अपने लोकल AI एजेंट को WaveSpeed LLM से कनेक्ट करें
एक एजेंट चुनें, एक WaveSpeed मॉडल चुनें, सही लोकल config फ़ाइल कॉपी करें और रिक्वेस्ट्स को उस प्रोटोकॉल से रूट करें जिसकी एजेंट अपेक्षा करता है।
~/.codex/config.toml
OpenAI Responses API
/v1/responses
त्वरित शुरुआत
एक WaveSpeed एक्सेस कुंजी बनाएं
ज़रूरी की को लोकल में एक्सपोर्ट करें
config पेस्ट करें~/.codex/config.toml
codex चलाएं और लॉग्स देखें
OpenAI-संगत chat completions
उपयोग डैशबोर्ड और लॉग्स में दिखता है
एजेंट कोड दोबारा लिखे बिना मॉडल्स बदलें
# File: ~/.codex/config.toml
model = "deepseek/deepseek-v4-flash"
model_provider = "wavespeed"
[model_providers.wavespeed]
name = "WaveSpeed AI"
base_url = "https://llm.wavespeed.ai/v1"
env_key = "WAVESPEED_API_KEY"
wire_api = "responses"वेरिएबल नाम न बदलें
WAVESPEED_API_KEY वह एनवायरनमेंट वेरिएबल नाम है जिसे एजेंट पढ़ता है। इस नाम को config फ़ाइल में वैसा ही रखें, और अपनी असली API कुंजी को इसके बजाय अपने shell में डालें।
इस टर्मिनल के लिए अस्थायी
जब तक आप यह टर्मिनल विंडो बंद नहीं करते तब तक काम करता है।
export WAVESPEED_API_KEY="wsk_live_..."रीस्टार्ट के बाद भी रखें
की को आपके shell प्रोफ़ाइल में लिखता है ताकि नए टर्मिनल इसे पढ़ सकें।
echo 'export WAVESPEED_API_KEY="wsk_live_..."' >> ~/.zshrc
source ~/.zshrc