コーディングエージェント連携

コーディングエージェントは、それぞれがすでに話しているプロトコルでゲートウェイに接続します。Claude 系エージェントは /v1/messages、Codex は /v1/responses、それ以外は /v1/chat/completions です。ツールの向き先を ChinaAPI にすれば、そのリクエストも自前の API トラフィックと同じキー・クォータ・ログ・課金のまま扱われます。

Hermes Agent

POST /v1/chat/completions

~/.hermes/config.yaml の model ブロックをゲートウェイに向けるか、hermes model を実行して Custom endpoint を対話的に選択します。base_url には /v1 まで含めてください。/chat/completions は Hermes が自動で付加します。

model:
  default: kimi-k2.7-code
  provider: custom
  base_url: https://api.chinaapi.ai/v1
  api_key: <your ChinaAPI key>

Claude Code

POST /v1/messages

3 つの環境変数を export して、通常どおり claude を起動します。ANTHROPIC_DEFAULT_*_MODEL は Claude Code 内部のモデル階層を ChinaAPI のモデルに割り当てるもので、これにより Claude Code を改造せずに中国製モデルを動かせます。

export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.chinaapi.ai
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=$CHINAAPI_KEY
export ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL=kimi-k3
export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL=kimi-k2.7-code
export ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL=glm-5-turbo

claude

Codex

POST /v1/responses

Codex は Responses プロトコルを使うため、wire_api は responses にします。chat 形式のままではツール呼び出しが壊れます。キーは env_key で指定した環境変数に入れてください。deepseek-v4-pro も同じワイヤ形式なので、モデル名を差し替えるだけでコストと性能を天秤にかけられます。

model = "deepseek-v4-flash"
model_provider = "chinaapi"

[model_providers.chinaapi]
name = "ChinaAPI"
base_url = "https://api.chinaapi.ai/v1"
wire_api = "responses"
env_key = "CHINAAPI_KEY"

Cline, Roo Code, Kilo Code

POST /v1/chat/completions

3 つとも同じ OpenAI Compatible プロバイダー設定を項目単位でそのまま使えます。モデル ID は コンソール → モデル の表記どおりに入力してください。これらのツールはカスタムプロバイダーのモデル一覧を取得しません。

Base URL   https://api.chinaapi.ai/v1
API Key    <your ChinaAPI key>
Model ID   glm-5.2

Cursor

POST /v1/chat/completions

Settings → Models → OpenAI API Key で Base URL を上書きします。先に Add model で ChinaAPI のモデル名を追加し、ChinaAPI のモデルだけを有効にしてください。そうしないと Cursor が内蔵のモデル名を上書き先の URL に送ってしまいます。

Base URL   https://api.chinaapi.ai/v1
API Key    <your ChinaAPI key>
Model      deepseek-v4-pro

OpenClaw

POST /v1/messages

"api": "anthropic-messages" を指定して ChinaAPI をプロバイダーとして宣言し、セッションの選択肢に出したいモデルを列挙します。

{
  "models": {
    "providers": {
      "chinaapi": {
        "baseUrl": "https://api.chinaapi.ai",
        "apiKey": "<your ChinaAPI key>",
        "api": "anthropic-messages",
        "models": ["kimi-k3", "glm-5.2"]
      }
    }
  }
}

Aider

POST /v1/chat/completions

Aider はモデル名の接頭辞でルーティングするため、実体が中国製モデルであっても openai/ の接頭辞は残してください。

export OPENAI_API_BASE=https://api.chinaapi.ai/v1
export OPENAI_API_KEY=$CHINAAPI_KEY

aider --model openai/deepseek-v4-pro

モデルの選び方：上記のモデル名は動作例であり、固定の一覧ではありません。アカウントで有効なエイリアスは コンソール → モデル で確認してください。エージェント用途では、最もよく使われる階層にコーディング特化モデルを、軽量な階層に安価で高速なモデルを割り当てるのが有効です。たとえば Claude Code はバックグラウンドの要約を Haiku 階層に送るため、その階層を小さなモデルにするとクォータの節約効果が最も大きくなります。