Aponte o Continue para um endpoint compatível com OpenAI personalizado.

Resposta rápida: um bloco de modelo com provider openai e apiBase.

O provider openai do Continue aceita um override de apiBase, que é o caminho documentado para qualquer servidor compatível com OpenAI. Adicione um bloco de modelo ao config.yaml com provider definido como openai, apiBase definido como https://api.apisrouter.com/v1, o id exato do modelo, e sua chave. O modelo aparece no seletor de modelo do Continue, e cada requisição que ele faz vai para o gateway por /v1/chat/completions padrão. O mesmo mecanismo cobre quantos modelos você quiser: um bloco por id, todos compartilhando a mesma apiBase e chave. Como o Continue trata o campo model como uma string simples, ids de fornecedores diferentes, Claude ao lado de GPT ao lado de DeepSeek, ficam lado a lado em um único arquivo de configuração.

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

Como o Continue atribui trabalho aos modelos: papéis (roles).

O Continue (continuedev no GitHub, cerca de 34 mil estrelas) é um agente de IDE para VS Code e JetBrains, e sua ideia central de configuração são os papéis (roles). Todo bloco de modelo carrega uma lista roles, e o Continue roteia cada tipo de trabalho para um modelo que carregue esse papel: chat para o painel de conversa e trabalho de agente, edit para transformações de código inline, apply para mesclar mudanças propostas em arquivos, além de autocomplete, embed e rerank para seus respectivos subsistemas. Essa é a alavanca que torna um endpoint multi-fornecedor interessante especificamente no Continue. chat quer o modelo mais forte que você conseguir justificar; edit e apply são chamadas mais curtas e mecânicas onde um id rápido de nível intermediário resolve. Com uma apiBase servindo todo fornecedor, essa divisão é YAML puro: um id Claude carregando chat, um id rápido carregando edit e apply, uma chave para todos eles. Um limite honesto: autocomplete é uma carga de trabalho fill-in-the-middle, e o papel autocomplete do Continue é construído em torno de modelos treinados para esse formato de conclusão em vez de chat. Um gateway de chat-completions é o lugar certo para o tráfego de chat, edit e apply; mantenha o autocomplete na configuração FIM que você já usa hoje em vez de atribuir esse papel a um modelo de chat e esperar boas sugestões.

Configuração completa: vários modelos, papéis divididos, contexto declarado.

O arquivo de configuração vive em ~/.continue/config.yaml. O name de cada bloco é o rótulo mostrado no seletor; model é o id exato que o gateway serve. defaultCompletionOptions.contextLength declara a janela de contexto do modelo, e o Continue a usa para decidir quanto contexto de conversa e arquivo empacotar em uma requisição, então deixá-la em um padrão conservador em um modelo de contexto longo trunca antes do que deveria. As capacidades geralmente são detectadas automaticamente, mas para ids que o Continue não reconhece você pode declará-las explicitamente: capabilities: [tool_use] diz ao modo agente que ele pode dirigir ferramentas com esse modelo. Sobre chaves: o YAML aceita uma apiKey literal, o que é tranquilo para um arquivo local que nunca sai da sua máquina. O Continue também suporta uma sintaxe de template de secrets no formato ${{ secrets.APISROUTER_API_KEY }} para configurações gerenciadas pelo hub dele, o que mantém o valor literal fora de arquivos compartilhados. Use a forma que combina com onde sua configuração vive.

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]

Escolhendo modelos por papel.

A atribuição de papel também é o mecanismo de comparação. Mantenha edit e apply fixos, troque o bloco de chat entre dois ids candidatos por uma semana cada, e deixe a visão de uso por chave precificar a diferença na sua carga de trabalho real. Cada candidato são três linhas de YAML contra o mesmo endpoint.

• chat carrega o loop de agente e as conversas longas: ler arquivos, planejar edições, responder perguntas sobre contexto real. Um modelo de ponta (claude-sonnet-4-6, gpt-5.5) pertence aqui, e é para onde vai a maior parte dos seus tokens.
• edit lida com transformações de código destacado. As chamadas são mais curtas e mecânicas que chat, então um id rápido como claude-haiku-4-5-20251001 ou gpt-5.4-mini mantém o loop de edição ágil sem degradar os resultados.
• apply mescla as mudanças propostas nos arquivos. É o mais mecânico dos três papéis e o candidato mais claro para o modelo capaz mais barato, deepseek-v4-flash incluído.
• embed e rerank alimentam a recuperação no código e são subsistemas separados com seus próprios formatos de modelo; mover o tráfego de chat para um gateway não exige tocar neles.

Pague pelo uso · abaixo do preço oficial

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

Os modos de falha específicos do Continue.

apiBase sem /v1. O Continue anexa caminhos de rota como /chat/completions à base que você fornece, então https://api.apisrouter.com/v1 está correto e o host puro não. Um erro no formato 404 no primeiro uso quase sempre é isso. A indentação do YAML remodela silenciosamente a configuração. models é uma lista de blocos, e uma apiBase mal indentada se anexa à entrada errada ou a nenhuma. Quando um modelo funciona e seu vizinho não consegue autenticar, compare a indentação dos dois antes de suspeitar do gateway. O toggle legado de completions. O provider openai usa /chat/completions por padrão, que é o que o gateway serve. useLegacyCompletionsEndpoint: true redireciona um bloco para a rota legada /completions; se um bloco tiver isso definido, requisições no formato de chat param de funcionar para esse modelo. Expectativas da Responses API em ids da série GPT. Alguns caminhos do Continue podem tentar o protocolo responses mais novo da OpenAI para certos nomes de modelo OpenAI. Um gateway de chat-completions não serve esse protocolo; se um bloco da série GPT der erro no formato de rota, defina useResponsesApi: false nesse bloco para que ele permaneça em /chat/completions. contextLength desatualizado. O Continue empacota contexto de acordo com defaultCompletionOptions.contextLength, não de acordo com o que o modelo poderia aceitar. Declarar 32k em um modelo de 200k não quebra nada visivelmente; só descarta silenciosamente contexto pelo qual você pagou. Declare o que o modelo de fato suporta.

Quem roteia o Continue por um gateway.

• Desenvolvedores focados em IDE que querem Claude, GPT e DeepSeek selecionáveis dentro do VS Code ou JetBrains sem manter um conjunto de credenciais por fornecedor.
• Times dividindo papéis por perfil de custo: chat de ponta, edit e apply rápidos, cada papel com o id que se encaixa, tudo cobrado em uma única superfície.
• Engenheiros comparando modelos de chat em trabalho real. Cada candidato é um bloco YAML contra a mesma apiBase, não uma integração de provider nova.
• Líderes de time padronizando o onboarding: um template de config.yaml mais um APISROUTER_API_KEY substitui uma checklist de chaves por fornecedor, e o uso por chave mostra o que cada assento gasta.
• Desenvolvedores sem acesso ao faturamento de um determinado fornecedor. O acesso baseado em recarga sem exigência de cartão remove a dependência de cadastro por provedor.

Verifique o endpoint e depure a primeira requisição.

Liste o que o gateway serve antes de editar o YAML; os ids retornados por /v1/models são exatamente as strings que seus campos model precisam corresponder. As falhas da primeira requisição seguem um padrão. Um 401 significa que a chave naquele bloco específico está errada, ou uma referência a secrets não resolveu; verifique o bloco que falhou em vez do arquivo em geral, porque chaves por bloco significam falhas por bloco. Um erro de modelo não encontrado é um erro de digitação no id, sufixo de versão incluído. Um erro no formato de rota em um id da série GPT aponta para o toggle da responses API coberto acima. E se a extensão não mostrar nenhum modelo personalizado, o YAML não foi interpretado; valide a estrutura do arquivo primeiro. Assim que as requisições fluem, o console da APIsRouter mostra modelo, contagens de token e gasto por requisição. Como o Continue divide o trabalho entre papéis, a visão de uso também é o primeiro lugar onde você vê a proporção de tráfego chat-para-edit na sua carga real de trabalho, que é o número que diz onde a escolha de modelo realmente importa.

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

Perguntas frequentes