Ejecuta AutoGPT en una URL base de OpenAI personalizada.

Respuesta rápida: dos líneas en .env.

El .env.template de AutoGPT Classic documenta OPENAI_API_BASE_URL como "Custom url for the OpenAI API, useful for connecting to custom backends", y el código del proveedor lo conecta directo al cliente: la clase OpenAICredentials lee api_base desde esa variable y la pasa como base_url. Así que el override es descomentar una línea y configurar la clave: OPENAI_API_BASE_URL a https://api.apisrouter.com/v1 y OPENAI_API_KEY con tu clave del gateway. Una nota de alcance antes que nada: esto aplica a AutoGPT Classic, el agente autónomo que vive bajo classic/original_autogpt en el repositorio. La AutoGPT Platform más nueva del repo (el constructor visual) gestiona las credenciales de modelo por bloque a través de su propio backend, y esta variable de entorno no es cómo se configura ahí.

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

Cómo enruta AutoGPT Classic las llamadas de modelo.

AutoGPT (Significant-Gravitas en GitHub, unas 185K estrellas, el repositorio de agentes con más estrellas que existe) fue pionero en el bucle autónomo: el agente planifica, elige una acción, la ejecuta, evalúa el resultado, y repite hasta que el objetivo se cumple o el presupuesto no da para más. Classic divide su uso de modelo en dos slots. SMART_LLM lleva los turnos de razonamiento principal del agente, y FAST_LLM maneja el trabajo más ligero; los valores por defecto viven en la configuración como valores enum, sobreescribibles desde el entorno. La mecánica de enrutamiento es inusualmente limpia para un proyecto tan antiguo: OpenAICredentials.api_base es UserConfigurable desde OPENAI_API_BASE_URL, y get_api_access_kwargs() se lo entrega al cliente de OpenAI como base_url. Cada petición que el agente hace a través del proveedor OpenAI, turnos de planificación, decisiones de uso de herramientas, resúmenes, va al host que esa variable nombre. La restricción que separa a AutoGPT de las herramientas de forma libre: SMART_LLM y FAST_LLM están tipados como enums ModelName, validados contra el registro de modelos compilado en el agente, no strings libres. El registro de las builds recientes cubre la serie GPT-5 hasta gpt-5.4 junto con las familias 4.1, 4o y o-series, pero la regla práctica es elegir entre nombres que el enum de tu checkout realmente contenga. El gateway entonces recibe exactamente ese id, así que el id también debe existir en el catálogo; gpt-5.4 y gpt-5.4-mini satisfacen ambos lados hoy.

Configuración completa: .env en el directorio correcto, modelos del registro.

Copia .env.template a .env dentro de classic/original_autogpt, descomenta y configura los cuatro valores, y ejecuta el agente desde ese directorio. El .env se carga relativo a la disposición de trabajo del agente classic, así que un archivo perfectamente configurado en la raíz del repo no le sirve de nada. La selección de modelo es una búsqueda en el registro, no un passthrough. Configurar SMART_LLM con un id que el enum no contiene falla la validación al arrancar, antes de que se haga ninguna petición, lo que al menos falla ruidosamente. El corolario es que los ids de Claude no son direccionables por esta ruta en absoluto: Classic tiene un proveedor nativo de Anthropic separado (ANTHROPIC_API_KEY) para esos nombres de enum, y ese proveedor no lee OPENAI_API_BASE_URL. Si tu objetivo es una clave a través de un endpoint, mantén ambos slots en nombres del registro OpenAI que sirva el gateway. La disciplina de presupuesto sigue aplicando. El bucle autónomo es famoso por gastar tokens en ráfagas desatendidas, y reenrutarlo no cambia eso; lo hace medible. Los propios ajustes de presupuesto de Classic siguen mereciendo configurarse, y la vista de uso por clave te da el libro externo por ejecución.

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

Elegir SMART_LLM y FAST_LLM.

La comparación honesta es por objetivo, no por llamada: da al agente el mismo objetivo bajo dos elecciones de SMART_LLM y compara tokens totales y calidad del resultado en el log de uso. Los agentes autónomos son la única carga de trabajo donde el modelo más fuerte regularmente gana en coste total.

• SMART_LLM es el juicio del agente. Decide qué hacer a continuación en cada iteración del bucle, y una mala decisión no solo desperdicia una llamada, genera un subárbol de llamadas desperdiciadas. gpt-5.4 es hoy la mejor combinación de registro y catálogo para este slot.
• FAST_LLM absorbe el volumen mecánico. gpt-5.4-mini mantiene las llamadas de apoyo del bucle en una pequeña fracción del precio del slot inteligente, lo que importa porque las ejecuciones autónomas multiplican todo.
• Resiste la tentación de ejecutar FAST_LLM como el slot inteligente para ahorrar dinero: el bucle autónomo acumula calidad de decisión, así que un planificador más débil suele costar más en tokens totales de lo que ahorra por llamada.
• Los nombres del registro cambian con el checkout. Después de traer una versión nueva, revisa de nuevo que tus nombres configurados sigan validando; un renombrado de enum falla al arrancar con un error claro, lo que vale más que un fallback silencioso.

Pago por uso · por debajo del precio oficial

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

Los modos de fallo específicos de AutoGPT.

La trampa del nombre de variable. Tres herramientas distintas usan tres grafías distintas: mem0 lee OPENAI_BASE_URL, Aider lee OPENAI_API_BASE, y AutoGPT Classic lee OPENAI_API_BASE_URL. La memoria muscular de otra herramienta deja configurada la variable equivocada, AutoGPT la ignora silenciosamente, y las peticiones siguen fluyendo a api.openai.com con lo que sea que OPENAI_API_KEY contenga. Que las peticiones no aparezcan en el log de uso de tu gateway significa revisar esto primero. Rechazo de enum al arrancar. SMART_LLM o FAST_LLM configurados con un id fuera del registro compilado fallan la validación antes de que el agente corra. Este es el comportamiento correcto, pero sorprende a quienes vienen de herramientas de forma libre donde cualquier string se reenvía; el error significa "elige un nombre del registro", no "el endpoint está caído". Los nombres de Claude enrutan de forma nativa. Los nombres de enum de Anthropic pasan por el proveedor de Anthropic y ANTHROPIC_API_KEY, evitando OPENAI_API_BASE_URL. Si esperabas ver cada petición en un solo log de uso y solo ves algunas, el tráfico faltante está en una ruta de proveedor nativo. El .env equivocado. El agente classic carga el .env de su propio directorio. Un archivo en la raíz del repo, o una exportación de shell tapada por un valor .env obsoleto, produce estados confusos a medio configurar. Mantén los cuatro valores en un solo lugar: classic/original_autogpt/.env. Expectativas de la Platform. Los bloques de la AutoGPT Platform gestionan credenciales en su propio backend; configurar esta variable de entorno no los reenruta. La ruta de esta página es la de Classic.

Quién enruta AutoGPT a través de un gateway.

• Desarrolladores que resucitan Classic para experimentos autónomos y quieren el notorio apetito de tokens del bucle en un libro de contabilidad medido, por clave, desde la primera ejecución.
• Aficionados que ejecutan objetivos largos y desatendidos, donde la visibilidad por petición de lo que el agente realmente hizo con su presupuesto importa tanto como el total.
• Equipos que estandarizan un endpoint entre muchas herramientas, donde AutoGPT es un .env más apuntando a la misma clave en lugar de una cuenta separada.
• Usuarios que emparejan el juicio de gpt-5.4 con el volumen de gpt-5.4-mini, con precio por token sin suscripción atada a ningún slot.
• Desarrolladores sin acceso a la facturación de un proveedor concreto. El acceso mediante recarga sin necesidad de tarjeta elimina la dependencia de registrarse en cada proveedor.

Verifica el endpoint y depura la primera ejecución.

Confirma que el gateway sirve los ids exactos que pusiste en SMART_LLM y FAST_LLM; el agente envía esos strings tal cual. La escalera de la primera ejecución: un error de validación que nombra tu modelo al arrancar significa que el id no está en el registro de tu build, así que elige otro nombre del registro. Un 401 significa que OPENAI_API_KEY en el propio .env del agente classic no es la clave del gateway. Un error de modelo no encontrado del gateway significa que el nombre del registro que elegiste no está en el catálogo; alinea los dos lados. Y una ejecución que funciona pero nunca aparece en el log de uso significa que la variable de la URL base está mal escrita o en el archivo equivocado, y el tráfico va al host por defecto. Una vez que el bucle está corriendo, observa la vista por petición durante el primer objetivo en lugar de después. Los agentes autónomos revelan su comportamiento de tokens en los primeros minutos, y detectar un bucle desbocado a tiempo vale más que cualquier diferencia de precio por token.

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

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