Continue-কে একটা কাস্টম OpenAI-compatible endpoint-এ point করুন।

দ্রুত উত্তর: provider openai এবং apiBase সহ একটা model block।

Continue-এর openai provider একটা apiBase override accept করে, যা যেকোনো OpenAI-compatible server-এর জন্য documented path। config.yaml-এ একটা model block যোগ করুন provider-কে openai সেট করে, apiBase-কে https://api.apisrouter.com/v1 সেট করে, exact model id, এবং আপনার key সহ। model Continue-এর model selector-এ দেখা যায়, এবং এটা যে প্রতিটা request করে তা standard /v1/chat/completions দিয়ে gateway-তে যায়। একই mechanism আপনি যত মডেল চান তত cover করে: প্রতি id একটা block, সবাই একই apiBase এবং key শেয়ার করে। Continue যেহেতু model field-কে একটা plain string হিসেবে treat করে, ভিন্ন vendor-এর id — Claude পাশে GPT পাশে DeepSeek — এক config file-এ পাশাপাশি বসে থাকে।

models:
  - name: Claude Sonnet 4.6
    provider: openai
    model: claude-sonnet-4-6
    apiBase: https://api.apisrouter.com/v1
    apiKey: sk-APIsRouter-...
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply

Continue কীভাবে model-কে কাজ assign করে: role।

Continue (GitHub-এ continuedev, প্রায় 34K star) হলো VS Code এবং JetBrains-এর জন্য একটা IDE agent, এবং এর defining config idea হলো role। প্রতিটা model block একটা roles list বহন করে, এবং Continue প্রতিটা ধরনের কাজ সেই role ধরে রাখা একটা model-এ route করে: conversation panel এবং agent কাজের জন্য chat, inline code transformation-এর জন্য edit, file-এ proposed change merge করার জন্য apply, প্লাস তাদের নিজ নিজ subsystem-এর জন্য autocomplete, embed, এবং rerank। এটাই সেই lever যা একটা multi-vendor endpoint-কে বিশেষভাবে Continue-এ আকর্ষণীয় করে তোলে। Chat আপনি justify করতে পারেন এমন সবচেয়ে strong model চায়; edit এবং apply ছোট, বেশি mechanical call যেখানে একটা fast mid-tier id কাজটা করে দেয়। এক apiBase প্রতিটা vendor serve করলে, সেই split pure YAML: chat ধরে থাকা একটা Claude id, edit এবং apply ধরে থাকা একটা fast id, সবার জুড়ে এক key। একটা honest boundary: autocomplete একটা fill-in-the-middle workload, এবং Continue-এর autocomplete role chat-এর বদলে সেই completion format-এর জন্য trained model-কে ঘিরে তৈরি। chat, edit, এবং apply traffic-এর জন্য সঠিক ঘর একটা chat-completions gateway; সেই role-টাকে একটা chat model-এ assign করে ভালো suggestion আশা করার বদলে autocomplete-কে আজ আপনি যে FIM-capable setup ব্যবহার করছেন তাতেই রাখুন।

সম্পূর্ণ সেটআপ: একাধিক model, split role, declared context।

Config file ~/.continue/config.yaml-এ থাকে। প্রতিটা block-এর name হলো selector-এ দেখানো label; model হলো gateway যে exact id serve করে। defaultCompletionOptions.contextLength model-এর context window declare করে, এবং Continue এটা ব্যবহার করে ঠিক করে একটা request-এ কতটা conversation এবং file context pack করতে হবে, তাই একটা long-context model-এ এটাকে একটা conservative default-এ রেখে দিলে যা হওয়া উচিত তার চেয়ে আগে truncate হয়। Capability সাধারণত auto-detected, কিন্তু Continue যে id চেনে না তার জন্য আপনি সেগুলো explicitly বলতে পারেন: capabilities: [tool_use] agent mode-কে বলে এটা সেই model দিয়ে tool চালাতে পারে। Key নিয়ে: YAML একটা literal apiKey accept করে, যা এমন একটা local file-এর জন্য ঠিক আছে যা কখনো আপনার machine ছেড়ে যায় না। Continue এর hub দিয়ে managed config-এর জন্য ${{ secrets.APISROUTER_API_KEY }} ফর্মের একটা secrets template syntax-ও সাপোর্ট করে, যা literal value-কে shared file-এর বাইরে রাখে। আপনার config যেখানে থাকে তার সাথে মেলে এমন form ব্যবহার করুন।

models:
  - name: Claude Sonnet 4.6
    provider: openai
    model: claude-sonnet-4-6
    apiBase: https://api.apisrouter.com/v1
    apiKey: ${{ secrets.APISROUTER_API_KEY }}
    roles: [chat, edit]
    capabilities: [tool_use]
    defaultCompletionOptions:
      contextLength: 200000

  - name: Claude Haiku 4.5
    provider: openai
    model: claude-haiku-4-5-20251001
    apiBase: https://api.apisrouter.com/v1
    apiKey: ${{ secrets.APISROUTER_API_KEY }}
    roles: [edit, apply]

  - name: GPT-5.5
    provider: openai
    model: gpt-5.5
    apiBase: https://api.apisrouter.com/v1
    apiKey: ${{ secrets.APISROUTER_API_KEY }}
    roles: [chat]

প্রতি role-এর জন্য model বেছে নেওয়া।

Role assignment একটা comparison mechanism-ও। edit এবং apply fixed রাখুন, প্রতি সপ্তাহে দুটো candidate id-এর মধ্যে chat block swap করুন, এবং per-key usage view আপনার real workload-এ পার্থক্যটা price করুক। প্রতিটা candidate একই endpoint-এর বিরুদ্ধে তিন লাইন YAML।

• chat agent loop এবং লম্বা conversation বহন করে: file পড়া, edit plan করা, real context-এর উপর প্রশ্নের উত্তর দেওয়া। একটা frontier model (claude-sonnet-4-6, gpt-5.5)-এর জায়গা এখানে, এবং এখানেই আপনার বেশিরভাগ token যায়।
• edit highlighted-code transformation handle করে। Call chat-এর চেয়ে ছোট এবং বেশি mechanical, তাই claude-haiku-4-5-20251001 বা gpt-5.4-mini-এর মতো একটা fast id result degrade না করে edit loop-কে tight রাখে।
• apply file-এ proposed change merge করে। এটা তিনটার মধ্যে সবচেয়ে mechanical role এবং deepseek-v4-flash সহ সবচেয়ে সস্তা capable model-এর সবচেয়ে স্পষ্ট candidate।
• embed এবং rerank codebase retrieval চালায় এবং নিজেদের model shape-সহ আলাদা subsystem; chat traffic gateway-তে move করলে এগুলো touch করার দরকার নেই।

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.

Continue-specific failure mode।

/v1 ছাড়া apiBase। Continue আপনার দেওয়া base-এ /chat/completions-এর মতো route path append করে, তাই https://api.apisrouter.com/v1 সঠিক এবং bare host নয়। প্রথম ব্যবহারে একটা 404-shaped error প্রায় সবসময়ই এটাই। YAML indentation নীরবে config reshape করে। models একটা block-এর list, এবং একটা mis-indented apiBase ভুল entry-তে বা কোথাও attach হয় না। একটা model কাজ করলে এবং এর পাশেরটা authenticate করতে না পারলে, gateway-কে সন্দেহ করার আগে তাদের indentation diff করুন। Legacy completions toggle। openai provider default /chat/completions-এ, যা gateway serve করে। useLegacyCompletionsEndpoint: true একটা block-কে legacy /completions route-এ redirect করে; একটা block-এ এটা সেট থাকলে, সেই model-এর জন্য chat-shaped request কাজ করা বন্ধ হয়ে যায়। GPT-series id-তে Responses-API expectation। কিছু Continue path নির্দিষ্ট OpenAI model name-এর জন্য OpenAI-এর নতুন responses protocol try করতে পারে। একটা chat-completions gateway সেই protocol serve করে না; একটা GPT-series block যদি একটা route-shaped উপায়ে error করে, সেই block-এ useResponsesApi: false সেট করুন যাতে এটা /chat/completions-এ থাকে। Stale contextLength। Continue defaultCompletionOptions.contextLength অনুযায়ী context pack করে, model যা accept করতে পারত সেই অনুযায়ী নয়। একটা 200k model-এ 32k declare করলে দৃশ্যমানভাবে কিছুই ভাঙে না; এটা শুধু নীরবে আপনি যে context-এর জন্য পেমেন্ট করেছেন তা discard করে দেয়। model আসলে যা সাপোর্ট করে তা declare করুন।

কারা একটা gateway দিয়ে Continue route করে।

• IDE-first developer যারা প্রতি vendor-এ একটা credential set maintain না করে VS Code বা JetBrains-এর ভেতরে Claude, GPT, এবং DeepSeek selectable চান।
• Team যারা cost profile দিয়ে role split করে: frontier chat, fast edit এবং apply, প্রতিটা role তার সাথে fit করা id ধরে রাখে, সবই এক surface-এ বিল হয়।
• Engineer যারা real কাজে chat model তুলনা করেন। প্রতিটা candidate একই apiBase-এর বিরুদ্ধে একটা YAML block, কোনো নতুন provider integration নয়।
• Team lead যারা onboarding standardize করে: এক config.yaml template প্লাস এক APISROUTER_API_KEY একটা per-vendor key checklist-এর জায়গা নেয়, এবং per-key usage দেখায় প্রতিটা seat কী খরচ করছে।
• Developer যাদের কোনো নির্দিষ্ট vendor-এর billing-এ access নেই। কোনো card requirement ছাড়া Top-up based access প্রতি provider sign-up dependency সরিয়ে দেয়।

Endpoint verify করুন এবং প্রথম request debug করুন।

YAML edit করার আগে gateway যা serve করে তা list করুন; /v1/models দ্বারা ফেরত আসা id গুলো ঠিক সেই string যাতে আপনার model field মিলতে হবে। First-request failure একটা pattern মেনে চলে। একটা 401 মানে সেই নির্দিষ্ট block-এর key ভুল, অথবা একটা secrets reference resolve হয়নি; পুরো file-এর বদলে যে block fail করেছে সেটা check করুন, কারণ per-block key মানে per-block failure। একটা model-not-found error একটা id typo, version suffix সহ। একটা GPT-series id-তে একটা route-shaped error উপরে cover করা responses-API toggle-এর দিকে নির্দেশ করে। এবং extension একদমই কোনো কাস্টম model না দেখালে, YAML parse হয়নি; প্রথমে file structure validate করুন। Request চলতে শুরু করলে, APIsRouter console per-request model, token count, এবং spend দেখায়। Continue যেহেতু role জুড়ে কাজ split করে, usage view-ই প্রথম জায়গা যেখানে আপনি আপনার real workload-এ chat-to-edit traffic ratio দেখেন, যা সেই সংখ্যা যা বলে দেয় model choice আসলে কোথায় গুরুত্বপূর্ণ।

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

সাধারণ প্রশ্ন