Source: https://ailoot.ai/integrations/fr/ Canonical: https://ailoot.ai/integrations/fr/ Language: fr [Intégrations](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/) # Connectez Ailoot à vos outils favoris — Connexion de l’API d’intelligence artificielle Agents, éditeurs, chats et SDK qui acceptent une clé Ailoot. Le bouton « Configurer » indique où saisir l’adresse et la clé, puis présente une configuration prête à copier. **85**applications **77**prêtes **8**en cours de vérification Recherche d’application ## Agents dans le terminal Agents de programmation et CLI : écrivent du code, exécutent des commandes et modifient des fichiers. CC ### [Claude Code](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/claude-code/) Agent dans le terminal Anthropic Messages Agent Anthropic dans le terminal : écrit du code, modifie des fichiers et exécute des commandes. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/claude-code/) #### Où configurer Variables d’environnement ou bloc "env" dans ~/.claude/settings.json, ou .claude/settings.local.json pour un seul projet ; extension VS Code : claudeCode.environmentVariables ; vérification : commande /status #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.claude/settings.json` ```json { "env": { "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.ailoot.ai", "ANTHROPIC_MODEL": "claude-sonnet-5-5", "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-5-5", "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-5-5", "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-4-5", "CLAUDE_CODE_ENABLE_GATEWAY_MODEL_DISCOVERY": "1" } } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$AILOOT_API_KEY" claude ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Adresse sans /v1 : Claude Code ajoute lui-même /v1/messages. ANTHROPIC\_AUTH\_TOKEN est transmis via Authorization : Bearer, et ANTHROPIC\_API\_KEY via x-api-key ; Ailoot accepte les deux. CLAUDE\_CODE\_ENABLE\_GATEWAY\_MODEL\_DISCOVERY=1 charge nos modèles dans /model via /v1/models. En cas d’erreur 400 sur des champs inconnus, utilisez CLAUDE\_CODE\_DISABLE\_EXPERIMENTAL\_BETAS=1. La documentation Anthropic ne prend pas en charge l’utilisation de modèles non-Claude avec Claude Code via une passerelle, même si notre /v1/messages les sert ; nous recommandons les modèles Claude. Remote Control et la saisie vocale sont indisponibles via la passerelle. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/claude-code/)[Documentation de l’application ↗](https://code.claude.com/docs/en/llm-gateway-connect) OC ### [OpenAI Codex CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-codex-cli/) Agent dans le terminal OpenAI Responses Agent OpenAI pour le terminal, utilisant le format Responses. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-codex-cli/) #### Où configurer ~/.codex/config.toml, uniquement le fichier utilisateur : les clés model\_provider/model\_providers sont ignorées dans le .codex/config.toml du projet ; la clé provient de la variable désignée par env\_key #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/responses, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.codex/config.toml` ```toml model = "gpt-6.1-sol" model_provider = "ailoot" [model_providers.ailoot] name = "Ailoot" base_url = "https://api.ailoot.ai/v1" env_key = "AILOOT_API_KEY" wire_api = "responses" ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." codex ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Codex utilise uniquement OpenAI Responses API ; la documentation indique seulement wire\_api = "responses". Notre /v1/responses est donc nécessaire. Les ID de fournisseurs openai, ollama et lmstudio sont réservés. Autre option : openai\_base\_url = "https://api.ailoot.ai/v1" pour le fournisseur openai intégré. Ailoot fournit à Codex une liste des modèles au format manifeste Codex, GET /v1/models avec client\_version. Choisissez un modèle précis dont le catalogue indique OpenAI Responses. Dans l’instantané du 2026-09-30, gemini-3.6-flash possède OpenAI Chat, Anthropic Messages et Gemini, mais pas Responses : il ne convient donc pas à Codex. Vérifiez les formats dans la fiche du modèle plutôt qu’à partir de son nom de famille. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-codex-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://learn.chatgpt.com/docs/config-file/config-advanced) HA ### [Hermes Agent](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/hermes-agent/) Agent dans le terminal OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Agent Nous Research pour le terminal, avec mémoire et compétences. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/hermes-agent/) #### Où configurer hermes model → « Custom endpoint (self-hosted / VLLM / etc.) » ou ~/.hermes/config.yaml, section model ou dictionnaire providers #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.hermes/config.yaml` ```yaml model: default: claude-sonnet-5-5 provider: custom base_url: https://api.ailoot.ai/v1 key_env: AILOOT_API_KEY # Plusieurs formats à la fois — fournisseurs nommés : providers: ailoot: api: https://api.ailoot.ai/v1 key_env: AILOOT_API_KEY transport: chat_completions default_model: gpt-6.1-sol ailoot-claude: api: https://api.ailoot.ai key_env: AILOOT_API_KEY transport: anthropic_messages default_model: claude-sonnet-5-5 # Dans la session : /model custom:claude-sonnet-5-5 ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important transport : chat\_completions, pour OpenAI Chat ; anthropic\_messages, pour Anthropic Messages ; codex\_responses, pour OpenAI Responses. LLM\_MODEL dans .env n’est plus utilisé ; OPENAI\_BASE\_URL s’applique seulement au fournisseur openai-api. Pour anthropic\_messages, donnez une adresse sans /v1 : le SDK Anthropic ajoute lui-même /v1/messages. Les tâches auxiliaires, comme l’analyse des images et la compression de l’historique, utilisent par défaut le même modèle principal. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/hermes-agent/)[Documentation de l’application ↗](https://hermes-agent.nousresearch.com/docs/integrations/providers) Op ### [OpenClaw](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openclaw/) Agent dans le terminal OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini Assistant IA personnel sur votre ordinateur : chats, messageries et tâches. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openclaw/) #### Où configurer Configuration OpenClaw, ~/.openclaw/openclaw.json → models.providers.\ ; modèle par défaut : agents.defaults.model.primary ; modification sûre : openclaw config set models.providers.\ '\' --strict-json --merge #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "agents": { "defaults": { "model": { "primary": "ailoot/claude-sonnet-5-5" } } }, "models": { "mode": "merge", "providers": { "ailoot": { "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "api": "openai-completions", "models": [ { "id": "claude-sonnet-5-5", "name": "Claude Sonnet 5.5", "reasoning": true, "input": [ "text" ], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 128000 }, { "id": "deepseek-v4-pro", "name": "DeepSeek V4 Pro", "reasoning": true, "input": [ "text" ], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 131072 } ] }, "ailoot-claude": { "baseUrl": "https://api.ailoot.ai", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "api": "anthropic-messages", "models": [ { "id": "claude-opus-5-5", "name": "Claude Opus 5.5", "reasoning": true, "input": [ "text" ], "contextWindow": 1000000, "maxTokens": 131072 } ] } } } } ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Adaptateurs api : openai-completions, par défaut si baseUrl est défini ; openai-responses, uniquement si le serveur prend en charge /v1/responses, ce qui est le cas d’Ailoot ; anthropic-messages ; google-generative-ai ; et d’autres. Les exemples OpenClaw donnent baseUrl sans /v1 pour anthropic-messages. OpenClaw peut transmettre des images si input du modèle contient "image". Les exemples Claude restent en texte seul : dans l’instantané du catalogue du 2026-09-30, ces méthodes n’annoncent pas d’entrée image. Ajoutez "image" uniquement pour un modèle dont la fiche actuelle annonce les images en entrée et le format API choisi. Par exemple, gemini-3.6-flash annonce une entrée image dans OpenAI Chat dans cet instantané ; la prise en charge réelle dépend de la fiche et du format. Le chemin du fichier principal provient de l’usage courant d’OpenClaw ; la page consultée mentionne aussi ~/.openclaw/agents/\/agent/models.json. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openclaw/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.openclaw.ai/gateway/config-tools/custom-providers) Op ### [opencode](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/opencode/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Agent open source dans le terminal avec tout fournisseur compatible OpenAI. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/opencode/) #### Où configurer opencode.json dans le projet ou ~/.config/opencode/opencode.json → provider.\ ; clé via /connect ou "apiKey" : "{env:VAR}" #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "ailoot/claude-sonnet-5-5", "provider": { "ailoot": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "Ailoot", "options": { "baseURL": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "{env:AILOOT_API_KEY}" }, "models": { "claude-sonnet-5-5": { "name": "Claude Sonnet 5.5" }, "gpt-6.1-sol": { "name": "GPT-6.1 Sol" }, "deepseek-v4-pro": { "name": "DeepSeek V4 Pro" } } } } } ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important @ai-sdk/openai-compatible utilise /v1/chat/completions. Pour les modèles nécessitant /v1/responses, la documentation opencode indique @ai-sdk/openai. Elle ne décrit pas de fournisseur compatible Anthropic avec baseURL personnalisé. Choisissez un modèle dont le catalogue actuel annonce OpenAI Chat. Dans l’instantané du 2026-09-30, gemini-3.6-flash possède ce format ; vérifiez les fiches des autres modèles Gemini. Ce chemin n’utilise pas le format natif Gemini. Une méthode dans le catalogue ne prouve pas un essai réel d’une version précise du client. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/opencode/)[Documentation de l’application ↗](https://opencode.ai/docs/providers/) QC ### [Qwen Code](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/qwen-code/) Agent dans le terminal OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini Agent en ligne de commande de l’équipe Qwen : formats OpenAI, Anthropic et Gemini. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/qwen-code/) #### Où configurer Variables OPENAI\_API\_KEY / OPENAI\_BASE\_URL / OPENAI\_MODEL, commande /auth dans la session, ou ~/.qwen/settings.json, modelProviders + security.auth.selectedType #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Méthode rapide export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export OPENAI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 export OPENAI_MODEL=qwen3.8-max qwen ``` `~/.qwen/settings.json` ```json { "modelProviders": { "openai": [ { "id": "qwen3.8-max", "name": "Qwen 3.8 Max (Ailoot)", "envKey": "AILOOT_API_KEY", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1" }, { "id": "claude-sonnet-5-5", "name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "envKey": "AILOOT_API_KEY", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1" } ] }, "security": { "auth": { "selectedType": "openai" } }, "model": { "name": "qwen3.8-max" } } ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `qwen3.8-max` #### Important Types de protocole : openai, pour Chat Completions ; anthropic ; gemini ; vertex-ai. Pour openai, baseUrl inclut /v1. Les exemples anthropic et gemini de la documentation ne donnent pas de baseUrl : nous recommandons donc openai. Choisissez pour ce type un modèle dont le catalogue indique OpenAI Chat : gemini-3.6-flash le possède. Les autres modèles Gemini peuvent avoir des formats différents ; vérifiez chaque fiche. La configuration settings.json lit la clé dans AILOOT\_API\_KEY, via envKey : définissez-la avec export AILOOT\_API\_KEY=sk-... ou AILOOT\_API\_KEY=sk-... dans ~/.qwen/.env, sinon Qwen Code démarre avec une clé vide et reçoit une erreur 401. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/qwen-code/)[Documentation de l’application ↗](https://qwenlm.github.io/qwen-code-docs/en/users/configuration/auth/) GC ### [Gemini CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gemini-cli/) Agent dans le terminal Gemini Agent Google dans le terminal, au format natif Gemini. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gemini-cli/) #### Où configurer Variables d’environnement GEMINI\_API\_KEY et GOOGLE\_GEMINI\_BASE\_URL ; authentification : ~/.gemini/settings.json → security.auth.selectedType = "gemini-api-key" ; modèle : GEMINI\_MODEL ou option -m #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export GEMINI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai export GEMINI_MODEL=gemini-3.8-flash gemini ``` `~/.gemini/settings.json` ```json { "security": { "auth": { "selectedType": "gemini-api-key" } } } ``` Exemple de modèle : `gemini-3.8-flash` #### Important Adresse sans /v1beta : le SDK ajoute lui-même /v1beta/models/\ :generateContent. L’adresse doit utiliser HTTPS. La clé est transmise dans l’en-tête x-goog-api-key, accepté par Ailoot. Seuls les modèles dont le catalogue indique le format Gemini conviennent. Avant de lancer une requête, vérifiez que l’ID exact et cette méthode sont disponibles pour votre clé. Ailoot fournit la réponse payante Gemini en entier après le calcul du coût, et non mot à mot : le texte n’apparaît donc pas immédiatement lors des réponses longues. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gemini-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://geminicli.com/docs/reference/configuration/) KC ### [Kimi CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kimi-cli/) Agent dans le terminal OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini Agent Moonshot en ligne de commande pour travailler sur le code. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kimi-cli/) #### Où configurer ~/.kimi/config.toml, sections providers et models, default\_model ; /login accepte seulement les plateformes Moonshot : l’adresse personnalisée se définit manuellement dans le fichier #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.kimi/config.toml` ```toml default_model = "ailoot-kimi" [providers.ailoot] type = "openai_legacy" base_url = "https://api.ailoot.ai/v1" api_key = "sk-..." [providers.ailoot-claude] type = "anthropic" base_url = "https://api.ailoot.ai" api_key = "sk-..." [models.ailoot-kimi] provider = "ailoot" model = "kimi-k3" max_context_size = 262144 capabilities = ["thinking"] [models.ailoot-sonnet] provider = "ailoot-claude" model = "claude-sonnet-5-5" max_context_size = 1000000 capabilities = ["thinking", "image_in"] ``` Exemple de modèle : `kimi-k3` #### Important Types : openai\_legacy pour Chat Completions avec base\_url incluant /v1 ; openai\_responses pour Responses avec /v1 ; anthropic sans /v1 ; gemini avec base\_url à la racine Google, soit https://api.ailoot.ai chez nous. SearchWeb fonctionne seulement sur la plateforme Moonshot ; avec une autre adresse API, FetchURL passe au téléchargement local. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kimi-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://moonshotai.github.io/kimi-cli/en/configuration/providers.html) Cr ### [Crush](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/crush/) Agent dans le terminal OpenAI ChatAnthropic Messages Agent Charm dans le terminal, configurable dans le fichier crushrc. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/crush/) #### Où configurer crushrc, configuration Bash : ./.crushrc, ./crushrc ou ~/.config/crush/crushrc ; l’ancien format crush.json est obsolète, mais fonctionne encore #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.config/crush/crushrc` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." provider add ailoot --type openai-compat \ --base-url "https://api.ailoot.ai/v1" \ --api-key "$AILOOT_API_KEY" model add ailoot/deepseek-v4-pro \ --name "DeepSeek V4 Pro (Ailoot)" \ --context-window 1000000 \ --default-max-tokens 32000 # Format Anthropic pour Claude : adresse sans /v1 provider add ailoot-claude --type anthropic \ --base-url "https://api.ailoot.ai" \ --api-key "$AILOOT_API_KEY" model add ailoot-claude/claude-sonnet-5-5 \ --name "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)" \ --context-window 1000000 \ --default-max-tokens 64000 \ --can-reason true --supports-images false ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro` #### Important Le type openai-compat utilise OpenAI Chat avec une adresse incluant /v1. Le type anthropic utilise Messages avec une adresse sans /v1 : Crush la transmet à anthropic-sdk-go, qui ajoute lui-même /v1/messages. L’exemple du README Crush avec /v1 produirait /v1/v1/messages et une erreur 404. La clé est transmise dans x-api-key, accepté par Ailoot. Si la liste des modèles est vide, openai-compat la charge depuis /v1/models. crushrc est exécuté comme du code : ne lancez pas Crush dans des dossiers tiers contenant ce fichier. Dans cet exemple, Claude utilise supports-images = false : l’instantané du catalogue du 2026-09-30 n’annonce que du texte pour le format Messages choisi. Si votre version de Crush accepte cette option, ne l’activez que pour un modèle dont la fiche actuelle annonce une entrée image dans le format API choisi ; une option du client n’ajoute pas cette capacité au modèle. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/crush/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/charmbracelet/crush#custom-providers) Ai ### [Aider](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/aider/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Programmation en binôme avec l’IA, directement dans un dépôt git. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/aider/) #### Où configurer Variables OPENAI\_API\_BASE et OPENAI\_API\_KEY, option --model openai/\ #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export OPENAI_API_BASE=https://api.ailoot.ai/v1 export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" aider --model openai/deepseek-v4-pro ``` Exemple de modèle : `openai/deepseek-v4-pro` #### Important Le préfixe openai/ est obligatoire : Aider envoie ainsi, via LiteLLM, les requêtes à /v1/chat/completions, compatible OpenAI. Pour un modèle inconnu d’Aider, un avertissement indique que le contexte est inconnu ; ce n’est pas une erreur. Cette page de documentation ne décrit pas d’adresse Anthropic avec une base URL personnalisée. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/aider/)[Documentation de l’application ↗](https://aider.chat/docs/llms/openai-compat.html) Go ### [Goose](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/goose/) Agent dans le terminal OpenAI ChatAnthropic Messages Agent open source pour le terminal et le bureau, avec extensions MCP. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/goose/) #### Où configurer goose configure → Custom Providers → Add A Custom Provider, ou JSON dans ~/.config/goose/custom\_providers/, et sous Windows dans %APPDATA%\\Block\\goose\\config\\custom\_providers\\ ; autre option : fournisseur OpenAI intégré avec OPENAI\_HOST/OPENAI\_BASE\_PATH #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.config/goose/custom_providers/ailoot.json` ```json { "name": "ailoot", "engine": "openai", "display_name": "Ailoot", "description": "Ailoot API", "api_key_env": "AILOOT_API_KEY", "base_url": "https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions", "models": [ { "name": "claude-sonnet-5-5", "context_limit": 1000000 }, { "name": "gpt-6.1-sol", "context_limit": 272000 } ], "supports_streaming": true, "requires_auth": true } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." goose session start --provider ailoot # Autre option, via le fournisseur OpenAI intégré : export GOOSE_PROVIDER=openai export OPENAI_HOST=https://api.ailoot.ai export OPENAI_BASE_PATH=v1/chat/completions export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Moteurs de fournisseur personnalisé : openai, anthropic, ollama. L’exemple Goose définit base\_url pour engine openai avec le chemin complet jusqu’à /v1/chat/completions. Pour le fournisseur intégré, OPENAI\_HOST est la racine sans chemin, et OPENAI\_BASE\_PATH le chemin, par défaut v1/chat/completions. Goose ignore la clé dans config.yaml : utilisez une variable ou le trousseau de clés. Le dépôt a été déplacé vers aaif-goose/goose. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/goose/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/aaif-goose/goose/blob/main/documentation/docs/getting-started/providers.md) FD ### [Factory Droid](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/factory-droid/) Agent dans le terminal OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Agent Factory pour le terminal avec des modèles personnalisés. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/factory-droid/) #### Où configurer ~/.factory/settings.json → tableau customModels ; choix du modèle : commande /model, rubrique « Custom models » #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "customModels": [ { "model": "claude-sonnet-5-5", "displayName": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "provider": "anthropic", "maxOutputTokens": 64000 }, { "model": "gpt-6.1-sol", "displayName": "GPT-6.1 Sol (Ailoot)", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "provider": "openai", "maxOutputTokens": 64000 }, { "model": "deepseek-v4-pro", "displayName": "DeepSeek V4 Pro (Ailoot)", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "${AILOOT_API_KEY}", "provider": "generic-chat-completion-api", "maxOutputTokens": 32000 } ] } ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important provider : anthropic utilise Messages API, avec baseUrl comme chez Anthropic, sans /v1 ; openai utilise Responses API avec /v1 ; generic-chat-completion-api utilise Chat Completions avec /v1. Pour anthropic, la clé est transmise par défaut dans x-api-key, accepté par Ailoot ; "authMode" : "bearer" bascule vers Authorization. Les clés restent locales. Factory ne teste intégralement que les API officielles Anthropic et OpenAI. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/factory-droid/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.factory.com/model-independence/byok) Am ### [Amp](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/amp/) Agent dans le terminal OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini Agent de programmation Amp avec routage flexible des modèles. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/amp/) #### Où configurer Paramètres → Model Routing → Add → Custom URL, ou Model Routing de l’espace de travail pour une équipe ; depuis le terminal : amp config model-providers (list, test, set-priority, edit-router…) #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Model Routing → Add → Custom URL Format: anthropic-messages Base URL: https://api.ailoot.ai API key: sk-... Model mapping: anthropic/claude-fable-5 -> anthropic/claude-fable-5 Deuxième connexion pour GPT : Format: responses Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Model mapping: openai/gpt-5.6-sol -> gpt-5.6-sol Vérification : amp config model-providers check-access --provider-model anthropic/claude-fable-5 ``` Exemple de modèle : `claude-fable-5` #### Important Formats Custom URL : chat-completions (\/chat/completions), responses (\/responses), anthropic-messages (\/v1/messages, sans doubler /v1), google-genai (\/models/\ :streamGenerateContent). La clé est transmise via Authorization : Bearer. Le mapping utilise les ID canoniques Amp de forme provider/model ; la flèche définit l’ID envoyé à Ailoot. Les modèles non couverts par la connexion sont fournis directement par Amp contre ses propres crédits. La documentation exige un hôte accessible depuis Amp : l’adresse est publique, cette condition est remplie. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/amp/)[Documentation de l’application ↗](https://ampcode.com/docs/markdown/customize/model-routing) AI ### [AIChat](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/aichat/) Agent dans le terminal OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini Chat polyvalent dans le terminal, avec rôles, sessions et RAG. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/aichat/) #### Où configurer config.yaml d’AIChat → clients, de type openai-compatible, claude ou gemini ; modèle : -m \ :\ #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```yaml clients: - type: openai-compatible name: ailoot api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: sk-... models: - name: deepseek-v4-pro max_input_tokens: 1000000 supports_function_calling: true - type: claude api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: sk-... - type: gemini api_base: https://api.ailoot.ai/v1beta api_key: sk-... ``` ```bash aichat -m ailoot:deepseek-v4-pro 'Bonjour' ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro` #### Important Dans l’exemple de configuration AIChat, api\_base pour claude inclut /v1, et celui pour gemini inclut /v1beta ; utilisez les mêmes suffixes pour Ailoot. Les trois clients donnent accès aux trois formats Ailoot : OpenAI, Anthropic et Gemini. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/aichat/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/sigoden/aichat/blob/main/config.example.yaml) CC ### [Continue CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/continue-cli/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Version en ligne de commande de Continue pour les agents et l’automatisation. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/continue-cli/) #### Où configurer Configuration YAML de Continue, config.yaml, transmise au CLI avec l’option --config \ #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `ailoot.yaml` ```text name: Ailoot version: 0.0.1 schema: v1 models: - name: Claude Sonnet 5.5 (Ailoot) provider: openai model: claude-sonnet-5-5 apiBase: https://api.ailoot.ai/v1 apiKey: sk-... # Lancement : cn --config ./ailoot.yaml ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Pour les services compatibles OpenAI, Continue utilise provider : openai et apiBase avec /v1. L’extension et le CLI partagent le même format de configuration ; le fichier est transmis avec --config. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/continue-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.continue.dev/customize/model-providers/top-level/openai) Fo ### [ForgeCode](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/forge/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Agent dans le terminal avec des fournisseurs configurables. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/forge/) #### Où configurer forge provider login → OpenAI-compatible, méthode recommandée ; ancienne méthode : .env avec OPENAI\_URL et OPENAI\_API\_KEY, plus model dans forge.yaml #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash # Méthode recommandée : forge provider login # Sélectionnez OpenAI-compatible, puis saisissez https://api.ailoot.ai/v1 et sk-... # Ancienne méthode (.env) : OPENAI_API_KEY=sk-... OPENAI_URL=https://api.ailoot.ai/v1 # forge.yaml model: claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important La configuration via .env est marquée comme obsolète : au premier lancement, Forge transfère les variables dans son stockage de fichiers. Le README ne donne pas les libellés exacts de l’assistant provider login. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/forge/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/tailcallhq/forgecode) GC ### [GitHub Copilot CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/github-copilot-cli/) Agent dans le terminal OpenAI ChatAnthropic Messages Copilot dans le terminal avec des modèles personnalisés. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/github-copilot-cli/) #### Où configurer Variables d’environnement COPILOT\_PROVIDER\_BASE\_URL, COPILOT\_PROVIDER\_TYPE, COPILOT\_PROVIDER\_API\_KEY, COPILOT\_MODEL, ou option --model #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." unset COPILOT_PROVIDER_TYPE # Mode compatible avec OpenAI export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 export COPILOT_PROVIDER_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export COPILOT_MODEL=gpt-6.1-sol copilot # Mode Anthropic export COPILOT_PROVIDER_TYPE=anthropic export COPILOT_PROVIDER_BASE_URL=https://api.ailoot.ai export COPILOT_PROVIDER_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export COPILOT_MODEL=claude-sonnet-5-5 copilot ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Types : openai, par défaut, pour tout serveur compatible OpenAI ; azure ; anthropic. Le modèle doit prendre en charge les appels d’outils et le streaming. COPILOT\_PROVIDER\_WIRE\_API permet de choisir le protocole, mais ses valeurs ne sont pas listées sur la page. Les limites peuvent être définies avec COPILOT\_PROVIDER\_MAX\_PROMPT\_TOKENS / MAX\_OUTPUT\_TOKENS. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/github-copilot-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.github.com/en/copilot/how-tos/copilot-cli/customize-copilot/use-byok-models) Gp ### [gptme](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gptme/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Agent personnel dans le terminal : code, fichiers et navigateur. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gptme/) #### Où configurer ~/.config/gptme/config.toml → \[\[providers\]\] ; modèle choisi sous la forme \/\ #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.config/gptme/config.toml` ```toml [[providers]] name = "ailoot" base_url = "https://api.ailoot.ai/v1" api_key_env = "AILOOT_API_KEY" default_model = "claude-sonnet-5-5" ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." gptme 'bonjour' -m ailoot/claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Tout serveur compatible OpenAI ; la clé est recherchée dans api\_key, puis api\_key\_env, puis \\_API\_KEY. Liste des fournisseurs : gptme-util providers list. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gptme/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/gptme/gptme/blob/master/docs/providers-custom.rst) KC ### [Kilo Code CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kilo-code-cli/) Agent dans le terminal OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Agent Kilo Code en ligne de commande. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kilo-code-cli/) #### Où configurer ~/.config/kilo/kilo.jsonc, ou ./kilo.jsonc, également KILO\_CONFIG → provider.\.options.baseURL ; dans l’extension : Settings → Providers → Custom provider #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "$schema": "https://app.kilo.ai/config.json", "model": "openai-compatible/claude-sonnet-5-5", "provider": { "openai-compatible": { "options": { "apiKey": "{env:AILOOT_API_KEY}", "baseURL": "https://api.ailoot.ai/v1" }, "models": { "claude-sonnet-5-5": { "name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "tool_call": true, "limit": { "context": 1000000, "output": 64000 } } } } } } ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important La boîte de dialogue Custom provider propose les protocoles OpenAI Compatible (Chat Completions), OpenAI Responses et Anthropic Messages. {env:VAR} fonctionne uniquement dans la configuration globale de confiance, ~/.config/kilo ; dans le kilo.json du projet, la clé n’est pas chargée depuis la variable. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kilo-code-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://kilo.ai/docs/code-with-ai/agents/custom-models) LL ### [LLM](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/llm-cli/) Agent dans le terminal OpenAI ChatOpenAI Responses Utilitaire pour interroger les modèles en ligne de commande. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/llm-cli/) #### Où configurer Fichier extra-openai-models.yaml dans le dossier de configuration llm ; clé : llm keys set \ #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `extra-openai-models.yaml` ```text - model_id: ailoot-sonnet model_name: claude-sonnet-5-5 api_base: "https://api.ailoot.ai/v1" api_key_name: ailoot supports_tools: true vision: true - model_id: ailoot-gpt model_name: gpt-6.1-sol api_base: "https://api.ailoot.ai/v1" api_key_name: ailoot responses: true ``` ```bash llm keys set ailoot llm -m ailoot-sonnet 'Bonjour' ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Chat Completions est utilisé par défaut ; responses : true fait passer le modèle à /responses. Avec api\_base défini, la clé OpenAI n’est pas envoyée : api\_key\_name est nécessaire. Il s’agit d’un utilitaire CLI pour envoyer des requêtes, pas d’un agent. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/llm-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://llm.datasette.io/en/stable/other-models.html) MS ### [mini-SWE-agent](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/mini-swe-agent/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Agent minimaliste pour les tâches dans un dépôt. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/mini-swe-agent/) #### Où configurer Configuration YAML de l’agent → section model, champs model\_name et model\_kwargs ; MSWEA\_MINI\_CONFIG\_PATH modifie le chemin de configuration par défaut #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```yaml # Extrait de configuration de l’agent model: model_name: "claude-sonnet-5-5" model_kwargs: custom_llm_provider: "openai" api_base: "https://api.ailoot.ai/v1" cost_tracking: "ignore_errors" ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Utilise LiteLLM : model\_kwargs est transmis directement à litellm.completion. Sans registre de prix, LiteLLM signale un coût inconnu ; désactivez le suivi avec cost\_tracking : "ignore\_errors", ou MSWEA\_COST\_TRACKING=ignore\_errors. L’utilisation d’OPENAI\_API\_KEY est standard pour LiteLLM, mais n’est pas présentée sur cette page mini-SWE-agent. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/mini-swe-agent/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/SWE-agent/mini-swe-agent/blob/main/docs/models/local_models.md) OC ### [OpenHands CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openhands-cli/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Agent de développement autonome en ligne de commande. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openhands-cli/) #### Où configurer Ctrl+P → Settings, fournisseur et modèle ; fichier ~/.openhands/agent\_settings.json, llm.model / llm.api\_key / llm.base\_url, ou variables LLM\_MODEL, LLM\_API\_KEY, LLM\_BASE\_URL avec l’option --override-with-envs #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.openhands/agent_settings.json` ```json { "llm": { "model": "openai/claude-sonnet-5-5", "api_key": "sk-...", "base_url": "https://api.ailoot.ai/v1" } } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Pour une seule exécution via les variables : export LLM_MODEL=openai/claude-sonnet-5-5 export LLM_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export LLM_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 openhands --override-with-envs ``` Exemple de modèle : `openai/claude-sonnet-5-5` #### Important OpenHands utilise LiteLLM ; pour un proxy OpenAI, la documentation demande Custom Model sous la forme openai/\ et Base URL du proxy. Les changements via --override-with-envs ne sont pas enregistrés. Dans l’interface web : Settings → LLM → Advanced → Custom Model, Base URL, API Key. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openhands-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.openhands.dev/openhands/usage/cli/command-reference) Pi ### [Pi](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pi/) Agent dans le terminal OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini Agent de programmation minimaliste pour le terminal. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pi/) #### Où configurer ~/.pi/agent/models.json, ou .pi/models.json du projet après lui avoir accordé votre confiance ; choix : /model #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "providers": { "ailoot": { "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "api": "openai-completions", "apiKey": "$AILOOT_API_KEY", "models": [ { "id": "claude-sonnet-5-5", "input": [ "text", "image" ] }, { "id": "deepseek-v4-pro" } ] } } } ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important La documentation Pi autorise explicitement les endpoints compatibles OpenAI, Anthropic et Google via models.json ; l’exemple utilise api : openai-completions. apiKey accepte $NAME/${NAME}, une valeur littérale ou une !commande. Le fichier est relu lors de l’ouverture de /model. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pi/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/earendil-works/pi/blob/main/packages/coding-agent/docs/models.md) Pl ### [Plandex](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/plandex/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Agent pour les tâches volumineuses : planification, modifications en environnement isolé et application. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/plandex/) #### Où configurer plandex models custom, ou \\models custom dans le REPL, ouvre le fichier JSON des modèles et fournisseurs personnalisés #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "$schema": "https://plandex.ai/schemas/models-input.schema.json", "providers": [ { "name": "ailoot", "baseUrl": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKeyEnvVar": "AILOOT_API_KEY" } ], "models": [ { "modelId": "ailoot-claude-sonnet-5-5", "publisher": "anthropic", "description": "Claude Sonnet 5.5 via Ailoot", "defaultMaxConvoTokens": 75000, "maxTokens": 1000000, "maxOutputTokens": 64000, "reservedOutputTokens": 32000, "preferredOutputFormat": "xml", "providers": [ { "provider": "custom", "customProvider": "ailoot", "modelName": "claude-sonnet-5-5" } ] } ] } ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Les fournisseurs personnalisés fonctionnent uniquement dans Plandex autohébergé ; dans le cloud avec des clés BYO, seuls les fournisseurs intégrés sont acceptés. Tous les fournisseurs personnalisés doivent être compatibles OpenAI, Chat Completions. Ajoutez ensuite le modèle à votre model pack. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/plandex/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/plandex-ai/plandex/blob/main/docs/docs/models/custom-models.md) TA ### [Trae Agent](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/trae-agent/) Agent dans le terminal OpenAI ChatAnthropic Messages Agent de recherche ByteDance pour les tâches de développement. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/trae-agent/) #### Où configurer trae\_config.yaml → model\_providers.\.base\_url ; autre option : variables OPENAI\_BASE\_URL / ANTHROPIC\_BASE\_URL dans .env #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `trae_config.yaml` ```yaml agents: trae_agent: model: trae_agent_model model_providers: openai: api_key: sk-... provider: openai base_url: https://api.ailoot.ai/v1 models: trae_agent_model: model_provider: openai model: gpt-6.1-sol max_tokens: 4096 temperature: 0.5 ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important YAML doit utiliser uniquement des espaces, sans tabulations. Pour le format Anthropic, utilisez provider : anthropic et ANTHROPIC\_BASE\_URL. Le README ne précise pas l’attente exacte concernant /v1 pour anthropic ; utilisez https://api.ailoot.ai. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/trae-agent/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/bytedance/trae-agent#using-base-url) Wa ### [Warp](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/warp/) Agent dans le terminal OpenAI Chat Terminal avec agent intégré et adresse de modèle personnalisée. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/warp/) #### Où configurer Settings → recherchez « inference endpoint » → Custom inference endpoint : URL de base, clé et ID des modèles ; choisissez ensuite le modèle dans le sélecteur #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Settings → inference endpoint Endpoint URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Models: claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro Puis sélectionnez, par exemple, claude-sonnet-5-5 dans la liste des modèles (pas Auto). ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important OpenAI Chat Completions uniquement, POST /v1/chat/completions. Les requêtes passent par les serveurs Warp : la clé est stockée localement, mais transmise au backend Warp à chaque requête. Le mode Auto et les routeurs personnalisés utilisent toujours des crédits Warp ; les agents cloud n’utilisent pas cet endpoint. Disponible avec Free et les offres payantes, pour les particuliers et les équipes jusqu’à 10 personnes. Choisissez un modèle dont le catalogue actuel annonce OpenAI Chat. Dans l’instantané du 2026-09-30, gemini-3.6-flash possède ce format ; vérifiez les fiches des autres modèles Gemini. Ce chemin n’utilise pas le format natif Gemini. Une méthode dans le catalogue ne prouve pas un essai réel d’une version précise du client. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/warp/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.warp.dev/agents/inference/custom-inference-endpoint/) ## Éditeurs et IDE Extensions et assistants intégrés aux éditeurs de code. Cl ### [Cline](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cline/) Extension d’éditeur OpenAI ChatAnthropic Messages Agent autonome dans VS Code et JetBrains : planification, modifications et commandes. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cline/) #### Où configurer Panneau Cline → engrenage (Settings) → API Provider = « OpenAI Compatible » → champs Base URL, API Key, Model ID. Autre option : API Provider = « Anthropic » → cochez « Use custom base URL ». #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text OpenAI Compatible (recommandé) : API Provider: OpenAI Compatible Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Model ID: claude-sonnet-5-5 (ou gpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro, qwen3.8-max) Model Configuration: Context Window et Max Output Tokens — selon le modèle ; Image Support — uniquement pour les modèles capables de traiter des images. Anthropic (Messages): API Provider: Anthropic Anthropic API Key: sk-... [x] Use custom base URL → https://api.ailoot.ai ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important OpenAI Compatible utilise /v1/chat/completions : l’adresse inclut donc /v1. Le mode Anthropic utilise /v1/messages avec une adresse sans /v1, mais sa liste ne contient que les noms de modèles Anthropic ; les autres modèles Ailoot sont accessibles via OpenAI Compatible. Le mode agent nécessite un modèle capable d’appeler des outils. Gemini 3.1 Pro n’est pas disponible via chat/completions, seulement via Gemini et Anthropic : utilisez ici gemini-3.6-flash. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cline/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.cline.bot/provider-config/openai-compatible) RC ### [Roo Code](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/roo-code/) Extension d’éditeur OpenAI ChatAnthropic Messages Agent dans VS Code avec des modes pour le code, l’architecture et le débogage. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/roo-code/) #### Où configurer Panneau Roo Code → engrenage → API Provider = « OpenAI Compatible » → Base URL, API Key, Model ; facultativement, Model Configuration, avec Max Output Tokens, Context Window, Image Support, Computer Use et les prix. Le fournisseur Anthropic possède l’option « Use custom base URL ». #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text API Provider: OpenAI Compatible Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Model: gpt-6.1-sol (ou claude-sonnet-5-5, kimi-k3, glm-5.3) Autre option, via Anthropic : API Provider: Anthropic, API key sk-..., [x] Use custom base URL → https://api.ailoot.ai ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Roo Code appelle les outils uniquement au format OpenAI : le modèle doit donc prendre en charge tools dans /v1/chat/completions. Le mode Anthropic utilise /v1/messages avec une adresse sans /v1. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/roo-code/)[Documentation de l’application ↗](https://roocodeinc.github.io/Roo-Code/providers/openai-compatible/) KC ### [Kilo Code](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kilo-code/) Extension d’éditeur OpenAI Chat Agent dans VS Code avec plusieurs modes et des modèles personnalisés. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kilo-code/) #### Où configurer Settings, engrenage → onglet Providers → « Custom provider » en bas → Provider ID, Display name, Provider API = « OpenAI Compatible », Base URL, API key et Models, chargés depuis /v1/models. Les paramètres sont enregistrés dans kilo.json. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider ID: ailoot Display name: Ailoot Provider API: OpenAI Compatible Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Models: sélectionnez dans la liste, par exemple claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro` #### Important Kilo appelle {Base URL}/models et affiche automatiquement les modèles ; notre GET /v1/models renvoie tout le catalogue. Vous pouvez également définir le chemin complet .../v1/chat/completions. Les en-têtes personnalisés sont pris en charge. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/kilo-code/)[Documentation de l’application ↗](https://kilo.ai/docs/ai-providers/openai-compatible) Co ### [Continue](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/continue/) Extension d’éditeur OpenAI Chat Assistant pour VS Code et JetBrains : chat, modifications et agent. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/continue/) #### Où configurer Fichier ~/.continue/config.yaml, ou éditeur de configuration Continue : entrée dans models\[\] avec provider : openai et apiBase. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text name: Ailoot version: 0.0.1 schema: v1 models: - name: Ailoot Claude Sonnet 5.5 provider: openai model: claude-sonnet-5-5 apiBase: https://api.ailoot.ai/v1 apiKey: sk-... - name: Ailoot GPT-6.1 Sol provider: openai model: gpt-6.1-sol apiBase: https://api.ailoot.ai/v1 apiKey: sk-... # useResponsesApi: false # uniquement pour forcer l’utilisation de /chat/completions ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important apiBase doit se terminer par /v1. Pour les noms de type gpt-5 ou de la série o, Continue peut choisir /v1/responses automatiquement ; nos gpt-\* prennent en charge /v1/responses et /v1/chat/completions. useResponsesApi : false impose chat/completions. useLegacyCompletionsEndpoint n’est pas nécessaire. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/continue/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.continue.dev/customize/model-providers/top-level/openai) Ze ### [Zed](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/zed/) Éditeur de code OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Éditeur de code rapide avec agent intégré. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/zed/) #### Où configurer Agent Settings (agent : :OpenSettings) → LLM Providers → Add Provider ; ou settings.json → language\_models.openai\_compatible / language\_models.anthropic\_compatible. La clé se définit dans les paramètres, avec stockage dans le trousseau système, ou dans \\_API\_KEY. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "language_models": { "openai_compatible": { "ailoot": { "api_url": "https://api.ailoot.ai/v1", "available_models": [ { "name": "gpt-6.1-sol", "display_name": "GPT-6.1 Sol (Ailoot)", "max_tokens": 272000, "capabilities": { "tools": true, "images": false, "chat_completions": true } }, { "name": "deepseek-v4-pro", "display_name": "DeepSeek V4 Pro (Ailoot)", "max_tokens": 128000 } ] } }, "anthropic_compatible": { "ailoot-claude": { "api_url": "https://api.ailoot.ai", "available_models": [ { "name": "claude-sonnet-5-5", "display_name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "max_tokens": 200000, "capabilities": { "tools": true, "images": false, "prompt_caching": false } } ] } } } } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export AILOOT_CLAUDE_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Pour openai\_compatible, l’adresse inclut /v1 et utilise /v1/chat/completions ; capabilities.chat\_completions = false fait passer le modèle à /v1/responses. Pour anthropic\_compatible, l’adresse exclut /v1 et utilise /v1/messages ; Zed transmet la clé dans x-api-key, accepté par Ailoot. Par défaut, images = false et parallel\_tool\_calls = false. Zed peut transmettre des images, mais n’activez images que pour un modèle dont la fiche actuelle annonce une entrée image dans le format API choisi. Les exemples GPT et Claude gardent images = false : l’instantané du 2026-09-30 n’annonce que du texte pour eux. Par exemple, gemini-3.6-flash annonce une entrée image pour OpenAI Chat dans cet instantané ; la prise en charge réelle dépend de la fiche et du format. reasoning\_effort existe pour les modèles de raisonnement. Les valeurs max\_tokens de l’exemple correspondent au contexte ; consultez le catalogue pour les limites exactes. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/zed/)[Documentation de l’application ↗](https://zed.dev/docs/ai/use-api-access) VC ### [VS Code + Copilot Chat](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/vscode-copilot-byok/) Extension d’éditeur OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Fournisseur personnalisé dans Copilot Chat pour VS Code. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/vscode-copilot-byok/) #### Où configurer Choix du modèle dans le chat → Manage Language Models, engrenage → Add Models → Custom Endpoint → VS Code ouvre chatLanguageModels.json. L’ancien réglage github.copilot.chat.customOAIModels est obsolète. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json [ { "name": "Ailoot", "vendor": "customendpoint", "apiKey": "${input:ailootApiKey}", "apiType": "chat-completions", "models": [ { "id": "gpt-6.1-sol", "name": "GPT-6.1 Sol (Ailoot)", "url": "https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions", "toolCalling": true, "vision": false, "maxInputTokens": 200000, "maxOutputTokens": 32000 } ] }, { "name": "Ailoot Claude", "vendor": "customendpoint", "apiKey": "${input:ailootApiKey}", "apiType": "messages", "models": [ { "id": "claude-sonnet-5-5", "name": "Claude Sonnet 5.5 (Ailoot)", "url": "https://api.ailoot.ai/v1/messages", "toolCalling": true, "vision": false, "maxInputTokens": 200000, "maxOutputTokens": 32000 } ] } ] ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important url est le chemin COMPLET de l’endpoint. Valeurs apiType : chat-completions ; responses, url .../v1/responses ; messages, url .../v1/messages. BYOK fonctionne sans offre Copilot ni connexion GitHub, mais uniquement dans le chat et l’agent ; les suggestions en ligne restent sur Copilot. Les administrateurs d’organisation Business/Enterprise peuvent désactiver la politique BYOK. Les limites de tokens ci-dessus sont des exemples : utilisez les valeurs du catalogue. Dans ces exemples, vision = false : l’instantané du catalogue du 2026-09-30 n’annonce que du texte pour GPT/OpenAI Chat et Claude/Anthropic Messages. Si votre version de VS Code propose vision, ne l’activez que pour un modèle dont la fiche actuelle annonce une entrée image dans le format API choisi ; un champ dans le client ne confirme pas cette capacité du modèle. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/vscode-copilot-byok/)[Documentation de l’application ↗](https://code.visualstudio.com/docs/agent-customization/language-models) JA ### [JetBrains AI Assistant](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/jetbrains-ai-assistant/) Éditeur de code OpenAI Chat Assistant intégré aux IDE JetBrains avec votre propre clé. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/jetbrains-ai-assistant/) #### Où configurer Settings | Tools | AI Assistant | Providers & API keys → Third-party AI providers → OpenAI-compatible → URL, API Key → Test Connection → Apply → AI Chat / Models Assignment #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider: OpenAI-compatible URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Sélectionnez OpenAI-compatible, indiquez https://api.ailoot.ai/v1 dans URL et saisissez votre API Key. Cliquez sur Test Connection, puis Apply, et choisissez un modèle dans AI Chat. Affectez-le aux fonctions de l’IDE dans Models Assignment. Activez Tool calling uniquement si le modèle prend en charge les outils ; la complétion se configure séparément. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/jetbrains-ai-assistant/)[Documentation de l’application ↗](https://www.jetbrains.com/help/ai-assistant/use-custom-models.html) Xc ### [Xcode](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/xcode/) Éditeur de code OpenAI Chat Coding Intelligence dans Xcode avec un fournisseur externe. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/xcode/) #### Où configurer Xcode → Settings → Intelligence → Chat → Add a Chat Provider → Internet Hosted → URL, API Key, API Key Header et description → Add. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Type: Internet Hosted URL: https://api.ailoot.ai (SANS /v1 — Xcode ajoutera lui-même /v1/models et /v1/chat/completions) API Key: sk-... API Key Header: x-api-key Description: Ailoot → Puis sélectionnez les modèles dans la liste (par exemple claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol) ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Apple exige la prise en charge de Chat Completions et des réponses à {URL}/v1/models et {URL}/v1/chat/completions. Ailoot accepte la clé dans x-api-key et Authorization : Bearer ; d’après les retours, lorsque l’en-tête Authorization est choisi, Xcode ajoute lui-même le préfixe Bearer. Les agents Xcode se configurent séparément et ne sont pas couverts par cette instruction. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/xcode/)[Documentation de l’application ↗](https://developer.apple.com/documentation/xcode/setting-up-coding-intelligence) AN ### [avante.nvim](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/avante-nvim/) Plugin Neovim OpenAI ChatAnthropic Messages Plugin Neovim : chat et modifications directement dans le buffer. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/avante-nvim/) #### Où configurer opts pour yetone/avante.nvim dans lazy.nvim : opts.providers.\ avec \_\_inherited\_from = 'openai' pour un fournisseur compatible OpenAI personnalisé, ou remplacement de providers.claude.endpoint ; la clé vient de la variable désignée par api\_key\_name, qui accepte les noms AVANTE\_\*. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```lua opts = { provider = "ailoot", providers = { ailoot = { __inherited_from = "openai", endpoint = "https://api.ailoot.ai/v1", api_key_name = "AILOOT_API_KEY", model = "claude-sonnet-5-5", }, claude = { endpoint = "https://api.ailoot.ai", -- Anthropic Messages, sans /v1 model = "claude-sonnet-5-5", }, }, } -- Dans le terminal : export AILOOT_API_KEY=sk-... -- Le fournisseur claude lit AVANTE_ANTHROPIC_API_KEY ou ANTHROPIC_API_KEY ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Dans le wiki du plugin, l’adresse compatible OpenAI se termine par /v1 ; le plugin ajoute /chat/completions. Le fournisseur intégré claude utilise une adresse comme https://api.anthropic.com : pour Ailoot, n’ajoutez donc pas /v1. Les fournisseurs personnalisés sans \_\_inherited\_from nécessitent une adresse complète et leurs propres fonctions d’analyse de réponse. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/avante-nvim/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/avante-corp/avante.nvim/wiki/Custom-providers) CN ### [codecompanion.nvim](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/codecompanion-nvim/) Plugin Neovim OpenAI ChatAnthropic Messages Chat et modifications intégrées dans Neovim. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/codecompanion-nvim/) #### Où configurer require('codecompanion').setup({ adapters = { http = { ... } } }) via adapters.extend('openai\_compatible', ...) ou extend('anthropic', ...), puis interactions.chat/inline.adapter. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```lua require("codecompanion").setup({ adapters = { http = { ailoot = function() return require("codecompanion.adapters").extend("openai_compatible", { env = { url = "https://api.ailoot.ai", api_key = "AILOOT_API_KEY", -- Nom de la variable d’environnement contenant sk-... chat_url = "/v1/chat/completions", }, schema = { model = { default = "gpt-6.1-sol" } }, }) end, }, }, interactions = { chat = { adapter = "ailoot" }, inline = { adapter = "ailoot" }, }, }) ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important openai\_compatible distingue l’hôte, env.url sans /v1, du chemin, env.chat\_url. Les valeurs env peuvent être un nom de variable d’environnement, cmd :..., file :... ou une fonction Lua. L’adaptateur anthropic peut également être étendu avec une url personnalisée pour /v1/messages. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/codecompanion-nvim/)[Documentation de l’application ↗](https://codecompanion.olimorris.dev/configuration/adapters-http) Gp ### [gptel](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gptel/) Paquet Emacs OpenAI ChatAnthropic MessagesGemini Client simple de modèles de langage pour Emacs. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gptel/) #### Où configurer init.el : enregistrez le backend avec gptel-make-openai, pour OpenAI Chat, gptel-make-anthropic, pour Messages, ou gptel-make-gemini. Chacun possède :host, :endpoint, :key, :stream et :models ; définissez ensuite gptel-backend et gptel-model. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```lisp (setq gptel-model 'claude-sonnet-5-5 gptel-backend (gptel-make-openai "Ailoot" :host "api.ailoot.ai" :endpoint "/v1/chat/completions" :stream t :key (getenv "AILOOT_API_KEY") ; Ou (gptel-api-key-from-environment "AILOOT_API_KEY") :models '(claude-sonnet-5-5 gpt-6.1-sol deepseek-v4-pro qwen3.8-max))) ;; Autre option : Anthropic Messages (gptel-make-anthropic "Ailoot-Claude" :host "api.ailoot.ai" ; Chemin par défaut /v1/messages :stream t :key (getenv "AILOOT_API_KEY") :models '(claude-sonnet-5-5 claude-opus-5-5)) ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important :host contient seulement le nom d’hôte, sans https:// ni chemin ; le chemin se définit dans :endpoint. gptel-make-anthropic envoie x-api-key et anthropic-version, acceptés par Ailoot. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/gptel/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/karthink/gptel) TI ### [Theia IDE](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/theia/) Éditeur de code OpenAI Chat IDE open source avec le module Theia AI. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/theia/) #### Où configurer Preferences → AI-features → OpenAiCustom, ou clé ai-features.openAiCustom.customOpenAiModels dans settings.json ; fenêtre AI Configuration : Alt+A. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "ai-features.openAiCustom.customOpenAiModels": [ { "model": "claude-sonnet-5-5", "url": "https://api.ailoot.ai/v1", "id": "ailoot-claude-sonnet-5-5", "apiKey": "sk-...", "developerMessageSettings": "system" } ] } ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important url est l’adresse de base et se termine par /v1. Pour les modèles non-OpenAI, developerMessageSettings : "system" est un choix sûr. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/theia/)[Documentation de l’application ↗](https://theia-ide.org/docs/user_ai/) TI ### [Trae IDE](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/trae/) Éditeur de code OpenAI ChatAnthropic Messages Éditeur de code Trae avec des modèles personnalisés. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/trae/) #### Où configurer Settings → Models → Add Model → Custom Model → API Format, Request URL avec interrupteur Full URL, Model ID, Display Name et API Key ; facultativement, Advanced Settings. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Format OpenAI : API Format: OpenAI Chat Completions Full URL: OFF Request URL: https://api.ailoot.ai/v1 Model ID: gpt-6.1-sol API Key: sk-... Format Anthropic : API Format: Anthropic Messages Full URL: OFF Request URL: https://api.ailoot.ai Model ID: claude-sonnet-5-5 API Key: sk-... ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Avec Full URL désactivé, Trae ajoute le chemin du format choisi : adresse avec /v1 pour OpenAI, sans /v1 pour Anthropic. Avec Full URL activé, saisissez https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions ou https://api.ailoot.ai/v1/messages. Model Series adapte les suggestions à la famille de modèles. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/trae/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.trae.ai/ide/models) ## Applications de chat Chats pour ordinateur, téléphone et navigateur, notes et lanceurs. OW ### [Open WebUI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/open-webui/) Chat web, serveur autohébergé OpenAI Chat Chat web populaire sur votre propre serveur. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/open-webui/) #### Où configurer Settings \> Admin \> Connections \> Manage OpenAI API Connections \> + Add Connection, ou variables OPENAI\_API\_BASE\_URL / OPENAI\_API\_KEY au lancement du conteneur #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text UI: URL = https://api.ailoot.ai/v1 API Key = sk-... Model IDs: laisser vide (chargés depuis /v1/models) ou ajouter manuellement claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol Docker env: OPENAI_API_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 OPENAI_API_KEY=sk-... ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Format OpenAI Chat Completions ; l’URL doit inclure /v1, sans slash final. La liste vient de /v1/models. Avec un grand catalogue, 252 modèles, limitez Model IDs et activez le cache de liste avec Cache Base Model List / ENABLE\_BASE\_MODELS\_CACHE=True. Les embeddings RAG possèdent un réglage distinct, RAG\_OPENAI\_API\_BASE\_URL. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/open-webui/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.openwebui.com/getting-started/quick-start/connect-a-provider/starting-with-openai-compatible/) Li ### [LibreChat](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/librechat/) Chat web, serveur autohébergé OpenAI ChatAnthropic Messages Chat web autohébergé avec agents et plusieurs fournisseurs. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/librechat/) #### Où configurer Fichier librechat.yaml → endpoints.custom, clé dans .env via ${VAR} ; pour le format Anthropic, champ provider : 'anthropic' #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```yaml endpoints: custom: - name: 'Ailoot' apiKey: '${AILOOT_API_KEY}' baseURL: 'https://api.ailoot.ai/v1' models: default: ['gpt-6.1-sol', 'claude-sonnet-5-5', 'deepseek-v4-pro'] fetch: true titleConvo: true titleModel: 'gpt-6.1-sol' modelDisplayLabel: 'Ailoot' - name: 'Ailoot Claude' provider: 'anthropic' apiKey: '${AILOOT_API_KEY}' baseURL: 'https://api.ailoot.ai' models: default: ['claude-sonnet-5-5'] fetch: false # .env: AILOOT_API_KEY=sk-... ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Un custom endpoint ordinaire utilise OpenAI Chat Completions avec baseURL incluant /v1. provider : 'anthropic' active le client natif /v1/messages ; l’exemple de documentation donne baseURL sans /v1 pour Anthropic, https://api.anthropic.com : utilisez donc https://api.ailoot.ai. fetch : true charge la liste depuis /v1/models. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/librechat/)[Documentation de l’application ↗](https://www.librechat.ai/docs/configuration/librechat_yaml/object_structure/custom_endpoint) CS ### [Cherry Studio](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cherry-studio/) Application de bureau OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Client de bureau avec assistants et base de connaissances. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cherry-studio/) #### Où configurer Settings, icône d’engrenage \> Model Provider \> + Add Provider \> type de protocole OpenAI / OpenAI Responses / Anthropic / Gemini #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider Name: Ailoot Type : OpenAI (ou OpenAI Responses / Anthropic) API Key: sk-... Base URL: https://api.ailoot.ai → Vérifiez l’aperçu de l’adresse finale sous le champ : il doit afficher https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions (pour Anthropic — https://api.ailoot.ai/v1/messages) Models: + claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol Puis cliquez sur Model Check ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important La documentation confirme les protocoles OpenAI, Anthropic, OpenAI Responses et Gemini, ainsi que l’aperçu du chemin final sous le champ, sans décrire les règles d’ajout de /v1 : fiez-vous à l’aperçu. Nos trois formats, Chat Completions, Responses et Messages, conviennent. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cherry-studio/)[Documentation de l’application ↗](https://cherryai.com/docs/en/pre-basic/providers/zi-ding-yi-fu-wu-shang/) Ch ### [Chatbox](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/chatbox/) Ordinateur et téléphone OpenAI Chat Chat pour ordinateur et téléphone. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/chatbox/) #### Où configurer Paramètres, bouton dans la barre latérale \> Model Provider \> Add, en bas \> type OpenAI API Compatible #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Name: Ailoot API Mode: OpenAI API Compatible API Key: sk-... API Host: https://api.ailoot.ai API Path: (laisser vide, /v1/chat/completions par défaut) Models: + gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5 (vision est désactivé dans ces exemples ; tool_use dépend des capacités du modèle choisi) ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important La documentation donne API Host sans /v1, par exemple https://api.openai.com, et le chemin par défaut /v1/chat/completions. Le type Google Gemini compatible existe aussi, mais n’a pas été vérifié pour notre /v1beta. L’import JSON de configuration, type : 'openai', apiHost et apiPath, est disponible depuis 1.15.1 via chatbox://provider/import?config=\. Pour les GPT et Claude présentés, vision est désactivé : l’instantané du catalogue du 2026-09-30 n’annonce que du texte au format OpenAI Chat. Si votre version de Chatbox propose vision, ne l’activez que pour un modèle dont la fiche actuelle annonce une entrée image dans le format API choisi ; pouvoir joindre une image dans le client ne prouve pas sa prise en charge par le modèle. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/chatbox/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.chatboxai.app/en/guides/providers) Lo ### [LobeChat](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/lobechat/) Chat web, serveur autohébergé OpenAI ChatAnthropic Messages Chat moderne avec plugins et base de connaissances. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/lobechat/) #### Où configurer Autohébergement : variables d’environnement OPENAI\_PROXY\_URL / OPENAI\_API\_KEY / OPENAI\_MODEL\_LIST, ANTHROPIC\_PROXY\_URL et GOOGLE\_PROXY\_URL #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash OPENAI_API_KEY=sk-... OPENAI_PROXY_URL=https://api.ailoot.ai/v1 OPENAI_MODEL_LIST=-all,+gpt-6.1-sol,+claude-sonnet-5-5,+deepseek-v4-pro # Format Anthropic (facultatif) ANTHROPIC_API_KEY=sk-... ANTHROPIC_PROXY_URL=https://api.ailoot.ai ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important OPENAI\_PROXY\_URL vaut par défaut https://api.openai.com/v1 : incluez donc /v1. ANTHROPIC\_PROXY\_URL vaut par défaut https://api.anthropic.com, sans /v1. GOOGLE\_PROXY\_URL permet en principe de connecter le format Gemini, https://api.ailoot.ai, mais nous n’avons pas vérifié cette option. Utilisez le mode serveur : les appels directs depuis le navigateur peuvent actuellement être refusés par l’API Ailoot selon les règles CORS. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/lobechat/)[Documentation de l’application ↗](https://lobehub.com/docs/self-hosting/environment-variables/model-provider) Ja ### [Jan](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/jan/) Application de bureau OpenAI ChatAnthropic Messages Chat open source pour ordinateur, avec modèles locaux et cloud. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/jan/) #### Où configurer Settings \> Model Providers \> Add Provider → choisissez le format OpenAI-compatible ou Anthropic-compatible #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text OpenAI-compatible: Provider name: Ailoot Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Anthropic-compatible: Provider name: Ailoot Claude Base URL: https://api.ailoot.ai API key: sk-... Models: chargés depuis {base_url}/models ou + manuellement : claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Selon la documentation, Base URL doit inclure /v1 pour les fournisseurs compatibles OpenAI, sinon une erreur 404 est renvoyée ; le slash final est retiré. L’exemple LiteLLM pour le mode Anthropic est sans /v1. Les capacités du modèle, tools et vision, se définissent manuellement pour les fournisseurs personnalisés. Des clés de secours sont prises en charge, avec nouvelle tentative uniquement pour 401/403/429. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/jan/)[Documentation de l’application ↗](https://www.jan.ai/docs/desktop/remote-models/custom-endpoint) Si ### [SillyTavern](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/sillytavern/) Chat de jeu de rôle OpenAI Chat Interface de chats de jeu de rôle et de personnages. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/sillytavern/) #### Où configurer API Connections \> API : Chat Completion \> Chat Completion Source : Custom (OpenAI-compatible) #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Custom Endpoint (Base URL): https://api.ailoot.ai/v1 Custom API Key: sk-... Model: sélectionner dans la liste (/v1/models) ou saisir claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Selon la documentation, en cas de problème de connexion, ajoutez /v1, mais PAS /chat/completions. La liste des modèles est chargée si le serveur fournit /v1/models, ce qui est notre cas. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/sillytavern/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.sillytavern.app/usage/api-connections/openai/) An ### [AnythingLLM](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/anythingllm/) Chat avec documents OpenAI Chat Chat avec vos documents, sur ordinateur ou serveur. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/anythingllm/) #### Où configurer Settings \> AI Providers \> LLM \> Generic OpenAI (Docker : env LLM\_PROVIDER='generic-openai') #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text UI: Base URL = https://api.ailoot.ai/v1 API Key = sk-... Chat Model Name = deepseek-v4-pro Token context window = selon le modèle Docker .env: LLM_PROVIDER='generic-openai' GENERIC_OPEN_AI_BASE_PATH='https://api.ailoot.ai/v1' GENERIC_OPEN_AI_MODEL_PREF='deepseek-v4-pro' GENERIC_OPEN_AI_MODEL_TOKEN_LIMIT=128000 GENERIC_OPEN_AI_API_KEY='sk-...' ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro` #### Important La documentation présente ce fournisseur comme destiné aux développeurs. Au besoin, utilisez GENERIC\_OPEN\_AI\_MODEL\_MAX\_TOKEN\_KEY='max\_completion\_tokens'. Pour les embeddings, un composant generic-openai distinct utilise EMBEDDING\_BASE\_PATH + GENERIC\_OPEN\_AI\_EMBEDDING\_API\_KEY : modèle nemotron-3-embed via /v1/embeddings. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/anythingllm/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.anythingllm.com/setup/llm-configuration/cloud/openai-generic) BA ### [big-AGI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/big-agi/) Chat web, serveur autohébergé OpenAI ChatAnthropic Messages Interface web avancée pour travailler avec plusieurs modèles. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/big-agi/) #### Où configurer Variables d’environnement au déploiement : OPENAI\_API\_KEY / OPENAI\_API\_HOST, ANTHROPIC\_API\_KEY / ANTHROPIC\_API\_HOST ; dans l’interface : Models \> Add OpenAI-compatible #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash OPENAI_API_KEY=sk-... OPENAI_API_HOST=https://api.ailoot.ai ANTHROPIC_API_KEY=sk-... ANTHROPIC_API_HOST=https://api.ailoot.ai ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important La documentation décrit ces variables comme un remplacement du backend host pour OpenAI et Anthropic, pour des proxys et des endpoints personnalisés. Elle indique « host », d’où l’adresse sans /v1, mais ne précise pas le format exact du chemin : vérifiez-le avec la première requête. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/big-agi/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/enricoros/big-AGI/blob/main/docs/environment-variables.md) Bo ### [BoltAI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/boltai/) Application Mac OpenAI Chat Client IA natif pour macOS. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/boltai/) #### Où configurer Settings \> Models \> (+) \> OpenAI-compatible Server #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Friendly name: Ailoot API Endpoint URL: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions API Key: sk-... Model ID: gpt-6.1-sol Context length: selon le modèle Streaming: activer ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important L’adresse complète de chat completions est nécessaire. Pour qu’AI Command l’utilise, définissez ce service comme principal. Cette instruction vient de l’aide BoltAI ; les fenêtres peuvent différer dans BoltAI 2. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/boltai/)[Documentation de l’application ↗](https://boltai.com/help/how-to-setup-custom-openai-server) HF ### [Hugging Face Chat UI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/hugging-face-chat-ui/) Chat web, serveur autohébergé OpenAI Chat Chat web open source Hugging Face sur votre propre serveur. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/hugging-face-chat-ui/) #### Où configurer Fichier .env.local (OPENAI\_BASE\_URL, OPENAI\_API\_KEY) #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash OPENAI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai/v1 OPENAI_API_KEY=sk-... ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro` #### Important Chat UI utilise uniquement des API compatibles OpenAI via OPENAI\_BASE\_URL et charge la liste des modèles depuis /models. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/hugging-face-chat-ui/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/huggingface/chat-ui) MS ### [Msty Studio](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/msty-studio/) Application de bureau OpenAI Chat Chat de bureau avec modèles locaux et cloud. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/msty-studio/) #### Où configurer Model Hub \> Model Providers \> Add Provider \> OpenAI-compatible #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider: OpenAI Compatible Name: Ailoot API Endpoint: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Models: gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important La documentation confirme un fournisseur compatible OpenAI personnalisé, mais ne précise pas le format de l’adresse. /v1 est la racine standard d’OpenAI API ; en cas d’erreur 404, vérifiez l’option sans /v1. Aucun endpoint personnalisé compatible Anthropic n’est décrit. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/msty-studio/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.msty.ai/studio/managing-models/online-providers) Ne ### [NextChat](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/nextchat/) Chat web, serveur autohébergé OpenAI Chat Chat web léger et rapide à déployer. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/nextchat/) #### Où configurer Vercel / Docker: BASE\_URL, OPENAI\_API\_KEY, CUSTOM\_MODELS, DEFAULT\_MODEL #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash OPENAI_API_KEY=sk-... BASE_URL=https://api.ailoot.ai CUSTOM_MODELS=-all,+gpt-6.1-sol,+claude-sonnet-5-5,+deepseek-v4-pro DEFAULT_MODEL=gpt-6.1-sol ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Pour cette configuration, utilisez OpenAI Chat via le serveur NextChat. Lors du déploiement sur Vercel ou Docker, définissez BASE\_URL=https://api.ailoot.ai sans /v1, OPENAI\_API\_KEY, CUSTOM\_MODELS et DEFAULT\_MODEL. Redéployez le serveur après toute modification de ces variables. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/nextchat/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/ChatGPTNextWeb/NextChat#environment-variables) OC ### [Obsidian Copilot](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/obsidian-copilot/) Plugin Obsidian OpenAI Chat Chat avec vos notes Obsidian. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/obsidian-copilot/) #### Où configurer Settings \> Copilot \> BYOK \> Add a provider \> Add a custom provider #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Model ID: claude-sonnet-5-5 (ou sélectionner dans la liste /v1/models) Puis Test ; activez le modèle dans Basic > Agents > Quick Chat ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important La liste des modèles vient de /v1/models ; vous pouvez aussi saisir un modèle manuellement. Si Test réussit mais que Quick Chat n’envoie aucun message, activez Enable CORS pour le fournisseur ; la réponse arrivera en entier, sans streaming. Les clés sont stockées dans Obsidian Keychain. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/obsidian-copilot/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/logancyang/obsidian-copilot/blob/master/docs/llm-providers.md) PA ### [Page Assist](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/page-assist/) Extension de navigateur OpenAI Chat Extension de navigateur pour discuter de la page ouverte. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/page-assist/) #### Où configurer Icône Page Assist \> Settings \> OpenAI Compatible API \> Add Provider \> Custom #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider: Custom Name: Ailoot Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Puis ajoutez les modèles manuellement : gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important La documentation confirme Custom avec API URL et une clé, sans préciser le format de l’URL ; /v1 est la racine standard d’OpenAI API. Le chargement automatique des modèles est garanti seulement pour Ollama, LM Studio et Llamafile ; les autres modèles doivent être ajoutés manuellement. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/page-assist/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.pageassist.xyz/providers/openai) RA ### [Raycast AI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/raycast-ai/) Lanceur OpenAI Chat IA dans le lanceur Raycast : commandes rapides et chat. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/raycast-ai/) #### Où configurer Settings \> AI \> Models & Providers \> Custom Providers \> Reveal Providers Config → fichier ~/.config/raycast/ai/providers.yaml #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```yaml providers: - id: ailoot name: Ailoot base_url: https://api.ailoot.ai/v1 api_keys: ailoot: sk-... models: - id: claude-sonnet-5-5 name: Claude Sonnet 5.5 provider: ailoot context: 200000 abilities: temperature: supported: true vision: supported: false system_message: supported: true tools: supported: true - id: gpt-6.1-sol name: GPT-6.1 Sol provider: ailoot ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important base\_url est un endpoint compatible OpenAI sans le suffixe /chat/completions. Raycast relit le fichier sans redémarrage. Si abilities n’est pas défini, tools et vision sont considérés comme non pris en charge. Les modèles apparaissent dans Quick AI, AI Chat et AI Commands. Cet exemple utilise vision.supported = false : l’instantané du catalogue du 2026-09-30 n’annonce que du texte pour Claude/OpenAI Chat. Si votre version de Raycast accepte ce réglage, n’activez vision que pour un modèle dont la fiche actuelle annonce une entrée image au format OpenAI Chat ; l’option du client ne confirme pas à elle seule la prise en charge des images par l’API. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/raycast-ai/)[Documentation de l’application ↗](https://manual.raycast.com/ai/custom-providers) Ty ### [TypingMind](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/typingmind/) Application web OpenAI Chat Interface de chat pratique dans le navigateur et sur ordinateur. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/typingmind/) #### Où configurer Models, barre latérale gauche \> + Add Custom Model #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Name: Claude Sonnet 5.5 (Ailoot) API Type: OpenAI Chat Completions Endpoint: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions Model ID: claude-sonnet-5-5 Custom Headers: Authorization = Bearer sk-... Context Length: selon le modèle Test → Save ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Saisissez le chemin complet de l’endpoint. La clé est transmise dans l’en-tête personnalisé Authorization : Bearer sk-..., accepté par Ailoot. La version web de TypingMind appelle directement l’API depuis le navigateur ; CORS peut actuellement bloquer ces appels, donc la version de bureau est plus fiable. Le type Gemini de TypingMind transmet la clé dans apiKey, qu’Ailoot n’accepte pas : utilisez OpenAI Chat Completions. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/typingmind/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.typingmind.com/manage-and-connect-ai-models/ollama) ## SDK et frameworks Bibliothèques pour vos applications, agents et systèmes RAG. OS ### [OpenAI SDK (Python)](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-python-sdk/) SDK OpenAI ChatOpenAI Responses Bibliothèque officielle OpenAI pour Python. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-python-sdk/) #### Où configurer Paramètre du constructeur OpenAI(base\_url=..., api\_key=...) ou variables d’environnement OPENAI\_BASE\_URL et OPENAI\_API\_KEY #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Variables d’environnement export OPENAI_BASE_URL="https://api.ailoot.ai/v1" export OPENAI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" # Ou dans le code ``` `ailoot-openai-python-sdk.py` ```python import os from openai import OpenAI client = OpenAI(max_retries=0, base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) r = client.chat.completions.create(model="gpt-6.1-sol", messages=[{"role":"user","content":"Bonjour"}]) print(r.choices[0].message.content) # Responses API: client.responses.create(model="gpt-6.1-sol", input="Bonjour") # Embeddings : client.embeddings.create(model="nemotron-3-embed", input=["texte"]) ``` ```bash python3 ailoot-openai-python-sdk.py ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5, deepseek-v4-pro, qwen3.8-max (chat); nemotron-3-embed (embeddings)` #### Important Adresse avec /v1 : le SDK ajoute lui-même /chat/completions, /responses, /embeddings, /images/\* et /audio/\*. Chat Completions et Responses fonctionnent, ce dernier pour les modèles dont le catalogue indique ce format. Le streaming et les outils sont standard. Les erreurs Ailoot arrivent en JSON avec un Request ID et sont interceptées comme openai.APIStatusError. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-python-sdk/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/openai/openai-python) OS ### [OpenAI SDK (Node.js)](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-node-js-sdk/) SDK OpenAI ChatOpenAI Responses Bibliothèque officielle OpenAI pour JavaScript et TypeScript. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-node-js-sdk/) #### Où configurer Option du constructeur new OpenAI({ baseURL, apiKey }) ; par défaut, le SDK lit la variable d’environnement OPENAI\_BASE\_URL #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```js import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({maxRetries: 0, baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY // sk-... }); const r = await client.chat.completions.create({ model: "claude-sonnet-5-5", messages: [{ role: "user", content: "Bonjour" }] }); console.log(r.choices[0].message.content); ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, grok-4.7` #### Important Le README présente baseURL ; la lecture d’OPENAI\_BASE\_URL apparaît dans le code du client, src/client.ts, avec https://api.openai.com/v1 comme valeur par défaut. L’adresse Ailoot doit inclure /v1. chat.completions et responses sont disponibles. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-node-js-sdk/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/openai/openai-node) AS ### [Anthropic SDK (Python)](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/anthropic-python-sdk/) SDK Anthropic Messages Bibliothèque officielle Anthropic pour Python. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/anthropic-python-sdk/) #### Où configurer Paramètre Anthropic(base\_url=...) ou variable d’environnement ANTHROPIC\_BASE\_URL ; clé : api\_key ou ANTHROPIC\_API\_KEY #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.ailoot.ai" export ANTHROPIC_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" ``` `ailoot-anthropic-python-sdk.py` ```python import os from anthropic import Anthropic client = Anthropic(max_retries=0, base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) msg = client.messages.create( model="claude-sonnet-5-5", max_tokens=1024, messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour"}]) print(msg.content[0].text) ``` ```bash python3 ailoot-anthropic-python-sdk.py ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5, claude-opus-5-5; également via /v1/messages gpt-6.1-sol, deepseek-v4-pro, gemini-3.6-flash` #### Important Adresse SANS /v1 : le SDK ajoute lui-même /v1/messages. La passerelle accepte la clé dans x-api-key, utilisé par le SDK, et dans Authorization : Bearer. Le streaming, les outils et /v1/messages/count\_tokens fonctionnent. Le traitement par lots, Batches, et Files API ne sont pas annoncés dans le catalogue Ailoot. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/anthropic-python-sdk/)[Documentation de l’application ↗](https://platform.claude.com/docs/en/cli-sdks-libraries/sdks/python) VA ### [Vercel AI SDK](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/vercel-ai-sdk/) SDK OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini Framework TypeScript pour les applications IA, quel que soit le fournisseur. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/vercel-ai-sdk/) #### Où configurer Fournisseurs : createOpenAICompatible({ name, baseURL, apiKey }) depuis @ai-sdk/openai-compatible ; createAnthropic({ baseURL, apiKey }) depuis @ai-sdk/anthropic ; createGoogleGenerativeAI({ baseURL, apiKey }) depuis @ai-sdk/google ; createOpenAI({ baseURL }) ou OPENAI\_BASE\_URL #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```js import { createOpenAICompatible } from "@ai-sdk/openai-compatible"; import { createAnthropic } from "@ai-sdk/anthropic"; import { createGoogleGenerativeAI } from "@ai-sdk/google"; import { generateText } from "ai"; const ailoot = createOpenAICompatible({ name: "ailoot", baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY }); const claude = createAnthropic({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY }); const gemini = createGoogleGenerativeAI({ baseURL: "https://api.ailoot.ai/v1beta", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY }); const { text } = await generateText({ model: ailoot("deepseek-v4-pro"), prompt: "Bonjour" }); // claude("claude-sonnet-5-5"), gemini("gemini-3.6-flash") ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro (compatible avec OpenAI), claude-sonnet-5-5 (Anthropic), gemini-3.6-flash (Gemini)` #### Important Les fournisseurs utilisent des adresses différentes : compatible OpenAI et Anthropic avec /v1, par défaut https://api.anthropic.com/v1 pour Anthropic ; Google avec /v1beta, par défaut https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta. @ai-sdk/openai utilise Responses API par défaut ; pour un modèle sans responses, utilisez openai.chat("id") ou createOpenAICompatible. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/vercel-ai-sdk/)[Documentation de l’application ↗](https://ai-sdk.dev/providers/openai-compatible-providers) La ### [LangChain](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/langchain/) Framework OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic Messages Framework pour les chaînes, les agents et le RAG. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/langchain/) #### Où configurer ChatOpenAI(base\_url=...) ou variables OPENAI\_API\_BASE / OPENAI\_BASE\_URL ; ChatAnthropic(base\_url=...) ou ANTHROPIC\_API\_URL / ANTHROPIC\_BASE\_URL #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```python import os from langchain_openai import ChatOpenAI llm = ChatOpenAI(model="gpt-6.1-sol", base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) print(llm.invoke("Bonjour").content) from langchain_anthropic import ChatAnthropic claude = ChatAnthropic(model="claude-sonnet-5-5", base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol, qwen3.8-max (ChatOpenAI); claude-sonnet-5-5 (ChatAnthropic)` #### Important ChatOpenAI utilise une adresse avec /v1. Selon sa documentation, seule la spécification officielle OpenAI est prise en charge : les champs non standard des modèles tiers, comme reasoning\_content, ne sont pas conservés. Pour Claude, préférez ChatAnthropic, avec une adresse sans /v1 ; le SDK ajoute lui-même /v1/messages. Le paramètre base\_url et les variables ANTHROPIC\_API\_URL/ANTHROPIC\_BASE\_URL sont documentés dans le code de la classe ChatAnthropic, langchain\_anthropic/chat\_models.py, mais pas sur la page d’intégration. use\_responses\_api active le mode Responses dans ChatOpenAI. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/langchain/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.langchain.com/oss/python/integrations/chat/openai) Cr ### [CrewAI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/crewai/) Framework d’agents OpenAI ChatAnthropic Messages Équipes d’agents avec rôles et tâches. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/crewai/) #### Où configurer crewai.LLM(model=..., base\_url=..., api\_key=...) ; variables OPENAI\_API\_KEY et OPENAI\_BASE\_URL ; pour Claude : fournisseur natif anthropic/ avec base\_url #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/messages, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```python import os from crewai import LLM # Format compatible avec OpenAI llm = LLM(model="openai/gpt-6.1-sol", base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) # Anthropic Messages claude = LLM(model="anthropic/claude-sonnet-5-5", base_url="https://api.ailoot.ai", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_tokens=4096) ``` Exemple de modèle : `openai/gpt-6.1-sol, anthropic/claude-sonnet-5-5` #### Important Le préfixe openai/ ou anthropic/ choisit le fournisseur dans CrewAI ; l’id est envoyé sans préfixe. Pour OpenAI, l’adresse inclut /v1 ; pour Anthropic, elle est sans /v1. La documentation décrit aussi custom\_openai=True pour une passerelle compatible OpenAI personnalisée. max\_tokens est obligatoire pour Anthropic. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/crewai/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.crewai.com/en/concepts/llms) GG ### [Google GenAI SDK (Python)](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/google-genai-python/) SDK Gemini Bibliothèque officielle Google pour Gemini API. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/google-genai-python/) #### Où configurer genai.Client(api\_key=..., http\_options=types.HttpOptions(base\_url=...)) #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```python import os from google import genai from google.genai import types client = genai.Client( api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], http_options=types.HttpOptions(base_url="https://api.ailoot.ai")) r = client.models.generate_content(model="gemini-3.6-flash", contents="Bonjour") print(r.text) ``` Exemple de modèle : `gemini-3.6-flash, gemini-3.1-pro` #### Important Adresse sans /v1beta : le SDK construit lui-même /v1beta/models/{model} :generateContent. La clé est transmise dans x-goog-api-key, accepté par Ailoot. Seuls les modèles au format Gemini sont disponibles. La documentation ne décrit pas d’adresse personnalisée pour la version JavaScript, @google/genai ; elle n’est donc pas présentée ici. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/google-genai-python/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/googleapis/python-genai#custom-base-url) Li ### [LiteLLM](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/litellm/) SDK OpenAI Chat Interface Python unique pour des dizaines de fournisseurs. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/litellm/) #### Où configurer litellm.completion(model="openai/\", api\_base=..., api\_key=...) #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```python import os import litellm r = litellm.completion( model="openai/claude-sonnet-5-5", api_base="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour"}]) print(r.choices[0].message.content) # Embeddings : litellm.embedding(model="openai/nemotron-3-embed", api_base="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], input=["texte"]) ``` Exemple de modèle : `openai/claude-sonnet-5-5, openai/qwen3.8-max, openai/nemotron-3-embed` #### Important Le préfixe openai/ sélectionne le protocole compatible OpenAI ; Ailoot reçoit l’id sans préfixe. LiteLLM ajoute lui-même /chat/completions et /embeddings. Selon la documentation, en cas d’erreur Not Found, l’adresse doit se terminer par /v1. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/litellm/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible) LP ### [LiteLLM Proxy](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/litellm-proxy/) Passerelle personnalisée OpenAI Chat Votre propre passerelle avec clés, plafonds et logs au-dessus d’Ailoot. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/litellm-proxy/) #### Où configurer config.yaml → model\_list → litellm\_params, champs model, api\_base et api\_key ; lancement : litellm --config config.yaml #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```yaml model_list: - model_name: claude-sonnet litellm_params: model: openai/claude-sonnet-5-5 api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: os.environ/AILOOT_API_KEY - model_name: gpt-sol litellm_params: model: openai/gpt-6.1-sol api_base: https://api.ailoot.ai/v1 api_key: os.environ/AILOOT_API_KEY # Lancement : litellm --config config.yaml ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `openai/claude-sonnet-5-5, openai/gpt-6.1-sol` #### Important Ce proxy permet de distribuer des clés internes à votre équipe au-dessus d’une seule clé Ailoot. Les débits Ailoot sont imputés à la clé définie dans api\_key. L’adresse inclut /v1. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/litellm-proxy/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.litellm.ai/docs/providers/openai_compatible) Ll ### [LlamaIndex](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/llamaindex/) Framework OpenAI Chat Framework de recherche dans vos données et de RAG. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/llamaindex/) #### Où configurer Paquet llama-index-llms-openai-like, classe OpenAILike(api\_base=..., api\_key=..., model=..., is\_chat\_model=True) #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash pip install llama-index-llms-openai-like ``` ```python import os from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike llm = OpenAILike( model="deepseek-v4-pro", api_base="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], is_chat_model=True, is_function_calling_model=True, context_window=128000) print(llm.complete("Bonjour")) ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro, claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### Important Adresse avec /v1. is\_chat\_model=True est obligatoire, sinon la classe utilise l’ancien /completions. is\_function\_calling\_model=True permet aux agents d’utiliser les outils. Définissez context\_window selon la fiche du modèle dans le catalogue Ailoot. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/llamaindex/)[Documentation de l’application ↗](https://developers.llamaindex.ai/python/framework-api-reference/llms/openai_like/) Ma ### [Mastra](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/mastra/) Framework d’agents OpenAI ChatOpenAI Responses Framework TypeScript pour agents et workflows. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/mastra/) #### Où configurer Dans Agent : model : { id: "\/\", url: "\", apiKey, api?: "chat" | "responses" } #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```js import { Agent } from "@mastra/core/agent"; const agent = new Agent({ id: "ailoot-agent", name: "Ailoot Agent", instructions: "Réponds en russe", model: { id: "ailoot/claude-sonnet-5-5", url: "https://api.ailoot.ai/v1", apiKey: process.env.AILOOT_API_KEY // api: "responses" // uniquement pour les modèles prenant en charge la méthode responses } }); ``` La clé est lue dans la variable `AILOOT_API_KEY` — définissez-la avant le lancement : ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Ajoutez à ~/.zshrc ou ~/.bashrc ``` ```powershell setx AILOOT_API_KEY "sk-..." # Puis redémarrez le terminal ``` Exemple de modèle : `ailoot/claude-sonnet-5-5, ailoot/gpt-6.1-sol` #### Important url contient l’adresse de base avec /v1, et non le chemin complet /chat/completions. Chat Completions est utilisé par défaut ; api : "responses" active Responses API. La forme d’id "fournisseur/modèle" envoie à la passerelle l’id du modèle seul. Dans la documentation, apiKey dans l’objet model est présenté dans un exemple avec des en-têtes, sans description séparée de son utilisation avec url. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/mastra/)[Documentation de l’application ↗](https://mastra.ai/models) OA ### [OpenAI Agents SDK](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-agents-sdk/) Framework d’agents OpenAI ChatOpenAI Responses Bibliothèque OpenAI pour les scénarios à plusieurs agents. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-agents-sdk/) #### Où configurer AsyncOpenAI(base\_url=..., api\_key=...) + OpenAIChatCompletionsModel(model=..., openai\_client=client), ou globalement set\_default\_openai\_client(client) #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```python import os from agents import Agent, Runner, AsyncOpenAI, OpenAIChatCompletionsModel, set_tracing_disabled set_tracing_disabled(disabled=True) client = AsyncOpenAI(max_retries=0, base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"]) model = OpenAIChatCompletionsModel(model="claude-sonnet-5-5", openai_client=client) agent = Agent(name="Assistant", instructions="Réponds en russe", model=model) print(Runner.run_sync(agent, "Bonjour").final_output) ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### Important Adresse avec /v1. Désactivez le traçage avec set\_tracing\_disabled(True), sinon le SDK essaiera d’envoyer des traces à OpenAI sans clé OpenAI. Chat Completions est disponible uniquement pour les modèles dont le catalogue indique cette méthode et pour lesquels elle est accessible avec votre clé ; Responses, utilisé par défaut par le SDK, uniquement pour les modèles dont le catalogue indique la méthode responses. Les outils intégrés OpenAI (recherche web, fichiers) ne sont pas garantis via une passerelle tierce. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/openai-agents-sdk/)[Documentation de l’application ↗](https://openai.github.io/openai-agents-python/models/) PA ### [Pydantic AI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pydantic-ai/) Framework d’agents OpenAI ChatOpenAI Responses Framework d’agents typé en Python. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pydantic-ai/) #### Où configurer OpenAIProvider(base\_url=..., api\_key=...) avec OpenAIChatModel, pour Chat Completions, ou OpenAIResponsesModel, pour Responses ; ou variable OPENAI\_BASE\_URL #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```python import os from pydantic_ai import Agent from pydantic_ai.models.openai import OpenAIChatModel from pydantic_ai.providers.openai import OpenAIProvider model = OpenAIChatModel("deepseek-v4-pro", provider=OpenAIProvider(base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"])) agent = Agent(model) print(agent.run_sync("Bonjour").output) ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro, gpt-6.1-sol (pour OpenAIResponsesModel)` #### Important Adresse avec /v1. La documentation utilise OpenAIResponsesModel par défaut : réservez-le aux modèles prenant en charge responses et utilisez OpenAIChatModel pour les autres. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pydantic-ai/)[Documentation de l’application ↗](https://pydantic.dev/docs/ai/models/openai/) ## Automatisation Scénarios no-code, constructeurs de chaînes, bots et domotique. N8 ### [n8n](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/n8n/) Automatisation no-code OpenAI ChatOpenAI ResponsesAnthropic MessagesGemini Automatisation de scénarios avec des nœuds d’agents IA. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/n8n/) #### Où configurer Credentials → OpenAI → champ Base URL, par défaut https://api.openai.com/v1 ; Credentials → Anthropic → Base URL, par défaut https://api.anthropic.com ; Credentials → Google Gemini(PaLM) Api → Host, par défaut https://generativelanguage.googleapis.com. Utilisez ensuite les nœuds OpenAI Chat Model / Anthropic Chat Model / Google Gemini Chat Model #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, POST /v1/responses, POST /v1/messages, POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text OpenAI credential: API Key: sk-... Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 Anthropic credential: API Key: sk-... Base URL: https://api.ailoot.ai Google Gemini(PaLM) Api credential: Host: https://api.ailoot.ai API Key: sk-... Nœud OpenAI Chat Model → Model: By ID → gpt-6.1-sol (l’option Use Responses API concerne uniquement les modèles prenant en charge la méthode responses) ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol / deepseek-v4-pro (OpenAI), claude-sonnet-5-5 (Anthropic), gemini-3.6-flash (Gemini)` #### Important La vérification des identifiants appelle /models pour OpenAI, /v1/models pour Anthropic et /v1beta/models pour Gemini ; les trois chemins existent chez Ailoot. Les pages de documentation n8n ne décrivent pas Base URL : ce champ existe dans les identifiants eux-mêmes, dans OpenAiApi.credentials.ts et AnthropicApi.credentials.ts, avec le libellé « Override the default base URL for the API ». Sur n8n Cloud, ne sélectionnez pas « Use Gateway credits », sinon les requêtes ne passeront pas par Ailoot. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/n8n/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/n8n-io/n8n/blob/master/packages/nodes-base/credentials/OpenAiApi.credentials.ts) Di ### [Dify](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/dify/) Plateforme d’applications LLM OpenAI Chat Plateforme d’applications IA : chatbots, agents et bases de connaissances. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/dify/) #### Où configurer Integrations → Model Provider → installer le plugin OpenAI-API-compatible → Add Model, avec les champs Model Type, Model Name, API Key, API Base URL, Completion mode, Model context size #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Model Type: LLM Model Name: claude-sonnet-5-5 API Key: sk-... API Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 Completion mode: Chat Model context size: selon la fiche du modèle dans le catalogue Ailoot Pour Text Embedding : Model Name: nemotron-3-embed API Base URL: https://api.ailoot.ai ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, qwen3.8-max; nemotron-3-embed (embeddings)` #### Important Seuls le propriétaire et les administrateurs de l’espace de travail peuvent gérer les fournisseurs. Selon le README du plugin, l’adresse LLM inclut /v1 ; pour les embeddings, rerank, STT et TTS, le plugin ajoute lui-même la version API : l’adresse doit donc exclure /v1, sinon le chemin contiendra /v1/v1. Ajoutez chaque modèle Ailoot séparément ; activez les images en entrée et le streaming dans ses paramètres. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/dify/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/langgenius/dify-official-plugins/tree/main/models/openai_api_compatible) Fl ### [Flowise](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/flowise/) Constructeur de chaînes OpenAI Chat Constructeur visuel de chaînes et d’agents. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/flowise/) #### Où configurer Nœud ChatOpenAI ou ChatOpenAI Custom → Connect Credential, pour la clé → Additional Parameters → Base Path, et Base Options pour les en-têtes #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Credential (OpenAI API): sk-... Nœud ChatOpenAI Custom : Model Name: deepseek-v4-pro Additional Parameters → Base Path: https://api.ailoot.ai/v1 ``` Exemple de modèle : `deepseek-v4-pro, claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### Important La liste des modèles ChatOpenAI est fixe. Pour un id Ailoot personnalisé, utilisez ChatOpenAI Custom et saisissez le nom du modèle. Base Path inclut /v1. Le nœud OpenAI Embeddings Custom est disponible pour les embeddings. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/flowise/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.flowiseai.com/integrations/langchain/chat-models/azure-chatopenai) HA ### [Home Assistant](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/home-assistant/) Domotique OpenAI Chat Assistant vocal domotique via Extended OpenAI Conversation. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/home-assistant/) #### Où configurer Installez via HACS, Custom repository, ou copiez custom\_components/extended\_openai\_conversation → redémarrage → Settings → Devices & Services → Add Integration → Extended OpenAI Conversation, champs API Key et Base Url → Settings → Voice Assistants → Conversation agent #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text API Key: sk-... Base Url: https://api.ailoot.ai/v1 Options → Chat Model: gpt-6.1-sol Voice Assistants → Conversation agent: Extended OpenAI Conversation ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5` #### Important Il s’agit d’un composant tiers, pas d’une intégration officielle. Le contrôle des appareils utilise des appels de fonctions, tools, dans Chat Completions : choisissez un modèle qui prend en charge les outils. L’intégration officielle OpenAI Conversation n’accepte pas d’adresse personnalisée. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/home-assistant/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/jekalmin/extended_openai_conversation) La ### [Langflow](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/langflow/) Constructeur de chaînes OpenAI Chat Constructeur visuel d’agents et de RAG. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/langflow/) #### Où configurer Profil → Settings → Model Providers → OpenAI Compatible, champs Base URL et API Key, variables OPENAI\_COMPATIBLE\_BASE\_URL et OPENAI\_COMPATIBLE\_API\_KEY. Autre option : composant OpenAI → champ OpenAI API Base #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Settings → Model Providers → OpenAI Compatible: Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 API Key: sk-... Ou via les variables d’environnement : ``` ```bash export OPENAI_COMPATIBLE_BASE_URL="https://api.ailoot.ai/v1" export OPENAI_COMPATIBLE_API_KEY="sk-..." Puis, dans les composants Language Model / Agent, sélectionnez OpenAI Compatible → claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol, nemotron-3-embed (Embedding Model)` #### Important Langflow vérifie la connexion et charge les modèles depuis /v1/models ; ils apparaissent dans Language Models et Embedding Models. Activez ensuite manuellement ceux dont vous avez besoin. Le fournisseur est installé avec langflow. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/langflow/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.langflow.org/bundles-openai-compatible) Ma ### [Make](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/make/) Automatisation no-code Requête HTTP Automatisation no-code : requête Ailoot via le module HTTP. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/make/) #### Où configurer Le module OpenAI intégré fonctionne uniquement avec un compte OpenAI. Utilisez HTTP → Make a request : URL, Method, Headers, Body type Raw / JSON #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Module : HTTP → Make a request URL: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions Method: POST Headers: Authorization: Bearer sk-... Content-Type: application/json Body (JSON): {"model":"gpt-6.1-sol","messages":[{"role":"user","content":"{{1.text}}"}]} Parse response: Yes → réponse dans choices[].message.content ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol, claude-sonnet-5-5` #### Important Il s’agit d’un module HTTP universel, pas d’un fournisseur Ailoot distinct : sa documentation décrit une adresse HTTPS arbitraire. Stockez de préférence la clé dans une connexion avec clé API, comme le recommande Make plutôt que de l’envoyer dans les en-têtes. Le streaming n’est pas nécessaire dans Make : envoyez sans stream. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/make/)[Documentation de l’application ↗](https://apps.make.com/http) T ### [Bot Telegram](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/telegram-bot/) Bots OpenAI Chat Votre propre bot Telegram avec OpenAI SDK. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/telegram-bot/) #### Où configurer Les frameworks Telegram ne possèdent pas de couche LLM propre : le gestionnaire de messages appelle OpenAI SDK avec base\_url Ailoot, ou Anthropic SDK avec base\_url sans /v1 #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. Enregistrez le code Python dans ailoot-telegram-bot.py. Installez les dépendances, définissez les deux variables d’environnement, puis lancez le fichier. Envoyez Hello au bot et vérifiez la réponse textuelle. En cas d’erreur, conservez le Request ID et vérifiez le résultat initial avant une nouvelle génération. ```bash python3 -m pip install "aiogram>=3,<4" openai ``` `ailoot-telegram-bot.py` ```python import asyncio import os from aiogram import Bot, Dispatcher, F from aiogram.types import Message from openai import AsyncOpenAI, APIError async def main(): dp = Dispatcher() async with AsyncOpenAI( base_url="https://api.ailoot.ai/v1", api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"], max_retries=0, ) as llm: @dp.message(F.text) async def reply(message: Message): try: result = await llm.chat.completions.create( model="claude-sonnet-5-5", messages=[{"role": "user", "content": message.text}], ) content = result.choices[0].message.content or "—" for start in range(0, len(content), 4000): await message.answer(content[start:start + 4000]) except APIError as error: await message.answer( f"{type(error).__name__}; Request ID: " f"{getattr(error, 'request_id', None) or '—'}" ) bot = Bot(token=os.environ["TELEGRAM_BOT_TOKEN"]) await dp.start_polling(bot) if __name__ == "__main__": asyncio.run(main()) ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." export TELEGRAM_BOT_TOKEN="" python3 ailoot-telegram-bot.py ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5, deepseek-v4-pro, qwen3.8-flash` #### Important Les frameworks Telegram ne possèdent pas de couche IA propre : l’adresse Ailoot se configure dans OpenAI SDK à l’intérieur du bot. Avec un solde nul, Ailoot renvoie une erreur 402 explicite et un Request ID : affichez-la à l’utilisateur du bot au lieu de laisser l’application échouer. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/telegram-bot/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/openai/openai-python) Za ### [Zapier](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/zapier/) Automatisation no-code Requête HTTP Automatisation : requête Ailoot via Webhooks by Zapier. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/zapier/) #### Où configurer L’application ChatGPT (OpenAI) de Zapier fonctionne uniquement avec OpenAI. Utilisez Webhooks by Zapier → Custom Request, champs Method, URL, Data et Headers #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Action : Webhooks by Zapier → Custom Request Method: POST URL: https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions Data (raw JSON): {"model":"claude-sonnet-5-5","messages":[{"role":"user","content":"Bonjour"}]} Headers: Authorization | Bearer sk-... Content-Type | application/json ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5, gpt-6.1-sol` #### Important Il s’agit d’une requête HTTP universelle ; Zapier ne possède pas de fournisseur prêt à l’emploi avec un champ d’adresse de base. Custom Request envoie Data tel quel, sans analyse : vérifiez le JSON à l’avance. Webhooks by Zapier est disponible avec les offres payantes Zapier. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/zapier/)[Documentation de l’application ↗](https://help.zapier.com/hc/en-us/articles/8496326446989-Send-webhooks-in-Zap-workflows) ## En cours de vérification Configurations comportant des détails non confirmés : comparez avec la fenêtre de l’application. AC ### [Antigravity CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/antigravity-cli/) Agent dans le terminal En cours de vérification Gemini Agent Google Antigravity en ligne de commande, au format Gemini. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/antigravity-cli/) #### Où configurer ~/.gemini/antigravity-cli/settings.json → "modelProvider" : "gemini" ; variables GEMINI\_API\_KEY et GOOGLE\_GEMINI\_BASE\_URL #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1beta/models/{model}:generateContent, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. `~/.gemini/antigravity-cli/settings.json` ```json { "modelProvider": "gemini" } ``` ```bash export AILOOT_API_KEY="sk-..." # Dans le terminal : export GEMINI_API_KEY="$AILOOT_API_KEY" export GOOGLE_GEMINI_BASE_URL=https://api.ailoot.ai agy --model gemini-3.8-flash ``` Exemple de modèle : `gemini-3.8-flash` #### Important Le protocole est Gemini REST natif, streamGenerateContent avec la clé dans X-Goog-Api-Key, au chemin https://api.ailoot.ai/v1beta/... Pour une question, agy envoie deux requêtes : le titre de la conversation et la réponse elle-même. À chaque étape, l’agent réserve nettement plus qu’un chat ordinaire ; gardez donc une marge sur votre solde. Cette fiche figure dans « Vérification en cours » : la configuration vient de la documentation, mais aucun essai réel du client via Ailoot n’a encore été effectué. Si modelProvider = gemini et que GEMINI\_API\_KEY est vide, le CLI ne démarre pas. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/antigravity-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://antigravity.google/docs/cli/install/) CC ### [Cline CLI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cline-cli/) Agent dans le terminal En cours de vérification OpenAI Chat Version en ligne de commande de l’agent Cline. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cline-cli/) #### Où configurer cline auth → fournisseurs API personnalisés → OpenAI Compatible : Base URL, API Key, Model ID ; l’option -P/--provider choisit le fournisseur #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```bash cline auth # API Provider: OpenAI Compatible # Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 # API Key: sk-... # Model ID: claude-sonnet-5-5 cline "Lance les tests et corrige les erreurs" ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Les champs Base URL / API Key / Model ID sont décrits dans la documentation Cline pour OpenAI Compatible. Les libellés exacts de l’assistant cline auth ne figurent pas dans la documentation CLI : comparez avec l’écran. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cline-cli/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.cline.bot/provider-config/openai-compatible) CJ ### [Copilot pour JetBrains](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/copilot-jetbrains-byok/) Extension d’éditeur En cours de vérification OpenAI Chat Adresse de modèle personnalisée dans Copilot pour les IDE JetBrains. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/copilot-jetbrains-byok/) #### Où configurer Language Models → Add Models… → Add Custom Endpoint Provider: Provider Name, API Key, API Type (Chat Completions) #### Configuration [JetBrains AI Assistant](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/jetbrains-ai-assistant/) #### Important GitHub confirme la prise en charge des points de terminaison personnalisés. La capture officielle montre Provider Name, API Key et API Type: Chat Completions, sans exemple d’URL. Aucune configuration Ailoot prête à copier n’est donc proposée ici. JetBrains AI Assistant est l’alternative documentée dans cet IDE. Demandez au support officiel du plugin de préciser les exigences de l’URL. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/copilot-jetbrains-byok/)[Documentation de l’application ↗](https://github.blog/changelog/2026-07-14-github-copilot-for-jetbrains-expands-byok-capabilities/) Cu ### [Cursor](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cursor/) Éditeur de code En cours de vérification OpenAI Chat Éditeur Cursor : adresse OpenAI personnalisée pour le chat. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cursor/) #### Où configurer Cursor Settings → Models → API Keys → OpenAI API Key et interrupteur « Override OpenAI Base URL » ; ajoutez ensuite l’ID du modèle à vos modèles personnalisés. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text OpenAI API Key: sk-... Override OpenAI Base URL: https://api.ailoot.ai/v1 Modèle personnalisé : gpt-6.1-sol (ajouter, activer, sélectionner dans le chat) ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important La documentation officielle actuelle de Cursor ne décrit pas d’adresse personnalisée : elle liste uniquement les clés OpenAI/Anthropic/Google/Azure/Bedrock, précise que les clés personnelles fonctionnent seulement dans le chat, que Tab reste sur les modèles Cursor et que toutes les requêtes passent par les serveurs Cursor. L’adresse doit donc être publique, comme api.ailoot.ai. L’interrupteur d’adresse existe dans l’interface, mais le forum Cursor signale des problèmes : il s’applique à tous les modèles, le mode Agent peut ne pas utiliser votre clé et certaines versions 3.15.x n’acceptent pas de saisie dans ce champ. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/cursor/)[Documentation de l’application ↗](https://cursor.com/help/models-and-usage/api-keys) OT ### [Obsidian Text Generator](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/obsidian-text-generator/) Plugin Obsidian En cours de vérification OpenAI Chat Génération de texte dans les notes Obsidian à partir de modèles. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/obsidian-text-generator/) #### Où configurer Settings \> Text Generator \> LLM Provider : OpenAI Chat, ou Custom #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider: OpenAI Chat API Key: sk-... Base Path: https://api.ailoot.ai/v1 Model: gpt-6.1-sol ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important La documentation du plugin mentionne Custom, sans décrire le champ d’adresse ni son format ; la configuration provient de l’interface du plugin : comparez avec sa fenêtre de paramètres. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/obsidian-text-generator/)[Documentation de l’application ↗](https://docs.text-gen.com/) Pe ### [PearAI](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pearai/) Éditeur de code En cours de vérification OpenAI Chat Éditeur PearAI basé sur VS Code. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pearai/) #### Où configurer Cmd/Ctrl+Shift+P → Open config.json → entrée dans models\[\], PearAI étant dérivé de Continue. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```json { "models": [ { "title": "Ailoot Claude Sonnet 5.5", "provider": "openai", "model": "claude-sonnet-5-5", "apiBase": "https://api.ailoot.ai/v1", "apiKey": "sk-..." } ] } ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important La documentation officielle PearAI n’a pas pu être vérifiée, son site étant indisponible, et le dépôt n’a pas été mis à jour depuis longtemps. Le format de configuration s’appuie sur celui de Continue : vérifiez dans l’application. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/pearai/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/trypear/pearai-app/issues/122) VS ### [Visual Studio 2026](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/visual-studio-2026/) Éditeur de code En cours de vérification OpenAI Chat Fournisseur personnalisé dans Copilot Chat pour Visual Studio. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/visual-studio-2026/) #### Où configurer Chat → choix du modèle → Manage models → Add custom model → fournisseur OpenAI (custom endpoint) → adresse, clé et modèle. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider: OpenAI (custom endpoint) Endpoint: https://api.ailoot.ai/v1 API key: sk-... Model: gpt-6.1-sol ``` Exemple de modèle : `gpt-6.1-sol` #### Important Le blog Visual Studio du 29.09.2026 annonce des adresses personnalisées pour OpenAI et Ollama dans VS 2026 Stable. La page de documentation décrit encore uniquement les clés OpenAI/Anthropic/Google, sans champ d’adresse : les noms des champs et le format de l’adresse ne sont donc pas confirmés. Chat uniquement ; indisponible avec Copilot Business/Enterprise. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/visual-studio-2026/)[Documentation de l’application ↗](https://devblogs.microsoft.com/visualstudio/visual-studio-september-update-power-your-workflow-with-your-model/) Vo ### [Void](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/void/) Éditeur de code En cours de vérification OpenAI Chat Éditeur open source basé sur VS Code, dont le développement est arrêté. [En savoir plus →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/void/) #### Où configurer Void Settings → Providers → OpenAI-Compatible → baseURL, API key et modèle. #### Configuration Avant de démarrer, appelez GET /v1/models avec votre clé Ailoot. Choisissez un identifiant exact de modèle dont les méthodes incluent POST /v1/chat/completions, puis utilisez-le dans la configuration. Pour les agents, vérifiez aussi les outils et les fonctions nécessaires à votre version du client. ```text Provider: OpenAI-Compatible baseURL: https://api.ailoot.ai/v1 (sans /chat/completions) API key: sk-... Model: claude-sonnet-5-5 ``` Exemple de modèle : `claude-sonnet-5-5` #### Important Cette configuration provient du code source de Void, pas de la documentation utilisateur. Le dépôt est archivé et l’éditeur n’est plus développé : il convient seulement aux personnes qui l’utilisent déjà. [Instructions complètes →](https://ailoot.ai/docs/fr/integrations/void/)[Documentation de l’application ↗](https://github.com/voideditor/void/blob/main/src/vs/workbench/contrib/void/common/voidSettingsTypes.ts) Aucun résultat. Si l’application accepte une adresse personnalisée OpenAI ou Anthropic API, elle fonctionnera probablement : [voici quoi configurer](https://ailoot.ai/docs/fr/keys/). ## Pas encore compatibles Ces applications ne permettent pas de définir une adresse API personnalisée. Les alternatives sont indiquées à côté. | Application | Pourquoi elle n’est pas compatible | Alternative | | --- | --- | --- | | **Cursor CLI (cursor-agent)** | Utilise uniquement les modèles Cursor et ne permet pas de définir une adresse API personnalisée. | Claude Code, Codex CLI ou opencode | | **Auggie CLI (Augment Code)** | Connexion via un compte Augment ; aucun fournisseur tiers ne peut être configuré. | Claude Code ou opencode | | **Windsurf / Devin Desktop** | Accepte seulement une clé Anthropic pour certains modèles Claude, sans adresse personnalisée. | Cline, Roo Code ou Kilo Code dans VS Code | | **Kiro** | Aucune clé ni adresse API personnalisée. | Cline ou Roo Code | | **Google Antigravity (IDE)** | Aucun réglage officiel de fournisseur personnalisé ; nous ne recommandons pas les patchs tiers. | Antigravity CLI ou Gemini CLI | | **Visual Studio avec Copilot Business ou Enterprise** | Les modèles personnalisés ne sont pas disponibles avec ces offres Copilot. | Offre personnelle Copilot : fiche Visual Studio 2026 | | **Autocomplétion Cursor Tab** | Utilise toujours les modèles Cursor, même avec votre propre clé. | Le chat Cursor se configure séparément : fiche Cursor | | **Enchanted** | Fonctionne uniquement avec l’API Ollama. | Open WebUI ou Chatbox | | **Smart Connections (Obsidian)** | Les API externes sont disponibles uniquement dans l’offre payante Smart Chat Pro. | Obsidian Copilot | | **Witsy, 5ire** | Nous n’avons trouvé aucune documentation officielle d’adresse API personnalisée. | Cherry Studio ou Jan | | **Make : module OpenAI intégré** | Se connecte uniquement à un compte OpenAI. | Module HTTP → Make a request : fiche Make | | **Zapier : application ChatGPT (OpenAI)** | Aucun champ d’adresse personnalisée. | Webhooks by Zapier → Custom Request : fiche Zapier | | **Home Assistant : OpenAI Conversation** | L’intégration intégrée utilise uniquement l’adresse OpenAI. | Extended OpenAI Conversation via HACS : fiche Home Assistant | | **aiogram, python-telegram-bot, grammY, Telegraf** | Les frameworks de bots ne se connectent pas eux-mêmes aux modèles. | OpenAI ou Anthropic SDK dans le bot : fiche Bot Telegram | ## Connexion de l’API d’intelligence artificielle ### Où renseigner l’URL de l’API et la clé dans mon client ? Agents, éditeurs, chats et SDK qui acceptent une clé Ailoot. Le bouton « Configurer » indique où saisir l’adresse et la clé, puis présente une configuration prête à copier. Connectez Ailoot à Claude Code, OpenCode, Hermes ou à votre application. ## L’entreprise et son portefeuille de projets L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. ## Achetez des tokens à prix réduit. Une remise d’abonnement pour le travail régulier. Des codes promo jusqu’à 50% sur l’achat de tokens. Abonnement Choisissez une offre à tarif réduit pour vos requêtes régulières. Code promo jusqu’à 50% Saisissez le code à l’achat. Le prix est recalculé selon la promotion en cours. Dépenses dans l’historique Modèle, tokens et montant sont enregistrés pour chaque requête. [Choisir un abonnement](https://ailoot.ai/docs/fr/billing/subscriptions/) · [Voir les prix des modèles](https://ailoot.ai/models/fr/) ## Connectez l’API au produit que vous vendez. SaaS, applications et bots selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez une licence revendeur. Application commerciale Intégrez la génération de texte, d’images, de vidéo et de son aux fonctions payantes de votre service. Licence revendeur Envoyez la description du projet et le mode d’accès. Demandez des conditions écrites d’utilisation et de revente. Documents sur le site L’offre officielle, le contrat de licence et la politique de traitement des données sont accessibles avant connexion. [Demander une licence revendeur](mailto:support@ailoot.ai) · [Offre officielle et contrat de licence](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=fr) ## Questions Quel format choisir pour mon client ? Choisissez le format OpenAI, Anthropic ou Gemini pris en charge par votre client. Consultez la fiche du modèle Ailoot pour trouver une méthode API compatible et l’ID du modèle ; la prise en charge d’un format ne signifie pas que chaque modèle prend en charge tous les formats. Que dois-je configurer dans mon client ? Renseignez la clé API Ailoot, l’adresse API et un ID de modèle compatible avec la méthode du client. OpenAI SDK utilise https://api.ailoot.ai/v1 ; Anthropic et Gemini SDK utilisent https://api.ailoot.ai. Conservez les champs de requête de l’exemple correspondant à ce format. Comment envoyer ma première requête API ? Créez une clé API Ailoot. Définissez l’adresse https://api.ailoot.ai/v1 pour OpenAI SDK, ou https://api.ailoot.ai pour Anthropic et Gemini SDK. GET /v1/models est gratuit et répertorie les modèles accessibles avec votre clé ; utilisez ensuite l’exemple correspondant au modèle et à la méthode API choisis. Que vérifier lorsqu’un client connecté échoue ? Vérifiez que le client envoie le format OpenAI, Anthropic ou Gemini attendu à l’adresse API correspondante avec votre clé API Ailoot. Confirmez l’ID du modèle et la méthode, puis comparez l’erreur renvoyée avec le guide du client. Envoyez l’erreur et l’ID de la requête à support@ailoot.ai sans communiquer votre clé. Peut-on utiliser Ailoot dans un produit payant ? Oui. Connectez l’API à un SaaS, une application ou un bot selon l’offre officielle et le contrat de licence Ailoot. Pour la revente, demandez des conditions écrites et une licence revendeur pour votre projet. Comment demander une licence de revente ? Écrivez à support@ailoot.ai en décrivant ce que fait votre produit, qui l’utilise et comment vous en fournissez l’accès. Demandez une licence de revente et des conditions écrites pour votre projet. ## Ailoot · L’entreprise et son portefeuille de projets Ailoot s’appuie sur une expérience opérationnelle éprouvée, une large clientèle, un service stable et un suivi continu des KPI. L’entreprise et son portefeuille de projets : des millions de clients ; des ventes qui se chiffrent en milliards chaque mois. Ailoot met cette expérience opérationnelle au service de l’accès API aux fonctions d’IA dans les produits des clients, leurs agents, applications et automatisations.