Mantén la CLI de programación que ya usas. Compara las tarifas de GPTProto para los modelos compatibles, conéctate mediante el protocolo que tu cliente espera y prueba la configuración en una tarea antes de trasladar un flujo de trabajo completo.
Configura GPTProto para Claude Code.
1. En ~/.claude/settings.json, bajo "env" establece:
ANTHROPIC_BASE_URL = "https://gptproto.com"
ANTHROPIC_API_KEY = "sk-gptproto-<your key>"
Déjalo exactamente así: sin /v1, sin barra final. Claude Code añade /v1/messages por su cuenta, así que un...Un refactor puede implicar muchas llamadas al modelo. Antes de cambiar de proveedor, revisa la tarifa de tu modelo, el protocolo del cliente y cómo se gestionan las solicitudes fallidas.
La factura crece a lo largo de sesiones largas.
Las ediciones en todo el repositorio y los bucles repetidos de pruebas pueden usar más tokens de entrada, salida y en caché que un chat breve. Compara la tarifa del modelo y los tipos de tokens que realmente usas.
Compara las tarifas de los modelos →Un 429 puede interrumpir una ejecución.
Los límites de velocidad y los errores upstream pueden interrumpir una sesión de programación. Revisa el comportamiento de reintento de tu cliente y prueba las rutas compatibles de GPTProto antes de mover trabajo importante.
Cómo se gestionan las solicitudes →Un endpoint que no coincide hace perder tiempo.
Claude Code, Codex CLI y OpenCode no usan todos la misma forma de API. Elige tu cliente primero y luego sigue el endpoint y la configuración de modelo que le correspondan.
Consulta las tarifas actuales de entrada, salida y lectura de caché de GPTProto junto a las tarifas de API publicadas por el proveedor. Los descuentos varían según el modelo; la disponibilidad en una CLI específica depende de su protocolo y de las funciones compatibles.
The models Claude Code, Codex CLI and their peers ship with — the ones you are most likely already sending. Rates are per 1M tokens, discounted from each vendor's list.
Llamada a herramientasContexto largoCache-aware pricing| Modelo | Precio: GPTProto | vs. oficial | vs. OpenRouter | Contexto | Modalidades | Estabilidad | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
 Claude Opus 510% de descuento sobre el precio oficialClaude | $4.50 / $22.50$0.45 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −10% | −15% | 1M | → | ||
| Claude Sonnet 510% de descuento sobre el precio oficialClaude | $1.80 / $9.00$0.18 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −10% | −15% | 1M | → | ||
| Claude Haiku 4.5 (Build 20251001)10% de descuento sobre el precio oficialClaude | $0.90 / $4.50$0.09 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −10% | −15% | 200K | → | ||
 GPT 5.2 Codex30% de descuento sobre el precio oficialOpenAI | $1.23 / $9.80$0.12 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −30% | −34% | 400K | → | ||
| GPT 5.1 Codex Max30% de descuento sobre el precio oficialOpenAI | $0.88 / $7.00$0.09 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −30% | −34% | 400K | → | ||
| GPT 5.4 Mini20% de descuento sobre el precio oficialOpenAI | $0.60 / $3.60$0.06 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −20% | −24% | 400K | → | ||
| GPT 5 Nano30% de descuento sobre el precio oficialOpenAI | $0.035 / $0.28$0.00 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −30% | −34% | 400K | → |
Wide-context models for repo-scale reads and high-volume background jobs, plus the cheapest per-token options for agent loops that fire thousands of calls.
1M contextBajo costoStable JSON output| Modelo | Precio: GPTProto | vs. oficial | vs. OpenRouter | Contexto | Modalidades | Estabilidad | Acción |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT 5.6 Luna20% de descuento sobre el precio oficialOpenAI | $0.16 / $0.96$0.02 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −20% | −24% | 1.05M | → | ||
 GLM 5.215% de descuento sobre el precio oficialZ-AI | $1.19 / $3.74$0.22 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −15% | −19% | 1.05M | → | ||
 DeepSeek v4 Pro20% de descuento sobre el precio oficialDeepSeek | $1.06 / $3.17$0.04 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −20% | −24% | 1.05M | → | ||
 Kimi K315% de descuento sobre el precio oficialMoonshotAI | $2.55 / $12.75$0.26 Lectura de caché · por 1 millón de tokens | −15% | −19% | 1.05M | → |
Elige el tipo de trabajo de CLI que haces y con qué frecuencia lo ejecutas. Este es un punto de partida; tu gasto real depende de la elección del modelo y del uso de tokens.
El trabajo por lotes y las ejecuciones de contexto largo consumen créditos más rápido — la recomendación se ajusta automáticamente cuando cambias la carga de trabajo o el nivel de uso.
GPTProto expone diferentes rutas de API para distintos clientes. Selecciona un modelo compatible, configura el endpoint y la clave correspondientes, y luego confirma que una tarea breve de programación funciona como se espera.
2 líneas cambiadas · 0 reescrituras de código · 200+ modelos con una sola clave · los nombres de los modelos no cambian.
GPTProto expone distintas rutas de API para distintos clientes. Selecciona un modelo compatible, configura el endpoint y la clave correspondientes, y luego confirma que una breve tarea de programación funciona como se espera.
Consulta qué cliente usa la ruta Messages compatible con Anthropic y cuál necesita la ruta Responses de OpenAI. Copia solo la configuración para tu CLI.
Gestiona el acceso a modelos compatibles y el gasto de API en una sola cuenta de GPTProto. Consulta la tarifa y las funciones disponibles antes de cambiar de modelo en tu CLI.
Explora los modelos compatibles →Cuando un modelo compatible tiene rutas ascendentes alternativas, GPTProto puede redirigir las solicitudes elegibles. Una solicitud aún puede fallar; mantén los reintentos y el backoff en tu cliente.
Selecciona un modelo e introduce tus tokens mensuales de entrada, salida y entrada en caché. Comparamos la misma carga de trabajo con las tarifas publicadas de la API del proveedor de ese modelo.
Escucha a los desarrolladores y creadores que usan GPTProto para aplicaciones, contenido y flujos de trabajo de IA cotidianos.
For a team already juggling DeepSeek, Kimi, Qwen, or other providers, a shared routing layer can be reasonable if it removes duplicated work and the fallback behavior is tested. GPTProto is one implementation of this approach.
I've been testing GPTProto recently, and it's honestly made my creative workflow much simpler. Instead of paying for multiple subscriptions, I can access several leading AI models from one place.
I turned this single prompt into a cinematic fantasy video using GPTProto. "Continuous 15-second cinematic shot, 4K resolution, hyper-realistic dark fantasy photorealism…"
I challenged myself to create a cinematic AI cooking short in just 15 seconds. I used GPTProto to bring the entire workflow together, from image generation to video, all in one place.
Made with Seedance 2.0 + GPT Image 2 on GPTProto. A Pixar-style commercial with the perfect glow.
What worked for me was pointing the cloud connections at GPTProto so the frontend only sees one endpoint and I just change the model name to swap. I am not rebuilding a connection from scratch every time.
I route the calls through GPTProto so a fallback is a config switch instead of a weekend rewrite when a model disappears. It turns "my default model just got export controlled" from an incident into a config change.
I used to switch between different AI tools just to compare results. Now I just use GPTProto. GPT-5, Claude, Gemini, Kimi, and more — all in one workspace.
I route the calls through GPTProto so the model id and latency land in one place regardless of which provider is behind it. The win is having the log schema consistent across providers.
I created this 15-second cinematic product video with GPTProto using Seedance 2.0, and I was really impressed by how smooth the workflow was.
GPTProto routes the character prompt and shot list to a top model on one API key: 20 minutes … voices it and burns in captions from the same key: 20 minutes.
Text, images, and voice are configured separately. You can keep OpenRouter for text and use GPTProto for visuals.
The call layer underneath the router is GPTProto, so swapping a model does not require provisioning a new provider integration. Changing models becomes cheap enough that the question stops being "should we change."
Empieza con un saldo pequeño, prueba una sesión real y escala cuando conozcas tu uso. Los precios de los modelos y las bonificaciones por recarga se muestran por separado.
Suficiente para apuntar una CLI al endpoint y ejecutar una sesión real. Recarga $20+ en cualquier momento para desbloquear créditos de bonificación.
El punto óptimo para un desarrollador que ejecuta Claude Code y Codex CLI todos los días sin estar pendiente del medidor.
Diseñado para una flota de CLIs y ejecutores de agentes. Los créditos de bonificación se acumulan sobre precios de modelos ya con descuento, por lo que el precio efectivo de todo el saldo queda un 10–30 % por debajo del de lista.
Las respuestas que importan cuando comparas tarifas de modelos y pruebas un nuevo endpoint.
Estos clientes tienen diferentes configuraciones de proveedor y requisitos de API. GPTProto ofrece rutas Messages compatibles con Anthropic y rutas Responses de OpenAI para los modelos compatibles. Elige la guía para tu cliente y ejecuta una prueba breve; que un modelo aparezca en el catálogo no significa que sea automáticamente compatible con todas las funciones de la CLI.
Claude Code usa una ruta Messages compatible con Anthropic cuando se configura con una puerta de enlace compatible. Los proveedores personalizados de Codex CLI usan la API Responses. Cada cliente necesita su propia URL base, configuración de autenticación e ID de modelo compatible; sigue la guía correspondiente en lugar de copiar la configuración de una CLI en otra.
Empieza cambiando la configuración del proveedor y luego prueba las tareas en las que confías. Los prompts y los archivos del repositorio pueden seguir igual, pero el streaming, las llamadas a herramientas, las opciones de modelo y los formatos de salida pueden comportarse de manera diferente. Comprueba un ciclo real de edición y prueba antes de cambiar tu flujo de trabajo diario.
Usa el ID de modelo que aparece en el catálogo de GPTProto para la ruta que seleccionaste. La disponibilidad de los modelos y las funciones compatibles pueden variar según el endpoint. Consulta la página del modelo y tu guía de configuración de la CLI antes de iniciar una ejecución larga.
Ninguna API puede prometer eso. Los límites y los fallos del proveedor upstream aún pueden ocurrir. GPTProto puede enrutar solicitudes elegibles a través de canales alternativos cuando sean compatibles, pero tu CLI o aplicación aún debería manejar reintentos y espera progresiva. Prueba el comportamiento con el modelo que elijas antes de trasladar trabajo importante.
Esta página compara el uso de la API de modelos, facturado según los tokens y las tarifas de modelo aplicables. No modifica una suscripción ni el uso incluido que puedas tener con el proveedor de la CLI. Comprueba si tu flujo de trabajo actual usa una suscripción, una clave de API del proveedor o ambas antes de comparar costos.
Aplicamos las tarifas de entrada, salida y, cuando corresponda, de entrada en caché del modelo seleccionado al uso mensual que introduzcas. La comparación usa las mismas cantidades de tokens según las tarifas de API publicadas por el proveedor. Cualquier bono por recarga aparece como una línea separada para que puedas ver el descuento del modelo por sí solo.
Si un nivel de recarga incluye créditos de bonificación, la página de pago muestra el crédito total que recibes. El uso se cobra a la tarifa del modelo GPTProto mostrada. Los montos de bonificación, la elegibilidad y la validez dependen de la oferta vigente; compruébalos antes de pagar.
Sí, puedes restaurar la configuración de tu proveedor anterior. Conserva una copia de la configuración original y prueba ambas rutas con una tarea pequeña. El crédito GPTProto no utilizado sigue sujeto a los términos de la cuenta mostrados al finalizar la compra.
Tu clave, cuenta, modelo elegido y ruta upstream pueden tener cada uno sus propios límites. Revisa los límites mostrados para tu cuenta y modelo, y contacta con soporte antes de una carga de trabajo que necesite capacidad garantizada. La página no debería prometer llamadas ilimitadas sin un compromiso documentado.
Cada guía debe enumerar la versión actual del cliente, la ruta de API, el ID del modelo, los pasos de autenticación, una breve tarea de verificación y los errores comunes.
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