AutoGPT-কে একটা কাস্টম OpenAI base URL-এ চালান।

দ্রুত উত্তর: .env-এ দুই লাইন।

AutoGPT Classic-এর .env.template OPENAI_API_BASE_URL-কে documents করে "Custom url for the OpenAI API, useful for connecting to custom backends" হিসেবে, এবং provider code এটাকে সরাসরি client-এ wire করে: OpenAICredentials class সেই variable থেকে api_base পড়ে এবং base_url হিসেবে পাস করে। তাই override হলো এক লাইন uncomment করা এবং key সেট করা: OPENAI_API_BASE_URL-কে https://api.apisrouter.com/v1-এ এবং OPENAI_API_KEY-কে আপনার gateway key-তে। সবকিছুর আগে একটা scoping note: এটা AutoGPT Classic-এর জন্য প্রযোজ্য, repo-র classic/original_autogpt-এর নিচে থাকা autonomous agent-এর জন্য। repo-র newer AutoGPT Platform (visual builder) প্রতি block নিজস্ব backend দিয়ে model credential manage করে, এবং এই environment variable সেটা configure করার উপায় না।

OPENAI_API_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...
SMART_LLM=gpt-5.4
FAST_LLM=gpt-5.4-mini

AutoGPT Classic কীভাবে model call route করে।

AutoGPT (GitHub-এ Significant-Gravitas, প্রায় 185K star, অস্তিত্বে থাকা সবচেয়ে বেশি star পাওয়া agent repo) autonomous loop-এর pioneer: agent plan করে, একটা action বেছে নেয়, সেটা execute করে, result evaluate করে, এবং goal শেষ না হওয়া বা budget শেষ না হওয়া পর্যন্ত repeat করে। Classic তার model usage দুইটা slot জুড়ে split করে। SMART_LLM agent-এর প্রধান reasoning turn বহন করে, এবং FAST_LLM lighter কাজ handle করে; default config-এ enum value হিসেবে থাকে, environment থেকে overridable। Routing mechanics এই বয়সের একটা project-এর জন্য অস্বাভাবিক clean: OpenAICredentials.api_base হলো OPENAI_API_BASE_URL থেকে UserConfigurable, এবং get_api_access_kwargs() এটাকে OpenAI client-এ base_url হিসেবে হ্যান্ড করে। agent যে প্রতিটা OpenAI-provider request করে, planning turn, tool-use decision, summary, সেটা যে variable যে host নাম দেয় সেখানে যায়। যে constraint AutoGPT-কে freeform tool থেকে আলাদা করে: SMART_LLM এবং FAST_LLM হলো ModelName enum হিসেবে typed, agent-এ compiled model registry-র বিরুদ্ধে validated, free string না। Recent build-এর registry GPT-5 series-কে gpt-5.4 পর্যন্ত কভার করে 4.1, 4o, এবং o-series family সহ, কিন্তু practical rule হলো এমন নাম বেছে নেওয়া যা আপনার checkout-এর enum আসলে ধরে রাখে। তারপর gateway ঠিক সেই id পায়, তাই id-টাকে catalog-এও থাকতে হবে; gpt-5.4 এবং gpt-5.4-mini আজ দুই দিকেই satisfy করে।

সম্পূর্ণ সেটআপ: সঠিক directory-তে .env, registry থেকে model।

.env.template-কে classic/original_autogpt-এর ভেতরে .env-এ কপি করুন, চারটা value uncomment ও সেট করুন, এবং সেই directory থেকে agent চালান। .env classic agent-এর working layout-এর relative থেকে load হয়, তাই repo root-এ একটা সুন্দরভাবে configured file তার জন্য কিছুই করে না। Model selection একটা registry lookup, passthrough না। SMART_LLM-কে enum-এ নেই এমন একটা id সেট করলে কোনো request করার আগেই startup-এ validation fail হয়, যা অন্তত loudly fail করে। corollary হলো Claude id এই path দিয়ে মোটেও addressable না: Classic-এর সেই enum name-এর জন্য একটা আলাদা native Anthropic provider আছে (ANTHROPIC_API_KEY), এবং সেই provider OPENAI_API_BASE_URL পড়ে না। আপনার লক্ষ্য যদি এক endpoint দিয়ে এক key হয়, দুটো slot-ই gateway-র serve করা OpenAI-registry name-এ রাখুন। Budget discipline এখনও প্রযোজ্য। Autonomous loop unattended burst-এ token খরচ করার জন্য famous, এবং reroute করা সেটা পাল্টায় না; এটা measurable করে। Classic-এর নিজস্ব budget setting এখনও সেট করার যোগ্য, এবং per-key usage view আপনাকে প্রতি run-এর external ledger দেয়।

cd classic/original_autogpt
cp .env.template .env
# edit .env:
#   OPENAI_API_BASE_URL=https://api.apisrouter.com/v1
#   OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...
#   SMART_LLM=gpt-5.4
#   FAST_LLM=gpt-5.4-mini
./autogpt.sh run   # or: poetry run autogpt run

SMART_LLM এবং FAST_LLM বেছে নেওয়া।

Honest তুলনা per call না, per goal: দুইটা ভিন্ন SMART_LLM choice-এর নিচে agent-কে একই goal দিন এবং usage log-এ total token ও outcome quality তুলনা করুন। Autonomous agent হলো একমাত্র workload যেখানে stronger model নিয়মিতভাবে total cost-এ জেতে।

• SMART_LLM হলো agent-এর বিচারবুদ্ধি। প্রতিটা loop iteration-এ এটা পরের কাজ ঠিক করে, এবং একটা খারাপ decision শুধু এক call নষ্ট করে না, এটা নষ্ট call-এর একটা subtree spawn করে। আজ এই slot-এর জন্য সবচেয়ে strong registry-এবং-catalog match gpt-5.4।
• FAST_LLM যান্ত্রিক volume শোষণ করে। gpt-5.4-mini loop-এর supporting call-কে smart slot-এর দামের একটা ছোট ভগ্নাংশে রাখে, যা গুরুত্বপূর্ণ কারণ autonomous run সবকিছু গুণ করে।
• টাকা বাঁচাতে FAST_LLM-কে smart slot হিসেবে চালানোর প্রলোভন প্রতিহত করুন: autonomous loop decision quality-কে compound করে, তাই একটা দুর্বল planner সাধারণত per call যা বাঁচায় তার চেয়ে বেশি total token খরচ করে।
• checkout-এর সাথে registry name পাল্টায়। নতুন version pull করার পর, recheck করুন আপনার configure করা নাম এখনও validate করছে কিনা; একটা enum rename একটা clear error সহ startup-এ fail করে, যা একটা নীরব fallback-এর চেয়ে ভালো।

ব্যবহার অনুযায়ী পেমেন্ট · অফিশিয়াল মূল্যের নিচে

Selected models are priced below official list prices. Exact input, output, cache, and per-request prices are shown for each model.

AutoGPT-specific failure mode।

Variable-name trap। তিনটা ভিন্ন tool তিনটা ভিন্ন spelling ব্যবহার করে: mem0 পড়ে OPENAI_BASE_URL, Aider পড়ে OPENAI_API_BASE, এবং AutoGPT Classic পড়ে OPENAI_API_BASE_URL। অন্য tool থেকে আসা muscle memory ভুল variable সেট করে রেখে দেয়, AutoGPT সেটা নীরবে ignore করে, এবং OPENAI_API_KEY যা-ই ধরে রাখুক না কেন request api.openai.com-এ যেতে থাকে। আপনার gateway usage log-এ request না দেখা মানে প্রথমে এটাই check করা। Startup-এ Enum rejection। SMART_LLM বা FAST_LLM-কে compiled registry-এর বাইরে একটা id সেট করলে agent চলার আগেই validation fail হয়। এটাই সঠিক behavior, কিন্তু এটা freeform tool থেকে আসা লোকদের অবাক করে যেখানে যেকোনো string forward হয়; error মানে "একটা registry name বেছে নিন", "endpoint down আছে" না। Claude নাম natively route করছে। Anthropic enum name Anthropic provider এবং ANTHROPIC_API_KEY দিয়ে যায়, OPENAI_API_BASE_URL bypass করে। আপনি এক usage log-এ সব request আশা করেছিলেন এবং শুধু কিছু দেখছেন? বাকি traffic একটা native provider path-এ আছে। ভুল .env। Classic agent তার নিজস্ব directory-র .env load করে। repo root-এ একটা file, বা একটা stale .env value দিয়ে shadow হওয়া একটা shell export, বিভ্রান্তিকর half-configured state তৈরি করে। চারটা value একটা জায়গায় রাখুন: classic/original_autogpt/.env। Platform expectation। AutoGPT Platform-এর block তাদের নিজস্ব backend-এ credential manage করে; এই environment variable সেট করলে তাদের reroute হয় না। এই পাতার path Classic-এর।

কারা একটা gateway দিয়ে AutoGPT route করে।

• Autonomous experiment-এর জন্য Classic পুনরুজ্জীবিত করা Developer যারা প্রথম run থেকেই loop-এর কুখ্যাত token ক্ষুধা একটা metered, per-key ledger-এ চায়।
• দীর্ঘ unattended goal চালানো Tinkerer, যেখানে agent তার budget দিয়ে আসলে কী করেছে সেই per-request visibility total-এর মতোই গুরুত্বপূর্ণ।
• অনেক tool জুড়ে এক endpoint standardize করা Team, যেখানে AutoGPT একটা আলাদা account না হয়ে একই key-তে point করা আরেকটা .env।
• gpt-5.4-এর বিচারবুদ্ধি gpt-5.4-mini-এর volume-এর সাথে জোড়া লাগানো ব্যবহারকারী, যেকোনো slot-এ কোনো subscription না জুড়ে per token priced।
• Developer যাদের কোনো নির্দিষ্ট vendor-এর billing-এ access নেই। কোনো card requirement ছাড়া Top-up based access per-provider sign-up dependency সরিয়ে দেয়।

Endpoint verify করুন এবং প্রথম run debug করুন।

Confirm করুন gateway আপনার SMART_LLM এবং FAST_LLM-এ দেওয়া exact id serve করছে; agent সেই string হুবহু পাঠায়। প্রথম-run ladder: startup-এ আপনার model নাম করা একটা validation error মানে id আপনার build-এর registry-তে নেই, তাই আরেকটা registry name বেছে নিন। একটা 401 মানে classic agent-এর নিজস্ব .env-এ OPENAI_API_KEY gateway key না। gateway থেকে model-not-found error মানে আপনার বেছে নেওয়া registry name catalog-এ নেই; দুই দিক align করুন। এবং কাজ করে কিন্তু usage log-এ কখনো দেখা যায় না এমন একটা run মানে base URL variable-এ ভুল বানান বা ভুল file, এবং traffic default host-এ যাচ্ছে। Loop চলা শুরু হলে, প্রথম goal-এর পরে না বরং সময়ই per-request view দেখুন। Autonomous agent প্রথম কয়েক মিনিটে তাদের token behavior প্রকাশ করে, এবং একটা runaway loop আগেই ধরা যেকোনো per-token price পার্থক্যের চেয়ে বেশি worth।

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" | head -50

সাধারণ প্রশ্ন