Conservez l'interface de ligne de commande (CLI) de codage que vous utilisez déjà. Comparez les tarifs GPTProto pour les modèles pris en charge, connectez-vous via le protocole attendu par votre client, et testez la configuration sur une tâche avant de passer à un workflow complet.
Configurez GPTProto pour Claude Code.
1. Dans ~/.claude/settings.json, sous "env", définissez :
ANTHROPIC_BASE_URL = "https://gptproto.com"
ANTHROPIC_API_KEY = "sk-gptproto-<your key>"
Gardez-le exactement tel quel - pas de /v1, pas de slash final. Claude Code ajoute /v1/messages lui-...Un refactoring peut impliquer de nombreux appels au modèle. Avant de changer de fournisseur, vérifiez le tarif de votre modèle, le protocole client et la façon dont les requêtes échouées sont gérées.
La facture augmente au fil des longues sessions.
Les modifications à l’échelle du dépôt et les boucles de test répétées peuvent consommer plus de tokens d’entrée, de sortie et en cache qu’un court chat. Comparez le tarif correspondant au modèle et aux types de tokens que vous utilisez réellement.
Comparez les tarifs des modèles →Une 429 peut interrompre une exécution.
Les limites de débit et les erreurs en amont peuvent interrompre une session de codage. Vérifiez le comportement de réessai de votre client et testez les routes prises en charge par GPTProto avant de transférer un travail important.
Comment les requêtes sont gérées →Un endpoint incompatible fait perdre du temps.
Claude Code, Codex CLI et OpenCode n’utilisent pas tous la même forme d’API. Choisissez d’abord votre client, puis suivez l’endpoint et la configuration de modèle correspondants.
Comparez les tarifs actuels d'entrée, de sortie et de lecture du cache de GPTProto avec les tarifs API publiés du fournisseur. Les remises varient selon le modèle ; la disponibilité dans un CLI spécifique dépend de son protocole et des fonctionnalités prises en charge.
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.
Appel d'outilsContexte longCache-aware pricing| Modèle | Prix : GPTProto | vs Officiel | vs OpenRouter | Contexte | Modalités | Stabilité | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
 Claude Opus 5Claude | $4.50 / $22.50$0.45 Lecture cache · par 1M tokens | −10% | −15% | 1M | → | Essayer | |
| Claude Sonnet 5Claude | $1.80 / $9.00$0.18 Lecture cache · par 1M tokens | −10% | −15% | 1M | → | Essayer | |
| Claude Haiku 4.5 (Build 20251001)Claude | $0.90 / $4.50$0.09 Lecture cache · par 1M tokens | −10% | −15% | 200K | → | Essayer | |
 GPT 5.2 CodexOpenAI | $1.23 / $9.80$0.12 Lecture cache · par 1M tokens | −30% | −34% | 400K | → | Essayer | |
| GPT 5.1 Codex MaxOpenAI | $0.88 / $7.00$0.09 Lecture cache · par 1M tokens | −30% | −34% | 400K | → | Essayer | |
| GPT 5.4 MiniOpenAI | $0.60 / $3.60$0.06 Lecture cache · par 1M tokens | −20% | −24% | 400K | → | Essayer | |
| GPT 5 NanoOpenAI | $0.035 / $0.28$0.00 Lecture cache · par 1M tokens | −30% | −34% | 400K | → | Essayer |
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 contextCoût réduitStable JSON output| Modèle | Prix : GPTProto | vs Officiel | vs OpenRouter | Contexte | Modalités | Stabilité | Action |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT 5.6 LunaOpenAI | $0.16 / $0.96$0.02 Lecture cache · par 1M tokens | −20% | −24% | 1.05M | → | Essayer | |
 GLM 5.2Z-AI | $1.26 / $3.96$0.23 Lecture cache · par 1M tokens | −10% | −15% | 1.05M | → | Essayer | |
 DeepSeek v4 ProDeepSeek | $1.12 / $3.37$0.04 Lecture cache · par 1M tokens | −15% | −19% | 1.05M | → | Essayer | |
 Kimi K3MoonshotAI | $2.70 / $13.50$0.27 Lecture cache · par 1M tokens | −10% | −15% | 1.05M | → | Essayer |
Choisissez le type de travail CLI que vous effectuez et à quelle fréquence vous l'exécutez. C'est un point de départ ; vos dépenses réelles dépendent du choix du modèle et de l'utilisation des tokens.
Le travail par lots et les exécutions à long contexte consomment les crédits plus rapidement — la recommandation s'ajuste automatiquement lorsque vous changez de charge de travail ou de niveau d'utilisation.
GPTProto expose différentes routes API pour différents clients. Sélectionnez un modèle pris en charge, configurez l’endpoint et la clé correspondants, puis vérifiez qu’une courte tâche de codage fonctionne comme prévu.
2 lignes modifiées · 0 réécriture de code · 200+ modèles sur une seule clé · les noms de modèles restent les mêmes.
GPTProto expose différentes routes API selon les clients. Sélectionnez un modèle pris en charge, configurez le point de terminaison et la clé correspondants, puis vérifiez qu'une courte tâche de codage fonctionne comme prévu.
Voyez quel client utilise la route Messages compatible avec Anthropic et lequel a besoin de la route Responses d'OpenAI. Copiez uniquement la configuration pour votre CLI.
Gérez l'accès aux modèles pris en charge et les dépenses API dans un seul compte GPTProto. Vérifiez le tarif et les fonctionnalités disponibles avant de changer de modèle dans votre CLI.
Explorer les modèles pris en charge →Lorsqu'un modèle pris en charge dispose de routes en amont alternatives, GPTProto peut rediriger les requêtes éligibles. Une requête peut toujours échouer ; conservez la logique de réessai et de backoff dans votre client.
Sélectionnez un modèle et saisissez vos jetons mensuels d'entrée, de sortie et d'entrée mis en cache. Nous comparons la même charge de travail aux tarifs d'API publiés par le fournisseur de ce modèle.
De vrais posts de comptes réels et publics — rien ici n'est inventé.
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."
Commencez avec un petit solde, testez une session réelle et montez en puissance lorsque vous connaissez votre consommation. Les prix des modèles et les éventuels bonus de recharge sont affichés séparément.
Assez pour diriger une CLI vers le point de terminaison et lancer une session réelle. Rechargez 20 $ ou plus à tout moment pour débloquer des crédits bonus.
Le juste équilibre pour un développeur qui utilise Claude Code et Codex CLI tous les jours sans surveiller le compteur.
Conçu pour une flotte de CLI et d’exécuteurs d’agents. Les crédits bonus s’ajoutent aux tarifs déjà remisés des modèles, ce qui fait que l’ensemble du solde revient 10–30 % sous le tarif catalogue.
Les réponses qui comptent lorsque vous comparez les tarifs des modèles et testez un nouvel endpoint.
Ces clients ont des paramètres de fournisseur et des exigences d’API différents. GPTProto propose des routes Messages compatibles avec Anthropic et Responses d’OpenAI pour les modèles pris en charge. Choisissez le guide correspondant à votre client et effectuez un test rapide ; un modèle répertorié dans le catalogue n’est pas automatiquement compatible avec toutes les fonctionnalités d’une CLI.
Claude Code utilise une route Messages compatible avec Anthropic lorsqu’il est configuré avec une passerelle compatible. Les fournisseurs personnalisés de Codex CLI utilisent l’API Responses. Chaque client a besoin de sa propre URL de base, de ses paramètres d’authentification et de son ID de modèle pris en charge ; suivez le guide correspondant au lieu de copier la configuration d’une CLI dans une autre.
Commencez par modifier la configuration du fournisseur, puis testez les tâches sur lesquelles vous comptez. Les prompts et les fichiers du dépôt peuvent rester identiques, mais le streaming, les appels d’outils, les options des modèles et les formats de sortie peuvent se comporter différemment. Vérifiez une véritable boucle de modification et de test avant de changer votre flux de travail quotidien.
Utilisez l’ID de modèle indiqué dans le catalogue de GPTProto pour la route que vous avez sélectionnée. La disponibilité des modèles et les fonctionnalités prises en charge peuvent varier selon l’endpoint. Consultez la page du modèle et votre guide de configuration de la CLI avant de lancer une longue exécution.
Aucune API ne peut le promettre. Des limites et des défaillances en amont peuvent toujours survenir. GPTProto peut acheminer les requêtes éligibles via d’autres canaux lorsque cela est pris en charge, mais votre CLI ou votre application doit toujours gérer les nouvelles tentatives et le backoff. Testez le comportement avec le modèle choisi avant de transférer un travail important.
Cette page compare l’utilisation de l’API des modèles, facturée selon les tokens et les tarifs applicables aux modèles. Elle ne modifie pas un abonnement ni l’utilisation incluse que vous pourriez avoir avec le fournisseur de la CLI. Vérifiez si votre flux de travail actuel utilise un abonnement, une clé API du fournisseur ou les deux avant de comparer les coûts.
Nous appliquons les tarifs d’entrée, de sortie et, le cas échéant, d’entrée mise en cache du modèle sélectionné à l’utilisation mensuelle que vous saisissez. La comparaison utilise les mêmes quantités de tokens aux tarifs API publiés par le fournisseur. Tout bonus de recharge apparaît sur une ligne distincte afin que vous puissiez voir la remise sur le modèle à part.
Si un palier de recharge inclut des crédits bonus, la page de paiement indique le crédit total que vous recevez. L’utilisation est facturée au tarif du modèle GPTProto affiché. Les montants des bonus, leur éligibilité et leur validité dépendent de l’offre en cours ; vérifiez-les avant de payer.
Oui, vous pouvez restaurer les paramètres de votre fournisseur précédent. Conservez une copie de la configuration d’origine et testez les deux chemins avec une petite tâche. Le crédit GPTProto inutilisé reste soumis aux conditions du compte indiquées lors du paiement.
Votre clé, votre compte, le modèle choisi et la route en amont peuvent chacun avoir des limites. Consultez les limites indiquées pour votre compte et votre modèle, et contactez le support avant une charge de travail qui nécessite une capacité garantie. La page ne doit pas promettre des appels illimités sans engagement documenté.
Chaque guide doit indiquer la version actuelle du client, la route API, l’ID du modèle, les étapes d’authentification, une brève tâche de vérification et les erreurs courantes.
Créez des images et vidéos en ligne, ou intégrez des modèles texte, image et vidéo à votre appli avec une seule clé API. Découvrez des tarifs réduits sur une sélection de modèles.