Mantenha a CLI de programação que você já usa. Compare as tarifas da GPTProto para os modelos compatíveis, conecte-se pelo protocolo que seu cliente espera e teste a configuração em uma tarefa antes de migrar um fluxo de trabalho completo.
Configure o GPTProto para o Claude Code.
1. Em ~/.claude/settings.json, em "env", defina:
ANTHROPIC_BASE_URL = "https://gptproto.com"
ANTHROPIC_API_KEY = "sk-gptproto-<your key>"
Mantenha exatamente assim - sem /v1, sem barra no final. O Claude Code acrescenta /v1/messages por conta p...Uma refatoração pode envolver muitas chamadas de modelo. Antes de trocar de provedor, verifique a tarifa do seu modelo, o protocolo do cliente e como requisições com falha são tratadas.
A conta cresce ao longo de sessões longas.
Edições em todo o repositório e loops de teste repetidos podem usar mais tokens de entrada, saída e em cache do que um chat curto. Compare a tarifa do modelo e dos tipos de token que você realmente usa.
Compare tarifas de modelos →Um 429 pode interromper uma execução.
Limites de taxa e erros no upstream podem interromper uma sessão de programação. Verifique o comportamento de nova tentativa do seu cliente e teste as rotas suportadas da GPTProto antes de mover trabalho importante.
Como as requisições são tratadas →Um endpoint incompatível desperdiça tempo.
Claude Code, Codex CLI e OpenCode não usam todos o mesmo formato de API. Escolha seu cliente primeiro e depois siga o endpoint e a configuração de modelo correspondentes.
Confira os preços atuais de entrada, saída e leitura de cache do GPTProto ao lado dos preços publicados da API do provedor. Os descontos variam conforme o modelo; a disponibilidade em uma CLI específica depende do protocolo e dos recursos suportados.
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.
Chamada de ferramentasContexto longoCache-aware pricing| Modelo | Preço: GPTProto | vs Oficial | vs OpenRouter | Contexto | Modalidades | Estabilidade | Ação |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
 Claude Opus 5Claude | $4.50 / $22.50$0.45 Leitura em cache · por 1M de tokens | −10% | −15% | 1M | → | Testar | |
| Claude Sonnet 5Claude | $1.80 / $9.00$0.18 Leitura em cache · por 1M de tokens | −10% | −15% | 1M | → | Testar | |
| Claude Haiku 4.5 (Build 20251001)Claude | $0.90 / $4.50$0.09 Leitura em cache · por 1M de tokens | −10% | −15% | 200K | → | Testar | |
 GPT 5.2 CodexOpenAI | $1.23 / $9.80$0.12 Leitura em cache · por 1M de tokens | −30% | −34% | 400K | → | Testar | |
| GPT 5.1 Codex MaxOpenAI | $0.88 / $7.00$0.09 Leitura em cache · por 1M de tokens | −30% | −34% | 400K | → | Testar | |
| GPT 5.4 MiniOpenAI | $0.60 / $3.60$0.06 Leitura em cache · por 1M de tokens | −20% | −24% | 400K | → | Testar | |
| GPT 5 NanoOpenAI | $0.035 / $0.28$0.00 Leitura em cache · por 1M de tokens | −30% | −34% | 400K | → | Testar |
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 contextBaixo custoStable JSON output| Modelo | Preço: GPTProto | vs Oficial | vs OpenRouter | Contexto | Modalidades | Estabilidade | Ação |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| GPT 5.6 LunaOpenAI | $0.16 / $0.96$0.02 Leitura em cache · por 1M de tokens | −20% | −24% | 1.05M | → | Testar | |
 GLM 5.2Z-AI | $1.26 / $3.96$0.23 Leitura em cache · por 1M de tokens | −10% | −15% | 1.05M | → | Testar | |
 DeepSeek v4 ProDeepSeek | $1.12 / $3.37$0.04 Leitura em cache · por 1M de tokens | −15% | −19% | 1.05M | → | Testar | |
 Kimi K3MoonshotAI | $2.70 / $13.50$0.27 Leitura em cache · por 1M de tokens | −10% | −15% | 1.05M | → | Testar |
Escolha o tipo de trabalho de CLI que você faz e com que frequência o executa. Este é um ponto de partida; seu gasto real depende da escolha do modelo e do uso de tokens.
Trabalhos em lote e execuções com contexto longo consomem créditos mais rápido — a recomendação se ajusta automaticamente conforme você muda a carga de trabalho ou o nível de uso.
O GPTProto expõe diferentes rotas de API para diferentes clientes. Selecione um modelo compatível, configure o endpoint e a chave correspondentes e confirme se uma tarefa curta de programação funciona conforme esperado.
2 linhas alteradas · 0 reescritas de código · mais de 200 modelos em uma chave · os nomes dos modelos permanecem os mesmos.
O GPTProto expõe rotas de API diferentes para clientes diferentes. Selecione um modelo suportado, configure o endpoint e a chave correspondentes e confirme se uma tarefa curta de programação funciona como esperado.
Veja qual cliente usa a rota Messages compatível com a Anthropic e qual precisa da rota Responses da OpenAI. Copie apenas a configuração para sua CLI.
Gerencie o acesso a modelos suportados e os gastos com API em uma única conta GPTProto. Verifique a taxa e os recursos disponíveis antes de trocar de modelo na sua CLI.
Explore os modelos suportados →Quando um modelo suportado tem rotas alternativas de upstream, o GPTProto pode redirecionar solicitações elegíveis. Uma solicitação ainda pode falhar; mantenha retry e backoff no seu cliente.
Selecione um modelo e insira seus tokens mensais de entrada, de saída e de entrada em cache. Comparamos a mesma carga de trabalho com as tarifas publicadas da API do provedor desse modelo.
Posts reais de contas reais e públicas — nada aqui é inventado.
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."
Comece com um saldo pequeno, teste uma sessão real e aumente a escala quando souber seu uso. Os preços dos modelos e quaisquer bônus de recarga são mostrados separadamente.
Suficiente para apontar uma CLI para o endpoint e executar uma sessão real. Recarregue $20+ a qualquer momento para desbloquear créditos de bônus.
O ponto ideal para um desenvolvedor que usa Claude Code e Codex CLI todos os dias sem ficar acompanhando o medidor.
Criado para uma frota de CLIs e executores de agentes. Créditos de bônus se acumulam sobre os preços de modelos já com desconto, então todo o saldo custa 10–30% abaixo do preço de tabela.
As respostas que importam quando você compara preços de modelos e testa um novo endpoint.
Esses clientes têm configurações de provedor e requisitos de API diferentes. O GPTProto oferece rotas Messages compatíveis com Anthropic e rotas Responses da OpenAI para modelos suportados. Escolha o guia do seu cliente e faça um teste rápido; um modelo listado no catálogo não é automaticamente compatível com todos os recursos da CLI.
O Claude Code usa uma rota Messages compatível com Anthropic quando configurado com um gateway compatível. Os provedores personalizados do Codex CLI usam a API Responses. Cada cliente precisa de sua própria URL base, configurações de autenticação e ID de modelo suportado; siga o guia correspondente em vez de copiar a configuração de uma CLI para outra.
Comece alterando a configuração do provedor e depois teste as tarefas das quais você depende. Arquivos de prompt e do repositório podem permanecer os mesmos, mas streaming, chamadas de ferramentas, opções de modelo e formatos de saída podem se comportar de forma diferente. Verifique um ciclo real de edição e teste antes de mudar seu fluxo de trabalho diário.
Use o ID de modelo mostrado no catálogo do GPTProto para a rota selecionada. A disponibilidade de modelos e os recursos suportados podem variar conforme o endpoint. Consulte a página do modelo e o guia de configuração da sua CLI antes de iniciar uma execução longa.
Nenhuma API pode prometer isso. Limites e falhas no upstream ainda podem ocorrer. O GPTProto pode rotear solicitações elegíveis por canais alternativos quando houver suporte, mas sua CLI ou aplicação ainda deve lidar com novas tentativas e backoff. Teste o comportamento com o modelo escolhido antes de migrar trabalho importante.
Esta página compara o uso da API de modelos, cobrado conforme os tokens e as tarifas de modelo aplicáveis. Ela não altera uma assinatura ou o uso incluído que você possa ter com o fornecedor da CLI. Verifique se seu fluxo de trabalho atual usa uma assinatura, uma chave de API do fornecedor ou ambos antes de comparar custos.
Aplicamos as tarifas de entrada, saída e, quando relevante, de entrada em cache do modelo selecionado ao uso mensal que você informar. A comparação usa as mesmas quantidades de tokens com as tarifas de API publicadas pelo provedor. Qualquer bônus de recarga aparece como uma linha separada para que você veja o desconto do modelo isoladamente.
Se um nível de recarga incluir créditos de bônus, a página de checkout mostra o total de créditos que você recebe. O uso é cobrado pela tarifa de modelo do GPTProto exibida. Valores de bônus, elegibilidade e validade dependem da oferta atual; verifique-os antes de pagar.
Sim, você pode restaurar as configurações do provedor anterior. Mantenha uma cópia da configuração original e teste os dois caminhos com uma tarefa pequena. Créditos GPTProto não utilizados permanecem sujeitos aos termos da conta exibidos no checkout.
Sua chave, sua conta, o modelo escolhido e a rota upstream podem ter limites individualmente. Revise os limites exibidos para sua conta e seu modelo, e entre em contato com o suporte antes de uma carga de trabalho que exija capacidade garantida. A página não deve prometer chamadas ilimitadas sem um compromisso documentado.
Cada guia deve listar a versão atual do cliente, a rota da API, o ID do modelo, as etapas de autenticação, uma breve tarefa de verificação e os erros comuns.
Crie imagens e vídeos online ou leve modelos de texto, imagem e vídeo ao seu app com uma chave de API. Veja tarifas com desconto em modelos selecionados.