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Appearance

更多编程工具接入 ModelFold ​

首次会话积分消耗偏高属正常现象

Agent 每次请求都会携带固定的工具定义和系统提示（通常有数万 token）。首次会话这部分内容需要写入缓存，按全量输入计费，所以消耗的积分会比较多；之后的请求命中缓存，这部分按低价缓存计费，消耗会明显下降。这是正常现象，并非多扣费。如有大量使用需求，请联系客服，我们可提供优惠。

以下工具有官方自定义端点配置依据，集中列在这里。除明确标注外，均按官方文档配置，未做客户端实测。通过各节官方链接安装，填写 ModelFold Key 和准确模型 ID，再发一句 OK 并核对账户用量。CLI 示例引用 MODELFOLD_API_KEY 时先设置该环境变量；含明文密钥的配置不要提交仓库。

Command Code ​

配置位置： ~/.commandcode/providers.json。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装官方 CLI，配置后用 /connect 选择提供商，再用模型选择器切换。

json
{
  "provider": {
    "modelfold": {
      "baseURL": "https://modelfold.ai/anthropic/v1",
      "apiKey": "$MODELFOLD_API_KEY",
      "api": "anthropic-messages",
      "models": {
        "claude-opus-5-5": {}
      }
    }
  }
}

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Maki ​

配置位置： ~/.config/maki/providers.toml。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装官方 Maki，添加独立供应商名称，再选择 modelfold/claude-opus-5-5。

toml
[modelfold]
protocol = "anthropic"
base_url = "https://modelfold.ai/anthropic"
api_key_env = "MODELFOLD_API_KEY"
[[modelfold.models]]
id = "claude-opus-5-5"
context_window = 200000
max_output_tokens = 8192

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

DeepSeek Reasonix ​

配置位置： Reasonix config.toml。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装页安装 Reasonix，在配置文件添加 provider，密钥只通过环境变量提供。

toml
[[providers]]
name = "modelfold"
kind = "anthropic"
base_url = "https://modelfold.ai/anthropic"
models = ["claude-opus-5-5"]
default = "claude-opus-5-5"
api_key_env = "MODELFOLD_API_KEY"

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Tabby ​

配置位置： ~/.tabby/config.toml。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装自托管 Tabby 服务及编辑器插件，配置聊天 HTTP connector，然后在服务器 System 页面核对状态。

toml
[model.chat.http]
kind = "openai/chat"
model_name = "gpt-6-1-sol"
api_endpoint = "https://modelfold.ai/v1"
api_key = "YOUR_MODELFOLD_API_KEY"

聊天、补全、嵌入分别配置；本配置只覆盖聊天。

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Twinny ​

配置位置： Providers → OpenAI-compatible server。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装 Twinny 扩展，添加 OpenAI-compatible server，协议 https、主机 modelfold.ai、端口 443、路径 /v1、模型 ID 和 API Key。

text
Provider: OpenAI Compatible / Chat Completions
URL: https://modelfold.ai/v1
API Key: YOUR_MODELFOLD_API_KEY
Model ID: gpt-6-1-sol

选择可编辑主机的自定义 server，不是固定公网地址的 hosted preset。只配置 Chat。

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

gptme ​

配置位置： Environment。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装 gptme，设置自定义地址后选择 local/ 模型前缀。

bash
export OPENAI_BASE_URL=https://modelfold.ai/v1
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"
gptme -m local/gpt-6-1-sol

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Open Interpreter ​

配置位置： interpreter --api_base。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方 Python 安装说明安装 open-interpreter。使用 --api_base 与 --model 指定兼容端点，执行代码前保留确认。

bash
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"
interpreter --model openai/gpt-6-1-sol --api_base https://modelfold.ai/v1

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Theia AI / Theia IDE ​

配置位置： Settings → AI Features → OpenAI Custom。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装 Theia IDE，开启 AI 功能，在自定义提供商设置中添加 model、url、apiKey；然后给 Agent 分配该模型。

json
{
  "ai-features.openAiCustom.customOpenAiModels": [
    {
      "model": "gpt-6-1-sol",
      "url": "https://modelfold.ai/v1",
      "apiKey": "YOUR_MODELFOLD_API_KEY",
      "id": "modelfold",
      "developerMessageSettings": "system"
    }
  ]
}

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

PearAI ​

配置位置： PearAI model configuration → apiBase。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装官方 PearAI，在自带模型设置中使用 OpenAI 提供商，填写 apiBase、apiKey 和 model。

text
Provider: OpenAI Compatible / Chat Completions
URL: https://modelfold.ai/v1
API Key: YOUR_MODELFOLD_API_KEY
Model ID: gpt-6-1-sol

官方源码确认 apiBase 可覆盖；发行版未实测，维护状态以仓库为准。

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

ForgeCode ​

配置位置： forge provider login。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装 ForgeCode，执行 forge provider login 并选择 OpenAI-compatible，输入端点和 Key，再选模型。

text
Provider: OpenAI Compatible / Chat Completions
URL: https://modelfold.ai/v1
API Key: YOUR_MODELFOLD_API_KEY
Model ID: gpt-6-1-sol

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

MiMo Code ​

配置位置： TUI → Custom Provider。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装 @xiaomi-mimo/cli，在 TUI 中添加 Custom Provider，填写 Base URL、Key 与模型。

text
Provider: OpenAI Compatible / Chat Completions
URL: https://modelfold.ai/v1
API Key: YOUR_MODELFOLD_API_KEY
Model ID: gpt-6-1-sol

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

ShellGPT ​

配置位置： Environment / ~/.config/shell_gpt/.sgptrc。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

安装 shell-gpt，设置 API_BASE_URL、OPENAI_API_KEY 和 DEFAULT_MODEL 后运行 sgpt。

bash
export API_BASE_URL=https://modelfold.ai/v1
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"
export DEFAULT_MODEL=gpt-6-1-sol
sgpt "Reply with exactly OK"

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Trae Agent（开源 CLI） ​

配置位置： trae_config.yaml。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按仓库安装 CLI，在选用的模型 provider 中设置 base_url 和 api_key；不要与 TRAE IDE 的设置文件混用。

yaml
model_providers:
  modelfold:
    provider: anthropic
    base_url: https://modelfold.ai/anthropic
    api_key: YOUR_MODELFOLD_API_KEY
models:
  trae_agent_model:
    model_provider: modelfold
    model: claude-opus-5-5
    max_tokens: 8192

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Coro Code ​

配置位置： Shell environment。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

bash
export OPENAI_BASE_URL=https://modelfold.ai/v1
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Mini-Kode ​

配置位置： Shell environment。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

bash
export MINIKODE_BASE_URL=https://modelfold.ai/v1
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Every Code ​

配置位置： Shell environment。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

bash
export OPENAI_BASE_URL=https://modelfold.ai/v1
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

RA.Aid ​

配置位置： Shell environment。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

bash
export OPENAI_API_BASE=https://modelfold.ai/v1
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

GitClaw ​

配置位置： Shell environment。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

bash
export OPENAI_BASE_URL=https://modelfold.ai/v1
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

NanoClaw ​

配置位置： .env。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

dotenv
ANTHROPIC_BASE_URL=https://modelfold.ai/anthropic
ANTHROPIC_AUTH_TOKEN=YOUR_MODELFOLD_API_KEY

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Crab Code ​

配置位置： ~/.crab/config.toml。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

toml
api_provider = "anthropic"
base_url = "https://modelfold.ai/anthropic"
model = "claude-opus-5-5"
api_key = "YOUR_MODELFOLD_API_KEY"

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Ante ​

配置位置： ~/.ante/catalog.json。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

json
{
  "providers": {
    "modelfold": {
      "base_url": "https://modelfold.ai/v1",
      "wire_style": "OpenAiCompatible",
      "credential": "env:MODELFOLD_API_KEY"
    }
  }
}

Add the exact model ID in the catalog model section; this is a provider fragment.

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

PicoClaw ​

配置位置： ~/.picoclaw/config.json。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

json
{
  "model_list": [
    {
      "model_name": "modelfold",
      "model": "openai/gpt-6-1-sol",
      "api_base": "https://modelfold.ai/v1",
      "api_key": "YOUR_MODELFOLD_API_KEY"
    }
  ]
}

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Zap ​

配置位置： config.toml。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装该工具，将下列配置合并到指定位置，然后选择 ModelFold 模型。

toml
[providers.modelfold]
kind = "openai"
model = "gpt-6-1-sol"
base_url = "https://modelfold.ai/v1/chat/completions"

Set the provider credential using the official authentication workflow; base_url is the complete request URL.

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Nanocoder ​

配置位置： agents.config.json。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装，将以下配置合并到指定文件，再在客户端选择 ModelFold。

json
{
  "nanocoder": {
    "providers": [
      {
        "name": "ModelFold",
        "sdkProvider": "anthropic",
        "baseUrl": "https://modelfold.ai/anthropic/v1",
        "apiKey": "${MODELFOLD_API_KEY}",
        "models": [
          "claude-opus-5-5"
        ],
        "maxOutputTokens": 8192
      }
    ]
  }
}

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Plandex（自托管） ​

配置位置： plandex models custom。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

按官方安装说明安装，将以下配置合并到指定文件，再在客户端选择 ModelFold。

json
{
  "providers": [
    {
      "name": "modelfold",
      "baseUrl": "https://modelfold.ai/v1",
      "apiKeyEnvVar": "MODELFOLD_API_KEY"
    }
  ],
  "models": [
    {
      "modelId": "modelfold-gpt",
      "publisher": "ModelFold",
      "description": "ModelFold coding",
      "defaultMaxConvoTokens": 64000,
      "maxTokens": 128000,
      "maxOutputTokens": 8192,
      "reservedOutputTokens": 8192,
      "preferredOutputFormat": "xml",
      "providers": [
        {
          "provider": "custom",
          "customProvider": "modelfold",
          "modelName": "gpt-6-1-sol"
        }
      ]
    }
  ]
}

仅自托管允许自定义提供商。Cloud BYO Key 只允许内置提供商，不能按此方式接入。

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Claw Code Agent (HarnessLab) ​

配置位置： 启动环境。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

从官方项目安装，按下面片段配置并选择对应模型。

bash
export OPENAI_BASE_URL="https://modelfold.ai/v1"
export OPENAI_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"
export OPENAI_MODEL="gpt-6-luna"

与 ultraworkers 的 Claw Code 是不同项目。

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

Free Code ​

配置位置： 启动环境。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

从官方项目安装，按下面片段配置并选择对应模型。

bash
export ANTHROPIC_BASE_URL="https://modelfold.ai/anthropic"
export ANTHROPIC_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"
export ANTHROPIC_MODEL="claude-haiku-5-5"

第三方项目，不是 Anthropic 官方 Claude Code。

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Pool (Poolside) ​

配置位置： 启动环境。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

从官方项目安装，按下面片段配置并选择对应模型。

bash
export POOLSIDE_STANDALONE_BASE_URL="https://modelfold.ai"
export POOLSIDE_API_KEY="$MODELFOLD_API_KEY"
export POOLSIDE_STANDALONE_MODEL="gpt-6-luna"
pool

该工具自行添加 /v1；使用 standalone 模式。

通过 OpenAI 兼容格式长对话调用 Claude 不使用原生 Claude 提示词缓存；长任务可选自带缓存的模型，或换用支持 Anthropic 原生格式的客户端。

官方配置依据。

zot ​

配置位置： $ZOT_HOME/models.json。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

从官方项目安装，按下面片段配置并选择对应模型。

json
{
  "providers": {
    "modelfold": {
      "baseUrl": "https://modelfold.ai/anthropic",
      "api": "anthropic",
      "models": [
        {
          "id": "claude-haiku-5-5",
          "name": "ModelFold"
        }
      ]
    }
  }
}

先设置 MODELFOLD_API_KEY，再运行 zot --provider modelfold --model claude-haiku-5-5；models.json 不存密钥。

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

nanobot ​

配置位置： ~/.nanobot/config.json。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

从官方项目安装，按下面片段配置并选择对应模型。

json
{
  "providers": {
    "custom": {
      "apiKey": "${MODELFOLD_API_KEY}",
      "apiBase": "https://modelfold.ai/v1"
    }
  },
  "modelPresets": {
    "primary": {
      "provider": "custom",
      "model": "gpt-6-luna",
      "maxTokens": 4096,
      "contextWindowTokens": 65536
    }
  },
  "agents": {
    "defaults": {
      "modelPreset": "primary"
    }
  }
}

运行 nanobot agent -m "只回复 OK"。原生 Claude 可在模型提供商高级选项中选择 Anthropic Messages，填写 /anthropic 地址及 Claude 模型。

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

Deep Agents Code (LangChain) ​

配置位置： ~/.deepagents/config.toml。验证状态： 按官方文档配置；未进行客户端实测

从官方项目安装，按下面片段配置并选择对应模型。

toml
[models.providers.anthropic]
base_url = "https://modelfold.ai/anthropic"
api_key_env = "MODELFOLD_API_KEY"
models = ["claude-haiku-5-5"]

安装官方 deepagents-code；设置环境变量后运行 dcode --model anthropic:claude-haiku-5-5。

接 Claude 优先使用 Anthropic 原生格式，符合条件的重复上下文可使用缓存；命中仍取决于模型、前缀和客户端是否发送缓存标记，不能保证每轮都命中。

官方配置依据。

ModelFold — 一个 API，接入所有主流 AI 模型。

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