK로 보냅니다.

6. 6

   커서가 /v1 자체를 추가하는 경우 두 번째 /v1 없이 루트 URL을 그대로 둡니다.

Trae는 설정 -> 모델 -> 모델 추가 -> 사용자 정의 구성을 통해 연결합니다.

1. 1

   Trae를 설치하고 로그인하세요. 그렇지 않으면 모델 섹션이 숨겨질 수 있습니다.

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   설정 -> 모델 -> 모델 추가 -> 사용자 정의 구성을 엽니다.

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   Claude의 경우 API 형식 Anthropic Messages, URL https://apiclo.com 또는 Trae가 전체 /v1 엔드포인트를 요청하는 경우 https://apiclo.com/v1을 선택합니다.

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   OpenAI Completions의 경우 https://apiclo.com/v1 및 모델 ID claude-sonnet-5를 사용하세요.

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   API 키를 붙여넣고 모델을 저장한 후 Reply only OK 테스트를 실행하세요.

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   Trae에 빈 답변이 표시되면 최대 출력을 줄이고 정확한 API 형식을 확인하세요.

ApiClo를 OpenAI 호환 공급자로 연결합니다.

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   자체 호스팅 UI에 대한 공급자 관리 설정 또는 환경 구성을 엽니다.

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   OpenAI 호환 공급자를 선택하세요.

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   OPENAI_API_BASE_URL=https://apiclo.com/v1 및 OPENAI_API_KEY=sk-hub-...를 설정합니다.

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   DEFAULT_MODEL=claude-sonnet-5를 추가하거나 UI에서 모델을 선택하세요.

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   UI 컨테이너/프로세스를 다시 시작하고 간단한 테스트를 보냅니다.

UI가 /v1 자체를 추가하는 경우 루트 https://apiclo.com를 사용하거나 설정에서 추가 /v1을 제거하세요.

Claude Code는 일반적으로 /v1이 없는 Anthropic 호환 기본 URL을 기대합니다.

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   Node.js 18+를 확인하세요: node --version.

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   클로드 코드 설치: npm install -g @anthropic-ai/claude-code@latest.

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   설치를 확인하세요: clude --version.

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   ApiClo의 경우 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + ANTHROPIC_BASE_URL을 사용합니다. ANTHROPIC_API_KEY는 x-api-key가 필요한 클라이언트에만 해당됩니다.

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

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   먼저 직접 /v1/messages 요청으로 게이트웨이를 확인한 다음 동일한 셸 세션에서 clude를 시작하세요.

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   Claude Code에서 /status를 실행하고 ApiClo 기본 URL과 활성 토큰 소스가 표시되는지 확인합니다.

# 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 "https://apiclo.com/v1/messages" \
  -H "Authorization: Bearer sk-hub-..." \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"claude-sonnet-5","max_tokens":1,"messages":[{"role":"user","content":"."}]}'

# Windows PowerShell
Invoke-RestMethod -Method Post -Uri "https://apiclo.com/v1/messages" `
  -Headers @{ "Authorization" = "Bearer sk-hub-..."; "anthropic-version" = "2023-06-01" } `
  -ContentType "application/json" `
  -Body '{"model":"claude-sonnet-5","max_tokens":1,"messages":[{"role":"user","content":"."}]}'

연기가 msg_와 함께 JSON을 반환하면 URL과 키가 작동합니다. 401을 반환하면 클라이언트가 잘못된 헤더가 포함된 키를 보낸 것입니다. x-api-key 시나리오에만 ANTHROPIC_API_KEY를 사용하세요.

Codex는 config.toml의 사용자 정의 공급자를 통해 ApiClo를 가리킬 수 있습니다.

1. 1

   Codex Desktop / IDE에서 기어를 클릭한 다음 Codex 설정 → config.toml 열기를 클릭합니다. CLI는 동일한 ~/.codex/config.toml을 사용합니다.

2. 2

   프로젝트 .codex/config.toml은 공급자/인증을 정의해서는 안 되기 때문에 공급자를 사용자 수준 구성에 추가합니다.

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   APICLAUDE_API_KEY를 sk-hub 키로 설정하세요. 이 변수 이름은 아래 env_key에 의해 선택됩니다.

4. 4

   wire_api = response 유지: 현재 Codex에서는 지원되는 공급자 프로토콜입니다.

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   테스트 폴더에서 codex를 실행하고 Reply only OK를 확인합니다.

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

Codex가 공급자 구성을 거부하면 먼저 Codex를 업데이트하세요. wire_api를 채팅 완료로 전환하지 마십시오. 현재 Codex 문서에서는 응답을 지원되는 공급자 프로토콜로 설명합니다.

OpenCode는 opencode.json을 통해 공급자 구성을 지원합니다.

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   테스트 프로젝트로 이동합니다: cd ~/Desktop/my-project.

2. 2

   OpenCode 설치: 컬 -fsSL https://opencode.ai/install | bash 또는 npm install -g opencode-ai.

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   설치를 확인하세요: opencode --version 및 opencode --help.

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   프로젝트 루트에 opencode.json을 생성하고 아래 구성을 붙여넣습니다.

5. 5

   오픈코드 공급자 로그인 --provider apiclaude를 사용하여 키를 저장합니다.

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   오픈코드를 실행하고 OK/읽기 전용 테스트를 수행합니다.

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "apiclaude": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "ApiClo",
      "options": {
        "baseURL": "https://apiclo.com/v1"
      },
      "models": {
        "claude-sonnet-5": {
          "name": "claude-sonnet-5"
        }
      }
    }
  },
  "model": "apiclaude/claude-sonnet-5"
}

OpenClaw는 두 가지 공급자 모드로 models.json을 통해 연결할 수 있습니다.

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   플랫폼에 OpenClaw를 설치하고 openclaw --version을 확인하세요.

2. 2

   OpenClaw 모델 파일을 찾거나 config 폴더에 models.json을 생성하세요.

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   Claude 메시지 모드의 경우 baseUrl https://apiclo.com와 함께 공급자 apiclaude-messages를 사용합니다.

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   OpenAI 완성 모드의 경우 baseUrl https://apiclo.com/v1과 함께 공급자 apiclaude-openai를 사용합니다.

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   apiKey를 sk-hub 키로 바꾸고 프로젝트에서 읽기 전용 테스트를 실행하세요.

{
  "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",
            "contextWindow": 184000,
            "maxTokens": 8000
          }
        ]
      },
      "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" }
        ]
      }
    }
  }
}

Qwen Code가 OpenAI 호환 클라이언트로 설치되면 OPENAI_* 변수로 충분합니다.

1. 1

   Node.js를 확인하세요: node --version.

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   Qwen 코드 설치: npm install -g @qwen-code/qwen-code@latest.

3. 3

   qwen --version 및 qwen --help를 확인하세요.

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   OpenAI 호환 모드의 경우 OPENAI_API_KEY, OPENAI_BASE_URL 및 OPENAI_MODEL을 설정합니다.

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   Qwen Code 빌드가 Anthropic 환경을 지원하는 경우 Claude 모델에 ANTHROPIC_AUTH_TOKEN + https://apiclo.com를 사용할 수 있습니다.

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   qwen을 실행하고 OK/읽기 전용 테스트를 수행합니다.

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

Aider는 OpenAI 호환 변수를 통해 작동합니다.

1. 1

   Aider 설치: python -m pip install -U aider-chat.

2. 2

   테스트 편집이 안전한 git 프로젝트에서 터미널을 엽니다.

3. 3

   OPENAI_API_BASE 및 OPENAI_API_KEY를 설정합니다.

4. 4

   aider --model openai/claude-sonnet-5를 실행합니다.

5. 5

   먼저 파일에 대해 설명해달라고 요청하세요. 연결이 확인된 후에만 편집을 허용합니다.

Pi는 모델 파일을 통해 연결하고 Anthropic Messages 또는 OpenAI 호환 모드를 사용할 수 있습니다.

1. 1

   macOS/Linux/WSL 환경에 Pi를 설치하고 pi --version을 확인하세요.

2. 2

   ~/.pi/agent 및 models.json 파일을 생성합니다.

3. 3

   OpenAI 호환 모드의 경우 baseUrl https://apiclo.com/v1 및 모델 claude-sonnet-5를 설정합니다.

4. 4

   Anthropic Messages 모드의 경우 baseUrl https://apiclo.com 및 모델 claude-sonnet-5를 사용합니다.

5. 5

   APICLAUDE_API_KEY를 통해 또는 로컬 구성에서 직접 키를 전달한 다음 pi를 실행하고 확인/읽기 전용 테스트를 수행합니다.

{
  "providers": {
    "apiclaude-openai": {
      "baseUrl": "https://apiclo.com/v1",
      "apiKey": "${APICLAUDE_API_KEY}",
      "api": "openai-completions",
      "models": [
        { "id": "claude-sonnet-5", "name": "claude-sonnet-5" }
      ]
    }
  },
  "defaultModel": "apiclaude-openai/claude-sonnet-5"
}

Gemini CLI는 빌드에서 사용자 정의 OpenAI/Anthropic 엔드포인트를 설정할 수 없는 한 현재로서는 좋은 직접 ApiClo 대상이 아닙니다.

1. 1

   먼저 Gemini CLI 버전에 사용자 정의 기본 URL 설정이 있는지 확인하세요.

2. 2

   커스텀 엔드포인트를 사용할 수 없는 경우 Google 시스템 변수를 재정의하지 말고 Cline, Roo, Kilo 또는 Qwen Code를 사용하세요.

3. 3

   사용자 지정 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용할 수 있는 경우 기본 URL https://apiclo.com/v1, sk-hub API 키 및 모델 claude-sonnet-5를 사용하세요.

4. 4

   설정 후에는 읽기 전용 테스트만 실행하세요. 클라이언트가 여전히 Google 엔드포인트를 호출하는 경우 지원되는 CLI로 전환하세요.

내장된 Hermes는 ApiClo 내에 있습니다. 균형, 모델, 메모리 및 기록은 에이전트에서 관리됩니다.

1. 1

   에이전트를 열고 헤르메스를 선택하세요.

2. 2

   유료 목록에서 모델을 선택하세요: claude-sonnet-5, claude-opus-4-8, claude-sonnet-4-6.

3. 3

   웹페이지의 경우 채팅에서 웹 컨텍스트를 활성화하세요. URL은 ApiClo 리더/브라우저 대체를 통해 읽혀집니다.

4. 4

   Hermes가 컴퓨터에서 작동할 수 있도록 하려면 Desktop Bridge를 다운로드하고 페어링 코드를 만든 다음 필요한 파일 또는 폴더 권한만 부여하세요.

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   긴 작업의 경우 이유 없이 체인 중간에 모델을 전환하지 마세요. 캐시와 컨텍스트에 도움이 됩니다.

로컬 라우터는 클라이언트가 localhost와만 통신하거나 시스템의 키를 중앙 집중화하려는 경우에 유용합니다.

1. 1

   ApiClo Desktop Bridge를 다운로드하고 IDE/CLI와 동일한 시스템에서 실행하세요.

2. 2

   업스트림 sk-hub 키를 데스크톱 브리지에 붙여넣습니다.

3. 3

   모델 가져오기를 클릭하고 모델 목록이 로드되는지 확인하세요.

4. 4

   라우터 시작을 클릭합니다.

5. 5

   IDE/CLI에서 로컬 기본 URL http://127.0.0.1:18441/v1 및 비어 있지 않은 클라이언트 API 키를 설정합니다.

6. 6

   테스트 답장만 OK; 응답이 없으면 로컬 라우터가 실행 중이고 포트 18441이 사용 가능한지 확인하십시오.

모델 가져오기를 먼저 클릭한 다음 라우터 시작을 클릭합니다. IDE에서는 공개 URL이 아닌 로컬 기본 URL을 사용하세요.

IDE, SDK 및 대부분의 자체 호스팅 인터페이스에 대한 기본 경로입니다.

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 Messages API를 기대하는 클라이언트에 이 기능을 사용하세요.

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"}]
  }'

응답 와이어 API가 필요한 클라이언트에 대해 이를 사용하십시오.

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."
  }'

스크립트, 백엔드 작업 및 테스트에 적합합니다.

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)

프런트엔드 지원 API 경로 및 Node.js 서비스에 적합합니다.

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);