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Crush は Charm のオープンソースの ターミナル AI コーディングエージェントです。
プロトコル: OpenAI 互換
  • Base URL: https://api.orcarouter.ai/v1 (/v1 サフィックスを 含みます)

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インストール

npm install -g @charmland/crush
npm パッケージはランチャーで、初回実行時にプラットフォームのバイナリが自動的に ダウンロードされます (ネットワークアクセスが必要)。

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設定

設定ファイル: ~/.config/crush/crush.json (Windows: %USERPROFILE%\.config\crush\crush.json)。 
{
  "$schema": "https://charm.land/crush.json",
  "providers": {
    "orcarouter": {
      "type": "openai",
      "base_url": "https://api.orcarouter.ai/v1",
      "api_key": "sk-orca-...",
      "models": [
        { "id": "orcarouter/auto", "name": "OrcaRouter Auto", "context_window": 200000, "default_max_tokens": 4096 }
      ]
    }
  }
}
お好みで orcarouter/auto を特定のモデルに置き換えられます。例: anthropic/claude-opus-4.8 や google/gemini-2.5-flash。モデル ID は常に vendor/model 形式を使います。

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実行

crush run "Reply with exactly: OK"
期待される出力: OK。

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注意事項

  • base_url には /v1 を含める必要があります。
  • 初回実行時にバイナリをダウンロードするため、最初の起動にはネットワークアクセスが必要です。
  • models[].id は vendor/model 形式を使います (例: orcarouter/auto、anthropic/claude-opus-4.8)。

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thinking / reasoning を有効化する

crush.json でモデルごとに設定します:
  • OpenAI 形式のモデル — "reasoning_effort": "high" (値は low / medium / high)、さらにモデルに "can_reason": true を付けます。
  • Anthropic モデル — "think": true (拡張思考のブール値トグル)。
"models": [
  { "id": "anthropic/claude-sonnet-4.6", "name": "Sonnet 4.6", "context_window": 200000, "default_max_tokens": 4096, "can_reason": true, "reasoning_effort": "high" }
]
検証済み: reasoning_effort: "high" は OrcaRouter に対して動作します。