Запустіть ai-hedge-fund на кастомному OpenAI-сумісному base URL.

Коротка відповідь: OPENAI_API_BASE плюс один ключ.

Провайдер OpenAI в ai-hedge-fund інстанціюється як ChatOpenAI(model=model_name, api_key=api_key, base_url=base_url), а цей base_url береться з os.getenv("OPENAI_API_BASE") у src/llm/models.py. Тож перевизначення — це два рядки в .env: вкажіть OPENAI_API_BASE на https://api.apisrouter.com/v1 і встановіть OPENAI_API_KEY на ваш ключ шлюзу. Кожна модель, що йде через провайдера OpenAI, тепер надсилає запити до шлюзу. Уважно перевірте назву змінної: це саме OPENAI_API_BASE, конвенція епохи LangChain, а не OPENAI_BASE_URL. Експорт не тієї змінної тихо ігнорується, і запити продовжують йти на api.openai.com — це найпоширеніша причина, чому таке налаштування здається непрацюючим.

OPENAI_API_BASE=https://api.apisrouter.com/v1
OPENAI_API_KEY=sk-APIsRouter-...
FINANCIAL_DATASETS_API_KEY=...   # market data, unrelated to the LLM endpoint

Як ai-hedge-fund обирає модель і провайдера.

ai-hedge-fund (virattt на GitHub, приблизно 62 тис. зірок) симулює фонд як комітет агентів: персони аналітиків, змодельовані за відомими інвесторами, плюс агенти оцінки, настрою, фундаментального аналізу й технічного аналізу, що живлять ризик-менеджера та портфельного менеджера, які видають фінальні сигнали. Усі вони діляють один вибір моделі на прогін, тож один прогін помножує ваше рішення про модель на кожного агента й кожен тікер. У виборі моделі два шляхи. В інтерактивному режимі запуск poetry run python src/main.py --ticker AAPL,MSFT,NVDA без прапорця --model відкриває селектор questionary. У скриптованому — прапорець --model приймає назву моделі, але лише таку, що існує в реєстрі моделей репозиторію: find_model_by_name() шукає рядок у src/llm/api_models.json, і кожен запис реєстру несе display_name, model_name і provider. Якщо пошук провалюється, CLI не вгадує провайдера; він відкочується до інтерактивного селектора, що важливо для автоматизації, оскільки невідомий id перетворює скриптований прогін на такий, що зависає в очікуванні введення з клавіатури. Поле provider вирішує маршрутизацію. Записи, позначені OpenAI, йдуть через ChatOpenAI і поважають OPENAI_API_BASE; записи, позначені Anthropic, йдуть через ChatAnthropic і ANTHROPIC_API_KEY, повністю оминаючи ваш base URL. Це ключове розуміння для маршрутизації через шлюз: колонка provider обирає клієнта і, відповідно, ендпоінт, незалежно від того, хто насправді створив модель.

Повне налаштування: .env плюс запис реєстру на кожну модель шлюзу.

Для моделей, які реєстр уже перелічує під провайдером OpenAI, самого перевизначення .env достатньо; рядок моделі передається до ендпоінта як є. Щоб запустити id Claude, DeepSeek чи Qwen через шлюз на тому самому ключі, додайте запис до src/llm/api_models.json з id каталогу як model_name і, головне, з "OpenAI" як provider. Provider обирає клієнта, тож запис, позначений OpenAI, маршрутизується через ChatOpenAI і ваш OPENAI_API_BASE, навіть якщо сама модель — не модель OpenAI. Запис тоді з'являється в інтерактивному селекторі й резолвиться через --model у скриптах. Це редагування JSON на три рядки у вашому клоні, а не зміна коду, і це задокументована форма, яку реєстр уже використовує. Тримайте в голові записи, нативні для провайдера, як контраст: вибір моделі реєстру, позначеної Anthropic, шукатиме ANTHROPIC_API_KEY і піде прямо до ендпоінта Anthropic. Якщо ваша мета — один ключ шлюзу для всього, запускайте моделі через записи, позначені OpenAI, і ви можете взагалі не встановлювати ключі на кожного постачальника.

{
  "display_name": "Claude Sonnet 4.6 (gateway)",
  "model_name": "claude-sonnet-4-6",
  "provider": "OpenAI"
},
{
  "display_name": "DeepSeek V4 Pro (gateway)",
  "model_name": "deepseek-v4-pro",
  "provider": "OpenAI"
}

Вибір моделі для комітету агентів.

Оскільки реєстр робить кожного кандидата адресованим за одним прапорцем, чесна оцінка — емпірична: проженіть ті самі тікери й дати через дві-три моделі й порівняйте сигнали й витрати. Вигляд використання за ключем оцінює кожен прогін за вас, що перетворює вибір моделі з дискусії на вимірювання.

• Один прогін — це багато вердиктів. Кожна персона аналітика міркує над тими самими звітностями й ціновими даними на тікер, тож вибір моделі множиться на кількість агентів і кількість тікерів. Фронтирна модель для міркування (claude-opus-4-7, gpt-5.5) підіймає якість кожного вердикту при відповідно помноженому рахунку за токени.
• claude-sonnet-4-6 — розумний варіант за замовчуванням: достатньо сильна, щоб міркування персон лишалось зв'язним на довгому фундаментальному контексті, і за ціною, прийнятною для прогонів, що розгалужуються на десяток агентів і кошик тікерів.
• deepseek-v4-pro і qwen3.7-max варто протестувати на широких прогонах, де розрив у ціні на прогін накопичується на кожній даті бектесту.
• Що б ви не обрали, зафіксуйте це. Сигнали з різних знімків моделі, що змінюється, непорівнянні в межах вікна бектесту; використовуйте точні id і фіксуйте рядок моделі поруч з результатами, як випадкове зерно.

Оплата за фактом · нижче офіційних цін

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

Збої, специфічні саме для ai-hedge-fund.

Неправильна змінна середовища. Цей репозиторій зчитує OPENAI_API_BASE. OPENAI_BASE_URL, змінну, яку використовують інші інструменти, тут не враховують, і її встановлення нічого не робить, окрім як переконує вас, що перевизначення зламане. Якщо запити все ще йдуть на api.openai.com, спершу перевірте назву змінної. --model з незареєстрованим id. find_model_by_name() знає лише записи з api_models.json. Передайте id каталогу, який не зареєстрований, і CLI виведе повідомлення not-found та впаде в інтерактивний селектор, що в cron-завданні чи прогоні CI означає тихе зависання, а не помилку з виходом. Спершу зареєструйте id; тоді скриптовані прогони резолвлять його детерміновано. Записи, позначені провайдером, оминають шлюз. Вибір моделі реєстру, чий provider — Anthropic, Google чи DeepSeek, маршрутизується через нативний клієнт і ключ того постачальника. Якщо ви очікували, що прогін з'явиться у вашому логу використання шлюзу, а він не з'явився, пояснення — в колонці provider обраної моделі. Помилки даних, що маскуються під помилки LLM. Цінові й фундаментальні дані надходять з фінансового API, налаштованого через FINANCIAL_DATASETS_API_KEY, цілком окремого сервісу. Відсутній чи вичерпаний ключ даних провалює прогін до або між викликами LLM, і traceback може виглядати як проблема моделі. Два облікові дані падають незалежно; налагоджуйте їх окремо. Інтерактивні запити в автоматизації. Навіть коли все налаштовано, забутий прапорець --model відкриває селектор. Для непідконтрольованих прогонів завжди передавайте --model із зареєстрованим id.

Хто спрямовує ai-hedge-fund через шлюз.

• Бектестери, що прогонюють тікери й діапазони дат, де комітет агентів на тікер на дату робить витрати на токени домінантною вартістю, а використання за ключем — природним обліком.
• Дослідники, що порівнюють вердикти моделей. Той самий прогін під двома id моделі — це зміна прапорця, а незгода сигналів між моделями — сама по собі цікаві дані.
• Розробники, що розширюють репозиторій новими агентами і хочуть один ендпоінт і один ключ під будь-якою кількістю доданих персон.
• Розробники, що хочуть міркування Claude чи DeepSeek у репозиторії, чий найчистіший шлях маршрутизації — у формі OpenAI, без підтримки ключа постачальника на кожен запис провайдера.
• Розробники без доступу до білінгу певного постачальника. Доступ на основі поповнення без вимоги картки прибирає залежність від реєстрації в кожного провайдера.

Перевірте ендпоінт і налагодьте перший прогін.

Підтвердіть, що шлюз обслуговує id, які ви зареєстрували, перш ніж запускати прогін; рядки model_name реєстру мають точно збігатися з обслуговуваними id. Драбина збоїв першого прогону: 401 означає, що OPENAI_API_KEY у середовищі, з яким poetry насправді запустив процес, — не ключ шлюзу. Помилка model-not-found від шлюзу означає, що model_name запису реєстру має одруківку відносно /v1/models. Прогін, що зупиняється, чекаючи введення, означає, що рядок --model не потрапив у реєстр. Помилка ключа постачальника (Anthropic, Google) означає, що provider обраного запису — не OpenAI. А traceback у формі даних до будь-якого виводу моделі вказує на FINANCIAL_DATASETS_API_KEY, а не на шлях LLM. Щойно прогін завершиться, консоль APIsRouter показує модель на запит, кількість токенів і витрати. Прогін комітету — це десятки викликів по аналітиках, ризику й портфельних етапах, і вигляд використання — це те, як ви бачите, скільки насправді коштує одне рішення, перш ніж масштабувати його в серію прогонів.

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

Поширені запитання