Saltar para o conteúdo principal
O Factory Droid CLI (comando droid) é o agente de engenharia de software de IA de terminal da Factory AI.
Protocolo: compatível com OpenAI
  • Base URL: https://api.orcarouter.ai/v1 (inclui o sufixo /v1)

​
Instalação

macOS/Linux: 
curl -fsSL https://app.factory.ai/cli | sh
Windows (PowerShell): 
irm https://app.factory.ai/cli/windows | iex
O comando instalado é droid.

​
Configuração

Arquivo de configuração: ~/.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
    }
  ]
}
Troque orcarouter/auto por um modelo específico se preferir, por exemplo anthropic/claude-opus-4.8 ou google/gemini-2.5-flash. Os IDs de modelos sempre usam o formato vendor/model.

​
Execução

droid exec -m "orcarouter/auto" --auto low "Reply with exactly: OK"
Saída esperada: OK.

​
Notas

  • Os modelos personalizados vão no array custom_models.
  • Use provider: "generic-chat-completion-api" para o protocolo compatível com OpenAI.
  • A base_url deve incluir /v1.
  • --auto <low|medium|high> controla a autonomia (quanto o agente pode fazer sem supervisão) — não é o controle de raciocínio. Veja abaixo sobre thinking.
Extensão do VS Code: a extensão oficial da Factory para o VS Code compartilha o mesmo ~/.factory/config.json que a CLI — a entrada custom_models acima se aplica a ambos, sem nenhuma configuração de endpoint separada no editor. Duas ressalvas: a Factory só testa e mede o desempenho de forma completa contra as APIs oficiais da Anthropic/OpenAI, e um problema conhecido pode encaminhar subagentes de volta para a Anthropic em vez do seu modelo personalizado.

​
Ativar thinking / raciocínio

Controle o esforço de raciocínio com a flag -r / --reasoning-effort (separada de --auto): 
droid exec -m "anthropic/claude-sonnet-4.6" -r high --auto low "What is 17*23?"
Níveis: low / medium / high (o padrão é por modelo — modelos Anthropic vêm desativados por padrão, o GPT-5 usa medium por padrão). Você também pode defini-lo de forma persistente em settings.json via reasoningEffort. Verificado: -r high passa adiante para o OrcaRouter. (Nota: entradas em custom_models não têm campo de raciocínio — controle-o via -r ou settings.json.)