Cline को OpenAI Compatible के through किसी भी catalog model पर चलाएं।

Quick answer: Cline की settings में तीन fields।

VS Code में Cline panel खोलें और settings gear click करें। API Provider dropdown में OpenAI Compatible चुनें, फिर तीन fields भरें: Base URL https://api.apisrouter.com/v1, API Key में अपनी key, और model field में exact catalog id, जैसे claude-sonnet-4-6। क्योंकि Cline नहीं जान सकता कि एक arbitrary endpoint का model क्या कर सकता है, provider model-configuration options expose करता है जिन्हें आपको honestly set करना चाहिए: context window size, max output tokens, और image support जैसी capability flags, साथ ही optional input और output prices ताकि Cline का अपना cost display reality से match करे। Window और limits model की documentation से set करें। Save करें, और agent अगला task gateway के through चलाता है; id किसी भी समय बिना आपके workflow को छुए swap हो सकती है।

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 configured model को कैसे use करता है।

Cline (लगभग 65K GitHub stars) VS Code के लिए autonomous coding agent है: यह आपका codebase पढ़ता है, files edit करता है, terminal commands चलाता है, और failures पर iterate करता है, रास्ते में human approval gates के साथ। वह loop एक specific shape में model-hungry है: लंबे contexts (file trees, diffs, terminal output) अंदर, tool calls और code बाहर, प्रति task कई turns। OpenAI Compatible provider उस loop को model id को एक plain string के रूप में आपके Base URL पर standard chat completions के तौर पर भेजता है। Wire format को vendor से फर्क नहीं पड़ता, जो यहां model shopping को असली बनाता है: claude-sonnet-4-6, kimi-k2.7-code, और gpt-5.6-sol same तीन fields के पीछे interchangeable backends हैं, तीन vendor accounts वाले तीन अलग-अलग provider configurations की बजाय। Capability flags को care चाहिए क्योंकि agent उन पर depend करता है। Cline जो आप declare करते हैं उसके around plan करता है: image support enabled होने पर यह screenshots एक ऐसे model को भेज सकता है जो उन्हें accept न करता हो, और एक overstated context window लंबे tasks के अंदर deep truncated-context failures invite करता है। Model documentation जो कहती है वह declare करें, जो आप hope करते हैं वह नहीं।

Plan और Act: दो modes, दो models।

Cline काम को Plan mode में split करता है, जहां यह codebase explore करता है और बिना edit किए strategize करता है, और Act mode में, जहां यह execute करता है। API configuration इस split को follow करती है: use-different-models option enable होने पर, settings प्रति-mode tabs दिखाती हैं और हर mode अपना provider और model याद रखता है, आपके toggle करने पर automatically switch होते हुए। Split की economics ही असली बात है। Plan mode वहां है जहां deep reasoning pay off करती है: claude-opus-4-7 या gpt-5.5 codebase पढ़ते हुए और approach लिखते हुए। Act mode कई fast tool-calling turns हैं जो पहले से मौजूद एक plan execute करते हैं, जो बिल्कुल kimi-k2.7-code या claude-sonnet-4-6 की profile है। चूंकि दोनों modes same gateway key के through bill होते हैं, यह pairing एक multi-vendor project की बजाय एक settings choice है। Issue tracker से एक honest caveat: OpenAI Compatible provider के साथ specifically per-mode model selection के rough edges रहे हैं, जिनमें Act mode के silently Plan model reuse करने की reports शामिल हैं। Split configure करने के बाद, एक task run करें और task header में confirm करें कि actually किस model ने हर mode serve किया, और अपना usage log check करें; split को तभी verified मानें जब आपने दोनों ids को दिखते देखा हो।

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 के लिए coding models चुनना।

Agent loops token spend को ऐसे तरीकों से multiply करते हैं जो chat कभी नहीं करती; एक Cline task file context carry करने वाले दर्जनों requests हो सकता है। इससे model choice measurable बनती है: एक हफ्ते तक same class के task को दो ids पर run करें और per-model spend को यह पढ़ें कि आपको कितनी बार intervene करना पड़ा।

• claude-sonnet-4-6 Act-mode work के लिए default answer है: dependable tool calling, strong diffs, और failed commands से recover करने के लिए काफी judgment।
• kimi-k2.7-code लंबे agentic sessions के लिए volume pick है; code-tuned, fast, और उस many-turn loop के लिए priced जो Cline actually चलाता है।
• gpt-5.6-sol quick scoped edits और test-fixing runs के लिए एक जगह कमाता है, जहां प्रति-turn latency session को कैसा महसूस होता है वह shape करती है।
• claude-opus-4-7 hard tasks पर Plan mode में belong करता है: architecture changes, cross-file refactors, debugging जिसे पूरी picture चाहिए।
• gpt-5.5 आपके अपने codebase पर Plan mode में Claude के against A/B करने लायक strong generalist है, benchmarks पर नहीं।

जितना उपयोग उतना भुगतान · आधिकारिक मूल्य से कम

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

Cline के लिए specific failure modes।

किसी task में deep truncated या amnesiac behavior context-window declaration है: इसे model की documented window पर set करें, और याद रखें कि Cline file context aggressively pack करता है, तो एक overstated window exactly सबसे बड़े, सबसे annoying tasks पर fail होती है। Tool-call weirdness, malformed edits, या agent narrating की बजाय acting न करना आमतौर पर मतलब है chosen id function calling में weak है; setup को model choice से अलग करने के लिए पहले claude-sonnet-4-6 पर switch करें। Hard errors cleanly map होते हैं: authentication key field है; model-not-found /v1/models listing के against id spelling है; हर request पर 404s का मतलब है Base URL में इसका /v1 missing है या double हो गया है। Provider आपके दिए base पर route paths append करता है। और per-mode caveat एक बार फिर, क्योंकि miss होने पर यह असली पैसा cost करता है: अगर आपने अलग Plan और Act models configure किए, तो एक live task पर verify करें कि दोनों ids actually अपने modes serve करती हैं। हर Act turn के लिए expensive Plan model पर silent fallback वह चीज़ है जिसे usage log day one पर पकड़ लेता है और card statement month end पर।

कौन Cline को एक gateway के through route करता है।

• Developers जो चाहते हैं Claude उनका agent drive करे बिना Anthropic billing relationship के, शुरू में बिना card वाले एक prepaid balance पर।
• Model shoppers जो अपने real codebase में real tasks पर coding models compare करते हैं, जहां हर candidate एक model-field edit है।
• Heavy Cline users जो एक expensive Plan model को एक fast Act model के साथ pair करते हैं ताकि planning quality खोए बिना लंबे sessions affordable रहें।
• Teams जो per-key usage के साथ प्रति developer या प्रति project agent spend meter करती हैं, shared vendor bill से guess करने की बजाय।
• Developers जो पहले से terminal और editor tools को एक gateway के through route करते हैं और VS Code agent को same key और log पर चाहते हैं।

Endpoint verify करें और पहले task को debug करें।

पहले models listing और एक chat completion curl करें, उस exact id के साथ जिसे आप configure करने वाले हैं। दोनों pass होने का मतलब है gateway half खत्म है और बाकी हर symptom provider settings में है। फिर Cline को एक छोटा real task दें, एक file, clear goal, और पहले turns देखें। Clean tool calls और sensible edits का मतलब है id और capability flags fit करती हैं। Errors तीन fields पर map होते हैं; strange agent behavior model choice या declared capabilities पर map होता है। अगर आपने per-mode models enable किए, तो यह पहला task split के लिए आपका verification run भी है। एक बार tasks flow होने लगें, APIsRouter console प्रति-request model, token counts, और spend दिखाता है। Agent loop model use करने का सबसे token-intensive तरीका है, और per-key usage view वह जगह है जहां Cline का एक हफ्ता एक concrete number बनता है, प्रति model, प्रति day, अगर आपने keys split कीं तो प्रति mode भी।

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"}]}'

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न