Cursor, Claude Code, Codex용 LLM API 설정 방법

# pip install anthropic from anthropic import Anthropic client = Anthropic( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io", ) message = client.messages.create( model="claude-opus-5", max_tokens=1024, messages=[ {"role": "user", "content": "Write a fizzbuzz in Python."} ], ) print(message.content)

# pip install anthropic from anthropic import Anthropic client = Anthropic( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io", ) with client.messages.stream( model="claude-opus-5", max_tokens=1024, messages=[ {"role": "user", "content": "Tell me a short story."} ], ) as stream: for text in stream.text_stream: print(text, end="", flush=True) print()

# pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io/v1", ) response = client.chat.completions.create( model="gpt-5.4", messages=[ {"role": "user", "content": "Hello from CKEY"} ], ) print(response.choices[0].message.content)

# pip install openai from openai import OpenAI client = OpenAI( api_key="sk-YOUR_API_KEY", base_url="https://api.xah.io/v1", ) stream = client.chat.completions.create( model="gpt-5.4", stream=True, messages=[ {"role": "user", "content": "Write a short poem."} ], ) for chunk in stream: delta = chunk.choices[0].delta.content or "" if delta: print(delta, end="", flush=True) print()

// npm install @anthropic-ai/sdk import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; const client = new Anthropic({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io", }); const message = await client.messages.create({ model: "claude-opus-5", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Write a fizzbuzz in Python." }], }); console.log(message.content);

// npm install @anthropic-ai/sdk import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk"; const client = new Anthropic({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io", }); const stream = client.messages .stream({ model: "claude-opus-5", max_tokens: 1024, messages: [{ role: "user", content: "Tell me a short story." }], }) .on("text", (text) => { process.stdout.write(text); }); await stream.finalMessage(); process.stdout.write("\n");

// npm install openai import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io/v1", }); const response = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.4", messages: [{ role: "user", content: "Hello from CKEY" }], }); console.log(response.choices[0]?.message?.content);

// npm install openai import OpenAI from "openai"; const client = new OpenAI({ apiKey: "sk-YOUR_API_KEY", baseURL: "https://api.xah.io/v1", }); const stream = await client.chat.completions.create({ model: "gpt-5.4", stream: true, messages: [{ role: "user", content: "Write a short poem." }], }); for await (const chunk of stream) { const delta = chunk.choices[0]?.delta?.content ?? ""; if (delta) { process.stdout.write(delta); } } process.stdout.write("\n");

curl https://api.xah.io/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-YOUR_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -d '{ "model":"claude-opus-5", "max_tokens":1024, "messages":[ {"role":"user","content":"Write a fizzbuzz in Python."} ] }'

curl https://api.xah.io/v1/messages \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-api-key: sk-YOUR_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ --no-buffer \ -d '{ "model":"claude-opus-5", "max_tokens":1024, "stream":true, "messages":[ {"role":"user","content":"Tell me a short story."} ] }'

curl https://api.xah.io/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model":"gpt-5.4", "messages":[ {"role":"user","content":"Hello from CKEY"} ] }'

curl https://api.xah.io/v1/chat/completions \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ --no-buffer \ -d '{ "model":"gpt-5.4", "stream":true, "messages":[ {"role":"user","content":"Write a short poem."} ] }'

curl "https://api.xah.io/v1beta/models/gemini-2.5-flash-lite:generateContent" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-goog-api-key: sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "contents":[ {"role":"user","parts":[{"text":"Write a fizzbuzz in Python."}]} ] }'

curl https://api.xah.io/api/chat \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model":"glm-5.2", "stream":false, "messages":[ {"role":"user","content":"Hello from CKEY"} ] }'

curl https://api.xah.io/api/generate \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer sk-YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model":"glm-5.2", "prompt":"Hello from CKEY", "stream":false }'

OpenAI-compatible chat/completions /v1

Cursor

Cursor는 사용자 지정 API 키와 사용자 지정 Base URL로 OpenAI 호환 모드를 사용해야 합니다.

입력해야 할 정보

프로바이더: OpenAI-compatible
API 키: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
모델: deepseek-v4-flash-0731
라우트: chat/completions
요구 요금제: 사용자 지정 API 엔드포인트를 지원하는 Cursor 요금제가 필요합니다.

권장 단계

1Cursor 설정을 열고 AI / Models / API Keys 영역으로 이동하세요.
2사용 중인 Cursor 버전에 맞는 사용자 지정 OpenAI 키 또는 사용자 지정 프로바이더 옵션을 활성화하세요.
3아래 표시된 API 키와 Base URL을 붙여넣으세요.
4추천 모델 또는 현재 활성 상태인 다른 모델을 선택하세요.

복사용 구성 블록

Provider: OpenAI-compatible
API Key: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
Model: deepseek-v4-flash-0731
Route: chat/completions

참고 사항

Cursor는 OpenAI 호환 방식을 사용하므로 Base URL에 `/v1`이 포함되어야 합니다.
Cursor에서 모델이 작동하지 않으면 활성 목록의 다른 OpenAI 호환 모델로 전환하세요.
저장 후 짧은 프롬프트를 보내 `chat/completions` 라우트가 작동하는지 확인하세요.

Anthropic-compatible messages root URL

Claude Code

Claude Code는 Anthropic 환경 변수로 구성하되, Base URL은 루트 도메인으로 유지해야 합니다.

Claude Code 설치

macOS / Linux / Windows(Node 18+): npm install -g @anthropic-ai/claude-code
설치 후 `claude`를 실행하여 확인하세요. 설정은 `~/.claude/settings.json`에 저장됩니다.
Linux / macOS: `~/.claude/settings.json`
Windows: `%USERPROFILE%\\.claude\\settings.json`

입력해야 할 정보

API 키: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io
모델: claude-opus-5
라우트: messages
최대 토큰: 1024

참고 사항

`ANTHROPIC_BASE_URL`에 `/v1`을 포함하지 마세요.
`messages` 라우트를 지원하는 모델을 우선 사용하세요.
Claude Code가 먼저 로그인을 요구하면 로그인을 한 번 완료한 후 아래 환경 변수를 적용하여 다시 실행하세요.
`messages` 라우트를 통과하는 요청에는 `max_tokens` 필드를 반드시 포함해야 합니다.

임시 터미널 세션

export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.xah.io"
export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk-YOUR_API_KEY"
claude --bare

임시 PowerShell 세션

$env:ANTHROPIC_BASE_URL = "https://api.xah.io"
$env:ANTHROPIC_AUTH_TOKEN = "sk-YOUR_API_KEY"
claude --bare

영구 저장 설정

{
    "env": {
        "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.xah.io",
        "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "sk-YOUR_API_KEY",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "claude-opus-5",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL": "claude-sonnet-4.6",
        "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-4.5"
    }
}

VS Code 확장

VS Code 확장은 대부분 사용자 지정 Base URL로 OpenAI 호환 모드를 사용할 때 가장 안정적입니다.

입력해야 할 정보

프로바이더: OpenAI-compatible
API 키: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
모델: claude-opus-5
라우트: messages or chat/completions
최대 토큰: 1024

Continue

name: CKEY API
version: 1.0.0
schema: v1
models:
  - name: claude-opus-5
    provider: anthropic
    model: claude-opus-5
    apiBase: https://api.xah.io/v1
    apiKey: sk-YOUR_API_KEY
    roles:
      - chat
      - edit
      - apply

Cline

OpenAI 호환 프로바이더를 사용하며, Base URL에는 `/v1`이 포함되고 API 키는 콘솔에서 가져옵니다.

Roo Code

OpenAI 호환 프로바이더를 사용하며, Base URL에는 `/v1`이 포함되고 API 키는 콘솔에서 가져옵니다.

Kilo Code

OpenAI 호환 프로바이더를 사용하며, Base URL에는 `/v1`이 포함되고 API 키는 콘솔에서 가져옵니다.

참고 사항

OpenAI 호환 프로바이더를 사용하며, Base URL에는 `/v1`이 포함되고 API 키는 콘솔에서 가져옵니다.
Cursor는 OpenAI 호환 방식을 사용하므로 Base URL에 `/v1`이 포함되어야 합니다.
저장 후 짧은 프롬프트를 보내 `chat/completions` 라우트가 작동하는지 확인하세요.
`messages` 라우트를 통과하는 요청에는 `max_tokens` 필드를 반드시 포함해야 합니다.

OpenAI-compatible ~/.codex /v1

Codex CLI

VS Code용 Codex 확장은 사용자 지정 Base URL과 API 키로 OpenAI 호환 API를 지원합니다.

Codex CLI 설치

macOS / Linux / Windows(Node 18+): npm install -g @openai/codex
설치 후 `codex`를 실행하여 확인하세요. Codex는 `~/.codex/auth.json`에서 인증을, `~/.codex/config.toml`에서 구성을 읽습니다.
Config: `~/.codex/config.toml`(Windows: `%USERPROFILE%\\.codex\\config.toml`)
Auth: `~/.codex/auth.json`(Windows: `%USERPROFILE%\\.codex\\auth.json`)

입력해야 할 정보

프로바이더: OpenAI-compatible
API 키: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
모델: deepseek-v4-flash-0731
라우트: chat/completions

권장 단계

1VS Code Marketplace에서 Codex 확장을 설치하세요.
2VS Code 설정을 열고 Codex 구성을 찾으세요.
3Codex 설정에 API 키와 Base URL을 입력하세요.
4활성 상태인 모델 목록에서 모델을 선택하세요.

`~/.codex/config.toml` 내용

model = "deepseek-v4-flash-0731"
model_reasoning_effort = "high"
personality = "pragmatic"

openai_base_url = "https://api.xah.io/v1"

`~/.codex/auth.json` 내용

{
    "auth_mode": "apikey",
    "OPENAI_API_KEY": "sk-YOUR_API_KEY"
}

참고 사항

Codex는 OpenAI 호환 엔드포인트를 사용하므로 Base URL에 /v1이 포함되어야 합니다.
구성 후 변경 사항을 적용하려면 VS Code를 다시 로드하세요.
코드 파일을 열고 Codex와 대화를 시도하여 테스트하세요.

OpenAI-compatible ~/.factory /v1

Factory Droid

Factory Droid는 `settings.json` 파일을 통해 사용자 지정 모델 구성을 지원하는 CLI 어시스턴트입니다.

Droid CLI 설치

macOS / Linux: curl -fsSL https://app.factory.ai/cli | sh
Windows(PowerShell): iwr -useb https://app.factory.ai/cli/install.ps1 | iex
설치 후 `droid`를 실행하여 확인하세요.
Linux / macOS: `~/.factory/settings.json`
Windows: `%USERPROFILE%\\.factory\\settings.json`

입력해야 할 정보

프로바이더: openai
API 키: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
모델: deepseek-v4-flash-0731
라우트: chat/completions

참고 사항

`customModels`의 각 항목은 고유한 `id`와 0, 1, 2... 순으로 증가하는 `index`가 필요합니다.
`provider`를 `openai`로 설정하여 Droid가 OpenAI 호환 흐름을 사용하도록 하세요.
배열 안의 객체를 복제하고 `model`과 `id`를 변경하면 모델을 더 추가할 수 있습니다.

`~/.factory/settings.json` 내용

{
    "customModels": [
        {
            "model": "deepseek-v4-flash-0731",
            "id": "custom:ckey-0",
            "index": 0,
            "baseUrl": "https://api.xah.io/v1",
            "apiKey": "sk-YOUR_API_KEY",
            "displayName": "deepseek-v4-flash-0731",
            "maxOutputTokens": 131072,
            "noImageSupport": false,
            "provider": "openai"
        }
    ]
}

OpenCode

OpenCode의 Anthropic 프로바이더가 귀하의 엔드포인트를 가리키도록 하고 같은 API 키를 사용할 수 있습니다.

OpenCode 설치

npm으로 설치: npm install -g opencode-ai
설치 후 `opencode`를 실행하여 확인하세요. 설정 파일은 `~/.config/opencode/opencode.json`입니다(또는 `.jsonc`).

설정 경로

Windows: `%USERPROFILE%\\.config\\opencode\\opencode.json`
Linux / macOS: `~/.config/opencode/opencode.json`

입력해야 할 정보

API 키: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
모델: claude-opus-5
라우트: messages
최대 토큰: 1024

복사용 구성 블록

{
    "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
    "provider": {
        "ckey": {
            "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
            "options": {
                "baseURL": "https://api.xah.io/v1",
                "apiKey": "sk-YOUR_API_KEY"
            },
            "models": {
                "claude-opus-5": {
                    "name": "claude-opus-5"
                },
                "gpt-5.4": {
                    "name": "gpt-5.4"
                },
                "deepseek-v4-flash": {
                    "name": "deepseek-v4-flash"
                },
                "gpt-5.5": {
                    "name": "gpt-5.5"
                },
                "claude-haiku-4.5": {
                    "name": "claude-haiku-4.5"
                },
                "claude-opus-4.6": {
                    "name": "claude-opus-4.6"
                }
            }
        }
    },
    "model": "ckey/claude-opus-5",
    "agent": {
        "explorer": {
            "description": "Fast explorer subagent for codebase exploration",
            "mode": "subagent",
            "model": "ckey/claude-opus-5"
        }
    }
}

참고 사항

OpenCode는 `/v1`이 포함된 엔드포인트를 가리켜야 합니다.
워크플로가 Anthropic 스타일 도구를 사용한다면 활성 상태인 Claude 모델을 우선 사용하세요.
config의 다른 곳에서 모델을 변경해도 아래의 Base URL과 API 키 값은 그대로 유지하세요.
`messages` 라우트를 통과하는 요청에는 `max_tokens` 필드를 반드시 포함해야 합니다.

OpenAI-compatible openclaw.json /v1

OpenClaw

OpenClaw는 `openclaw.json`의 `ckey` 프로바이더 별칭을 통해 OpenAI 호환 프로바이더를 사용할 수 있습니다.

설정 경로

프로젝트 루트: `./openclaw.json`
Windows: `%USERPROFILE%\\.openclaw\\openclaw.json`
Linux / macOS: `~/.openclaw/openclaw.json`

입력해야 할 정보

프로바이더: ckey / OpenAI-compatible
API 키: sk-YOUR_API_KEY
Base URL: https://api.xah.io/v1
모델: ckey/gpt-5.4
라우트: chat/completions

복사용 구성 블록

{
    "agents": {
        "defaults": {
            "model": {
                "primary": "ckey/gpt-5.4"
            }
        }
    },
    "models": {
        "providers": {
            "ckey": {
                "baseUrl": "https://api.xah.io/v1",
                "apiKey": "sk-YOUR_API_KEY",
                "api": "openai-completions",
                "models": [
                    {
                        "id": "gpt-5.4",
                        "name": "gpt-5.4"
                    },
                    {
                        "id": "claude-opus-5",
                        "name": "claude-opus-5"
                    },
                    {
                        "id": "deepseek-v4-flash",
                        "name": "deepseek-v4-flash"
                    },
                    {
                        "id": "gpt-5.5",
                        "name": "gpt-5.5"
                    },
                    {
                        "id": "claude-haiku-4.5",
                        "name": "claude-haiku-4.5"
                    },
                    {
                        "id": "claude-opus-4.6",
                        "name": "claude-opus-4.6"
                    }
                ]
            }
        }
    }
}

참고 사항

OpenClaw는 `/v1`이 포함된 `baseUrl`을 사용해야 합니다.
OpenAI 호환 흐름을 위해 `api`를 `openai-completions`로 유지하세요.
목록에서 모델을 추가하거나 제거할 수 있지만, `ckey/` 별칭과 API 키 값은 예시와 일치하게 유지하세요.

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