Aider con Claude, GPT e Gemini

Esporta due variabili d'ambiente e avvia Aider con un prefisso di modello openai/, e il programmatore di coppia CLI codifica tramite avots.

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Connettiti in tre campi

Aider comunica con qualsiasi endpoint compatibile con OpenAI tramite due variabili d'ambiente e il prefisso litellm openai/.

CampoValore
URL di basehttps://api.avots.ai/openai/v1
Chiave APIav_mcp_… · ottieni la tua chiave
Modelloanthropic/claude-sonnet-4.6 o qualsiasi ID dalla tabella sottostante

Configurazione

1. Imposta le variabili d'ambiente

Esporta OPENAI_API_BASE all'URL base di avots e OPENAI_API_KEY alla tua chiave av_mcp_.

2. Avvia con un modello

Esegui aider con --model openai/anthropic/claude-sonnet-4.6. Il prefisso openai/ instrada attraverso il percorso compatibile con OpenAI.

3. Inizia a codificare

Apri i file e richiedi come al solito. Scambia l'ID dopo openai/ per usare qualsiasi modello dalla tabella.

shell
export OPENAI_API_BASE=https://api.avots.ai/openai/v1
export OPENAI_API_KEY=av_mcp_YOUR_KEY
aider --model openai/anthropic/claude-sonnet-4.6

Il prefisso openai/ è obbligatorio, indica a litellm (il backend di Aider) di usare il percorso /chat/completions compatibile con OpenAI, mentre il resto, anthropic/claude-sonnet-4.6, è l'ID del modello passato. Aider potrebbe stampare un innocuo avviso di modello sconosciuto; imposta i limiti in .aider.model.settings.yml se i valori predefiniti sono errati.

Esempio di richiesta

curl
curl https://api.avots.ai/openai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer av_mcp_YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "anthropic/claude-sonnet-4.6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}]
  }'

La stessa chiave sblocca anche gli strumenti MCP

La tua chiave av_mcp_ non è solo per la chat. avots funziona anche come server MCP, quindi Aider può chiamare gli strumenti creativi di avots, immagini, video, musica, avatar parlanti, con la stessa chiave e lo stesso saldo.

CampoValore
Server MCPhttps://mcp.avots.ai/
Chiave APIav_mcp_… · stessa chiave di cui sopra

Guida alla configurazione MCP →

Modelli e prezzi

Imposta il campo del modello su qualsiasi ID sottostante, o un nome generico come claude / gpt / gemini che si mappa a un valore predefinito sensato.

ModelloIdeale per⚡ / 1M token (in / out)
openai/gpt-5.5-proMax intelligence, hardest tasks60 000 / 360 000
anthropic/claude-opus-5Top Claude, long reasoning10 000 / 50 000
anthropic/claude-sonnet-4.6Balanced (default)6 000 / 30 000
google/gemini-3.1-pro-previewFresh Gemini Pro4 000 / 24 000
google/gemini-2.5-proStable Gemini Pro2 500 / 20 000
anthropic/claude-haiku-4.5Fast Claude2 000 / 10 000
deepseek/deepseek-r1Cheap reasoning1 400 / 5 000
google/gemini-2.5-flashFast and cheap600 / 5 000
openai/gpt-5-miniCheap OpenAI500 / 4 000
openai/gpt-oss-120b:freeFree (OpenAI open model, needs a positive balance)Free

* Prezzo in ⚡ per 1.000.000 di token, input / output (1000⚡ ≈ $1). I modelli gratuiti richiedono un saldo positivo. Elenco completo tramite GET /openai/v1/models.

Aider con Claude, GPT e Gemini

Genera una chiave av_mcp_ nelle Impostazioni, incolla tre campi e raggiungi oltre 40 modelli con un unico saldo. La stessa chiave funziona per MCP.

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FAQ

Domande

Perché il prefisso openai/?
Indica a litellm di usare l'endpoint compatibile con OpenAI. Senza di esso Aider non sa di dover chiamare /chat/completions sul tuo URL di base.
Variabili d'ambiente o flag?
Entrambi. OPENAI_API_BASE e OPENAI_API_KEY, oppure i flag --openai-api-base e --openai-api-key.
Aider dice che il modello è sconosciuto?
Quell'avviso è solo estetico e la richiesta viene comunque eseguita. Regola i limiti di contesto e output in .aider.model.settings.yml se necessario.
Come viene fatturato?
Per richiesta dal tuo saldo avots.
Does it support function calling and tools?
Yes. The endpoint forwards the standard OpenAI tools, tool_choice and parallel_tool_calls fields (and the legacy functions/function_call), in both streaming and non-streaming mode, so agent frameworks like LangChain, LlamaIndex, Langflow and n8n get real tool_calls back. Whether a given request uses tools depends on the model you pick: Claude, GPT and Gemini all support function calling.

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