Zum Hauptinhalt springen
Factory Droid CLI (Befehl droid) ist Factory AIs Terminal-KI-Software-Engineering-Agent.
Protokoll: OpenAI-kompatibel
  • Basis-URL: https://api.orcarouter.ai/v1 (enthält das /v1-Suffix)

​
Installation

macOS/Linux: 
curl -fsSL https://app.factory.ai/cli | sh
Windows (PowerShell): 
irm https://app.factory.ai/cli/windows | iex
Der installierte Befehl ist droid.

​
Konfiguration

Konfigurationsdatei: ~/.factory/config.json. 
{
  "custom_models": [
    {
      "model_display_name": "OrcaRouter Auto",
      "model": "orcarouter/auto",
      "base_url": "https://api.orcarouter.ai/v1",
      "api_key": "sk-orca-...",
      "provider": "generic-chat-completion-api",
      "max_tokens": 8192
    }
  ]
}
Tausche orcarouter/auto bei Bedarf gegen ein bestimmtes Modell, z. B. anthropic/claude-opus-4.8 oder google/gemini-2.5-flash. Modell-IDs verwenden immer das Format vendor/model.

​
Ausführen

droid exec -m "orcarouter/auto" --auto low "Reply with exactly: OK"
Erwartete Ausgabe: OK.

​
Hinweise

  • Benutzerdefinierte Modelle kommen in das Array custom_models.
  • Verwende provider: "generic-chat-completion-api" für das OpenAI-kompatible Protokoll.
  • Die base_url muss /v1 enthalten.
  • --auto <low|medium|high> steuert die Autonomie (wie viel der Agent unbeaufsichtigt tun darf) — es ist nicht die Reasoning-Steuerung. Siehe unten für Thinking.
VS Code-Erweiterung: Factorys offizielle VS Code-Erweiterung teilt sich dieselbe ~/.factory/config.json wie die CLI — der obige custom_models-Eintrag gilt für beide, ohne separate Endpunkt-Einstellung im Editor. Zwei Vorbehalte: Factory testet und benchmarkt nur die offiziellen Anthropic/OpenAI-APIs vollständig, und ein bekanntes Problem kann Subagenten zurück zu Anthropic statt zu deinem benutzerdefinierten Modell leiten.

​
Thinking / Reasoning aktivieren

Steuere den Reasoning-Effort mit dem Flag -r / --reasoning-effort (getrennt von --auto): 
droid exec -m "anthropic/claude-sonnet-4.6" -r high --auto low "What is 17*23?"
Stufen: low / medium / high (Standard ist pro Modell — Anthropic-Modelle standardmäßig aus, GPT-5 standardmäßig medium). Du kannst es auch dauerhaft in settings.json über reasoningEffort setzen. Verifiziert: -r high wird an OrcaRouter durchgereicht. (Hinweis: custom_models-Einträge haben kein Reasoning-Feld — steuere es über -r oder settings.json.)