Aider auf eine OpenAI-kompatible API-Base zeigen.

Kurzantwort: zwei Env-Vars und ein Modellpräfix.

Aiders dokumentierter OpenAI-kompatibler Weg ist genau das: exportiere OPENAI_API_BASE mit deinem Endpoint, exportiere OPENAI_API_KEY mit dem passenden Key, und stelle dem Modellnamen openai/ voran, damit Aider das Chat-Completions-Protokoll gegen diese Base spricht. Der String nach dem Präfix wird unverändert an den Endpoint durchgereicht, also ist jede vom Gateway servierte ID erlaubt, Claude- und DeepSeek-IDs eingeschlossen. Das ist die ganze Verbindung. Unter Mac und Linux nutze export; unter Windows nutze setx und öffne eine neue Shell, da setx die aktuelle Sitzung nicht beeinflusst. Dieselben Werte können auch in Aiders Config-Datei oder einer .env-Datei liegen, falls du Pro-Projekt-Konfiguration statt Shell-State bevorzugst.

export OPENAI_API_BASE=https://api.apisrouter.com/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...

aider --model openai/claude-sonnet-4-6

Wie Aider Modelle und Provider auflöst.

Aider (Aider-AI auf GitHub, rund 47.000 Stars) ist der ursprüngliche Terminal-Pair-Programmer: Es kartiert dein Git-Repo, nimmt Änderungswünsche im Chat entgegen, bearbeitet Dateien direkt und committet das Ergebnis. Unter der Haube leitet es Modellaufrufe über litellm, weshalb das openai/-Präfix wichtig ist: litellm liest das Präfix, um ein Provider-Protokoll zu wählen, und openai/ bedeutet „Chat-Completions gegen das, was OPENAI_API_BASE sagt". Ein Modellname ohne Präfix wird stattdessen anhand seiner Schreibweise einem Provider zugeordnet, was eine Claude-ID Richtung Anthropics natives API und deinen ANTHROPIC_API_KEY statt zu deinem Gateway leitet. Ein Aider-spezifisches Verhalten solltest du vor deiner ersten Sitzung kennen: Es führt eine eigene Registry von Modell-Fähigkeiten, und ein nicht erkanntes Modell löst die Warnung „Unknown context window size and costs, using sane defaults" aus, woraufhin Aider ein unbegrenztes Kontextfenster und Nullkosten annimmt. Die Sitzung funktioniert trotzdem, aber zwei nützliche Subsysteme verschlechtern sich: Das Token-Budgeting kann dich nicht warnen, bevor du das reale Kontextlimit sprengst, und die Kostenanzeige in der Sitzung zeigt Null. Die Lösung ist eine kleine Metadaten-Datei, unten beschrieben, und die zwei Minuten sind es wert. Aider betreibt zudem mehr als ein Modell pro Sitzung. Das Main-Modell übernimmt das Coding; ein Weak-Modell erledigt Commit-Messages und Chat-Zusammenfassungen; und im Architect-Modus wendet ein separates Editor-Modell den Plan an. Alle drei akzeptieren dasselbe openai/-Präfix, sodass alle drei über das Gateway mit einem Key laufen können.

Vollständiges Setup: Verbindung plus Modell-Metadaten.

Die Verbindung sind die zwei Variablen oben. Der Feinschliff besteht darin, Metadaten zu registrieren, damit Aider Gateway-Modelle als bekannte Größen behandelt. Erstelle .aider.model.metadata.json in deinem Home-Verzeichnis, im Git-Repo-Root oder im Arbeitsverzeichnis (oder übergib --model-metadata-file), mit dem vollqualifizierten Namen inklusive openai/-Präfix als Key; das Feld litellm_provider sollte zu diesem Präfix passen. Mit registriertem max_input_tokens arbeitet Aiders Kontext-Budgeting gegen das reale Fenster des Modells statt anzunehmen, es sei unendlich. Eine zweite, optionale Datei, .aider.model.settings.yml, feintunt das Verhalten pro Modell: edit_format steuert, wie Aider Code-Änderungen anfragt (Diff-Varianten für Modelle, die damit umgehen können, Whole-File für die, die es nicht können), und use_repo_map steuert die Einbindung von Repo-Kontext. Aider kann das beste Edit-Format für ein nicht erkanntes Modell nicht ableiten, daher macht die explizite Angabe den Unterschied zwischen einem mittelmäßig wirkenden Modell und einem, das auf seinem tatsächlichen Niveau performt.

{
  "openai/claude-sonnet-4-6": {
    "max_input_tokens": 200000,
    "max_output_tokens": 64000,
    "litellm_provider": "openai",
    "mode": "chat"
  },
  "openai/deepseek-v4-pro": {
    "max_input_tokens": 128000,
    "max_output_tokens": 16000,
    "litellm_provider": "openai",
    "mode": "chat"
  }
}

Main-, Weak- und Editor-Modelle wählen.

Aider-Sitzungen sind lang und iterativ, was den Modellvergleich hier ungewöhnlich ehrlich macht: Lass denselben Feature-Branch an unterschiedlichen Tagen mit zwei Main-Modellen laufen, und der Unterschied zeigt sich darin, wie oft du /undo tippst. Ein Endpoint macht jeden Kandidaten zu einer Flag-Änderung, und die Nutzung pro Key bepreist jedes Experiment.

• Das Main-Modell trägt jede Änderung. Es liest die Repo-Map, denkt über deine Dateien nach und erzeugt Diffs — hier gehören claude-sonnet-4-6 oder gpt-5.5 hin; ein Modell, das bei der Diff-Syntax stolpert, kostet dich bei jeder Änderung Review-Zeit.
• Das Weak-Modell (--weak-model) schreibt Commit-Messages und fasst den Chat-Verlauf zusammen. Es feuert ständig und rührt nie Code an, also route es über dasselbe Gateway auf eine schnelle, günstige ID, statt es woanders auf den Standard zu lassen.
• Der Architect-Modus trennt Planung von Bearbeitung: Das Main-Modell plant, das Editor-Modell (--editor-model) wendet an. Ein starker Reasoner, der plant, gepaart mit einer coding-getunten ID wie kimi-k2.7-code, die anwendet, ist eine Kombination, die Single-Vendor-Keys nicht abbilden können.
• deepseek-v4-pro und gpt-5.4 lohnen sich als Daily-Driver-Main-Modelle bei refactoring-lastiger Arbeit zu benchmarken, wo das Token-Volumen pro Sitzung den Preisunterschied aufsummiert.

Nutzungsbasiert · unter offiziellem Preis

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

Aider-spezifische Fehlerbilder.

Den „sane defaults" vertrauen. Der Fallback für unbekannte Modelle nimmt unbegrenzten Kontext und Nullkosten an. Praktisch bedeutet das: Aider lässt eine lange Sitzung anstandslos über das reale Fenster des Modells hinauswachsen, bis das Gateway die Anfrage ablehnt oder das Modell stillschweigend den frühen Kontext verliert — und der Kosten-Tracker zeigt die ganze Zeit nichts an. Metadaten registrieren; beide Probleme verschwinden. Das openai/-Präfix weglassen. Ohne es leitet litellm den Provider aus dem Modellnamen ab. Claude-IDs routen Richtung Anthropics API und scheitern an einem fehlenden ANTHROPIC_API_KEY — was wie ein Key-Problem aussieht, obwohl es ein Präfix-Problem ist. Nicht passende Metadaten. Einträge in .aider.model.metadata.json werden über den vollqualifizierten Namen inklusive Präfix indiziert, und litellm_provider sollte zu diesem Präfix passen. Ein bloßer ID-Key oder ein falsches provider-Feld greift stillschweigend nicht, und du landest ohne Fehlermeldung wieder bei den Defaults. Windows-Shell-State. setx schreibt die Variable nur für zukünftige Shells. Führst du aider im selben Terminal aus, in dem du gerade setx ausgeführt hast, nutzt es die alte Umgebung, und der resultierende 401 ist ein Shell-Lifecycle-Problem, kein Credential-Problem. Das falsche Edit-Format. Ein nicht registriertes Modell bekommt ein Default-Edit-Format, das nicht unbedingt das ist, was es am besten beherrscht. Wenn ein starkes Modell ständig Edits produziert, die Aider ablehnt, setze edit_format explizit in .aider.model.settings.yml, bevor du schlussfolgerst, das Modell könne nicht coden.

Wer Aider über ein Gateway routet.

• Tägliche Aider-Nutzer, die Claude, GPT und DeepSeek per --model pro Sitzung umschaltbar wollen, ohne ein Vendor-Konto pro Modellfamilie zu pflegen.
• Entwickler, die ein Frontier-Main-Modell mit einem schnellen Weak-Modell für Commit-Messages kombinieren, beide über einen Key abgerechnet mit Sichtbarkeit pro Sitzung.
• Architect-Modus-Nutzer, die ein Planungsmodell und ein Editing-Modell von unterschiedlichen Vendors in derselben Sitzung mischen.
• Teams, die Engineers mit einem einzigen Secret statt einer Vendor-Key-Checkliste onboarden, mit Nutzung pro Key als Spend-Report.
• Entwickler ohne Zugang zum Billing eines bestimmten Vendors. Guthabenbasierter Zugang ohne Kartenpflicht entfernt die Sign-up-Abhängigkeit pro Provider.

Endpoint verifizieren und die erste Sitzung debuggen.

Liste die Modelle des Gateways, bevor du startest; die ID nach openai/ muss exakt einer servierten ID entsprechen, Versions-Suffixe eingeschlossen. Fehler in der ersten Sitzung lassen sich schnell einordnen. Ein 401 bedeutet, dass OPENAI_API_KEY für die Shell, die aider gestartet hat, nicht sichtbar ist (unter Windows nach setx nur in neuen Shells; prüfe mit echo im selben Terminal). Ein „model not found"-Fehler vom Gateway ist ein ID-Tippfehler. Ein Fehler, der den Key eines anderen Vendors erwähnt, bedeutet, dass ein Modellname ohne Präfix nativ geroutet wurde. Und die Unknown-Model-Warnung beim Start ist kein Fehler, aber dein Stichwort, die Metadaten-Datei vor einer langen Sitzung hinzuzufügen, nicht erst, nachdem eine ans reale Kontextlimit gestoßen ist. In der Sitzung wird Aiders eigene Token- und Kostenanzeige akkurat, sobald Metadaten registriert sind, und die APIsRouter-Konsole zeigt dieselben Sitzungen von der Endpoint-Seite: Modell, Token-Zahlen und Ausgaben pro Anfrage. Für einen ganztägigen Pair-Programmer ist diese Ansicht pro Key die ehrliche Antwort darauf, was eine Woche Aider tatsächlich kostet.

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

Häufige Fragen