Configuración de Aider

Los valores

Empieza con la clave de prueba gratis: responde cada solicitud con una línea fija y sin llamadas a herramientas, lo que confirma que la URL y la clave están bien sin gastar nada. Luego pega tu propia clave desde la consola. Créditos desde $5, sin suscripción.

Conectar

1. Define la URL base y la clave en tu terminal.
2. Inicia Aider en tu proyecto con el nombre del modelo precedido de openai/: openai/deepseek-v4.1-flash-uncensored.
3. Pregunta lo que quieras. Una respuesta que empiece con “Connected to” significa que la configuración funciona.
4. Define OPENAI_API_KEY con tu propia clave desde la consola y vuelve a iniciar Aider.

export OPENAI_API_BASE=https://nokeep.ai/v1
export OPENAI_API_KEY=sk-nokeep-test

cd /path/to/your/project
aider --model openai/deepseek-v4.1-flash-uncensored

Conserva el prefijo openai/: es lo que envía la llamada a OPENAI_API_BASE. Sin él, Aider no reconoce el nombre del modelo y la llamada falla.

Si quieres conservar tus variables de OpenAI para OpenAI, pasa los dos valores como opciones: --openai-api-base y --openai-api-key.

Límites, precios y ediciones

Aider avisa de que no conoce la ventana de contexto ni el precio de este modelo. Funciona igual, pero dos archivos en tu carpeta personal o en la raíz del repositorio corrigen la advertencia, el informe de costos y el formato de edición.

{
  "openai/deepseek-v4.1-flash-uncensored": {
    "max_tokens": 131072,
    "max_input_tokens": 1000000,
    "max_output_tokens": 131072,
    "input_cost_per_token": 4.5000000000000003e-7,
    "output_cost_per_token": 0.00000175,
    "litellm_provider": "openai",
    "mode": "chat"
  }
}

- name: openai/deepseek-v4.1-flash-uncensored
  edit_format: diff
  use_repo_map: true
  accepts_settings:
    - reasoning_effort
  extra_params:
    max_tokens: 32768

• edit_format: diff envía solo las líneas cambiadas, lo que es más rápido y barato que los archivos completos.
• use_repo_map da al modelo un mapa del repositorio, algo que cabe de sobra en un contexto de un millón de tokens.
• max_tokens es el tope de cada respuesta. Sin él, una respuesta se detiene en nuestro valor predeterminado de 8,192 tokens.
• Para GLM, copia ambas entradas con openai/glm-5.3-flash-uncensored y sus propios números de Modelos.

Qué modelo usar

Usa DeepSeek para el trabajo de agentes. Un repositorio completo cabe en su contexto, llama herramientas de todas las formas, y el historial que un agente reenvía en cada llamada se cobra a $0.011 por millón en caché. Usa GLM para tareas cortas y puntuales que no reenvían un historial largo, donde sus precios más bajos de entrada nueva y de salida son mejores.

Ambos modelos tienen sus rechazos quitados de los pesos, así que trabajar cerca de un tema sensible, como pruebas de seguridad en tus propios sistemas o herramientas de moderación, da código en lugar de un rechazo. Compara los modelos.

Razonamiento

DeepSeek responde de inmediato salvo que una solicitud indique un reasoning_effort, lo que encaja con el ciclo rápido de editar y ejecutar de un agente. Para planificar o un error difícil, pídele que razone: acepta none, low, high, max. Los minimal, medium y xhigh de otras apps se ejecutan con el más cercano de estos; cualquier otro valor se rechaza con 400 invalid_reasoning_effort. El razonamiento se cobra como salida.

En Aider, empieza con --reasoning-effort high, o escribe /reasoning-effort high en una sesión. La configuración de arriba lista reasoning_effort como un ajuste que el modelo acepta, así que Aider lo envía sin advertencia.

Lo que cuesta una sesión

Un agente envía toda la conversación en cada llamada: las instrucciones, los archivos que leyó, cada paso hasta ahora. Digamos que una llamada envía 60,000 tokens, 55,000 de ellos con el mismo inicio que la llamada anterior, y escribe 1,000. En DeepSeek esa llamada cuesta unos $0.0046, así que 200 llamadas son unos $0.92. Sin caché, la misma llamada costaría $0.0288.

• El caché es automático: no hay nada que activar. Un inicio de unos 1,000 tokens o más, repetido en pocos minutos, se cobra al precio de caché.
• Cada llamada reserva lo que podría costar, su prompt y su salida máxima, y luego se ajusta a lo que usó. Con 32,768 tokens de salida máxima, la parte de salida de la reserva es unos $0.0573.
• La consola muestra los tokens reales de cada llamada, los tokens en caché y los créditos. El contador de costos de un agente puede no conocer el precio de caché, y entonces marca de más.

Cómo funciona la facturación.

Si no funciona

Cada error aparece con su solución en Errores.