OpenAI Compatible দিয়ে যেকোনো catalog model-এ Cline চালান।

দ্রুত উত্তর: Cline-এর settings-এ তিনটা field।

VS Code-এ Cline panel খুলুন এবং settings gear click করুন। API Provider dropdown-এ OpenAI Compatible choose করুন, তারপর তিনটা field পূরণ করুন: Base URL https://api.apisrouter.com/v1, API Key-তে আপনার key, এবং model field-এ exact catalog id, যেমন claude-sonnet-4-6। Cline যেহেতু একটা arbitrary endpoint-এর model কী করতে পারে তা জানতে পারে না, provider model-configuration option expose করে যা আপনাকে honestly সেট করতে হবে: context window size, max output token, এবং image support-এর মতো capability flag, প্লাস optional input ও output price যাতে Cline-এর নিজের cost display বাস্তবতার সাথে মেলে। model-এর documentation থেকে window এবং limit সেট করুন। Save করুন, এবং agent gateway দিয়ে এর পরের task চালায়; আপনার workflow touch না করে id যেকোনো সময় swap করা যায়।

API Provider:  OpenAI Compatible
Base URL:      https://api.apisrouter.com/v1
API Key:       sk-YOUR-APISROUTER-KEY
Model:         claude-sonnet-4-6

Model config:  context window + max output tokens
               from the model's documentation,
               image support only if the id has it

Cline কীভাবে configured model ব্যবহার করে।

Cline (প্রায় 65K GitHub star) হলো VS Code-এর autonomous coding agent: এটা আপনার codebase পড়ে, file edit করে, terminal command চালায়, এবং failure-এ iterate করে, পথে human approval gate সহ। সেই loop একটা নির্দিষ্ট shape-এ model-hungry: লম্বা context (file tree, diff, terminal output) ভেতরে, tool call এবং code বাইরে, প্রতি task-এ অনেক turn। OpenAI Compatible provider সেই loop-কে standard chat completions হিসেবে আপনার Base URL-এ পাঠায় model id একটা plain string হিসেবে। wire format-এ vendor গুরুত্বপূর্ণ নয়, যা এখানে model shopping-কে বাস্তব করে তোলে: claude-sonnet-4-6, kimi-k2.7-code, এবং gpt-5.6-sol একই তিনটা field-এর পেছনে interchangeable backend, তিনটা vendor account সহ তিনটা আলাদা provider configuration-এর বদলে। Capability flag-গুলো care পাওয়ার যোগ্য কারণ agent এদের উপর নির্ভর করে। Cline আপনি যা declare করেন তার চারপাশে plan করে: image support enable করলে এটা এমন একটা model-এ screenshot পাঠাতে পারে যা হয়তো সেগুলো accept করে না, এবং একটা overstated context window লম্বা task-এর গভীরে truncated-context failure ডেকে আনে। model documentation যা বলে তা declare করুন, আপনি যা আশা করেন তা নয়।

Plan এবং Act: দুই mode, দুই model।

Cline কাজকে ভাগ করে Plan mode-এ, যেখানে এটা edit না করে codebase explore করে এবং strategize করে, এবং Act mode-এ, যেখানে এটা execute করে। API configuration সেই split মেনে চলে: use-different-models option enable থাকলে, settings per-mode tab দেখায় এবং প্রতিটা mode নিজের provider এবং model মনে রাখে, আপনি toggle করার সাথে সাথে automatically switch করে। এই split-এর economics-ই মূল বিষয়। Plan mode হলো যেখানে deep reasoning কাজে দেয়: claude-opus-4-7 বা gpt-5.5 codebase পড়ছে এবং approach লিখছে। Act mode হলো ইতিমধ্যে বিদ্যমান একটা plan execute করা অনেক দ্রুত tool-calling turn, যা ঠিক kimi-k2.7-code বা claude-sonnet-4-6-এর profile। যেহেতু দুই mode-ই একই gateway key দিয়ে বিল হয়, pairing একটা multi-vendor project না হয়ে একটা settings choice। Issue tracker থেকে একটা honest caveat: per-mode model selection বিশেষভাবে OpenAI Compatible provider-এর সাথে rough edge রেখেছে, Act mode নীরবে Plan model reuse করার report সহ। split configure করার পর, একটা task চালান এবং task header-এ confirm করুন কোন model আসলে প্রতিটা mode serve করেছে, এবং আপনার usage log check করুন; দুটো id-ই দেখার পরেই split-কে verified ধরুন।

Plan mode:  claude-opus-4-7      (read, reason, strategize)
Act mode:   kimi-k2.7-code       (execute, edit, run, iterate)

verify: run one task, check which id served each mode,
then confirm both ids appear in the usage log

Agent loop-এর জন্য coding model বেছে নেওয়া।

Agent loop chat কখনো যেভাবে করে না সেভাবে token spend multiply করে; একটা single Cline task file context বহনকারী কয়েক ডজন request হতে পারে। এটা model choice-কে measurable করে তোলে: এক সপ্তাহ ধরে দুটো id-তে একই class-এর task চালান এবং আপনাকে কতবার intervene করতে হয়েছে তার পাশে per-model spend পড়ুন।

• claude-sonnet-4-6 Act-mode কাজের জন্য default উত্তর: dependable tool calling, strong diff, এবং failed command থেকে recover করার মতো যথেষ্ট judgment।
• kimi-k2.7-code লম্বা agentic session-এর volume pick; code-tuned, fast, এবং Cline আসলে যে many-turn loop চালায় তার জন্য priced।
• gpt-5.6-sol quick scoped edit এবং test-fixing run-এর জন্য একটা slot অর্জন করে, যেখানে per-turn latency session-টা কেমন মনে হয় তা shape করে।
• claude-opus-4-7-এর জায়গা hard task-এ Plan mode-এ: architecture change, cross-file refactor, পুরো picture দরকার এমন debugging।
• gpt-5.5 হলো strong generalist যাকে benchmark-এ নয়, আপনার নিজের codebase-এ Plan mode-এ Claude-এর বিরুদ্ধে A/B করা যায়।

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.

Cline-specific failure mode।

একটা task-এর গভীরে truncated বা amnesiac আচরণ হলো context-window declaration-এর সমস্যা: এটাকে model-এর documented window-এ সেট করুন, এবং মনে রাখুন Cline aggressively file context pack করে, তাই একটা overstated window ঠিক সবচেয়ে বড়, সবচেয়ে বিরক্তিকর task-গুলোতেই fail করে। Tool-call weirdness, malformed edit, বা agent act করার বদলে narrate করা সাধারণত মানে বেছে নেওয়া id function calling-এ দুর্বল; setup-কে দোষ দেওয়ার আগে configuration problem-কে model choice থেকে আলাদা করতে claude-sonnet-4-6-এ switch করুন। Hard error পরিষ্কারভাবে map করে: authentication হলো key field; model-not-found হলো /v1/models listing-এর বিরুদ্ধে id spelling; প্রতিটা request-এ 404 হলো একটা Base URL-এর /v1 missing বা দুইবার। provider আপনার দেওয়া base-এ route path append করে। এবং per-mode caveat একবার আবার বলা হচ্ছে, কারণ miss হলে এটা real টাকা খরচ করে: যদি আপনি ভিন্ন Plan এবং Act model configure করে থাকেন, একটা live task-এ verify করুন দুটো id-ই আসলে নিজেদের mode serve করছে কিনা। প্রতিটা Act turn-এর জন্য expensive Plan model-এ নীরব fallback এমন একটা জিনিস যা usage log প্রথম দিনেই ধরে ফেলে এবং একটা card statement মাসের শেষে ধরে।

কারা একটা gateway দিয়ে Cline route করে।

• Developer যারা কোনো Anthropic billing relationship ছাড়াই Claude-কে তাদের agent চালাতে চান, শুরুতে কোনো card ছাড়া একটা prepaid balance-এ।
• Model shopper যারা তাদের real codebase-এ real task-এ coding model তুলনা করেন, যেখানে প্রতিটা candidate একটা model-field edit।
• Heavy Cline ব্যবহারকারী যারা planning quality না হারিয়ে লম্বা session affordable রাখতে একটা expensive Plan model-এর সাথে একটা fast Act model pair করেন।
• Team যারা একটা shared vendor bill থেকে অনুমান না করে per-key usage দিয়ে প্রতি developer বা প্রতি project agent spend মিটার করে।
• Developer যারা ইতিমধ্যে terminal এবং editor tool একটা gateway দিয়ে route করছেন এবং একই key ও log-এ VS Code agent চান।

Endpoint verify করুন এবং প্রথম task debug করুন।

আপনি যে exact id configure করার পরিকল্পনা করছেন তা দিয়ে প্রথমে models listing এবং একটা chat completion curl করুন। দুটোই pass করলে মানে gateway অংশ শেষ এবং বাকি প্রতিটা symptom provider settings-এ। তারপর Cline-কে একটা ছোট real task দিন, একটা file, clear goal, এবং প্রথম turn গুলো দেখুন। Clean tool call এবং sensible edit মানে id এবং capability flag fit করছে। Error তিনটা field-এ map করে; অদ্ভুত agent আচরণ model choice বা declared capability-তে map করে। per-mode model enable করে থাকলে, এই প্রথম task split-এর জন্য আপনার verification run-ও। Task চলতে শুরু করলে, APIsRouter console per-request model, token count, এবং spend দেখায়। একটা agent loop হলো model ব্যবহারের সবচেয়ে token-intensive উপায়, এবং per-key usage view সেই জায়গা যেখানে এক সপ্তাহের Cline একটা concrete সংখ্যা হয়ে যায়, প্রতি model, প্রতি দিন, key split করলে প্রতি mode।

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

curl -s https://api.apisrouter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $APISROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kimi-k2.7-code",
       "messages":[{"role":"user","content":"ping"}]}'

সাধারণ প্রশ্ন