Работает на платформе
Digiseller
Digiseller
👋 Приветствуем вас! Предоставляем доступ к Claude Code CLI на базе совместимого API-решения для работы в популярных средах разработки. 💻 Сервис подходит для использования в инструментах и IDE, где требуется подключение моделей через совместимый API-интерфейс. Поддерживаются различные рабочие среды, включая VS Code, Cline, Cursor, OpenCode, Antigravity, OpenClaw и другие совместимые решения. 📦 После покупки вы получите: — API-ключ для подключения — подробную инструкцию по настройке — примеры использования в популярных средах разработки — доступ к дашборду для отслеживания запросов и расхода 🧩 В отдельных конфигурациях модели могут отображаться через Kiro provider ID. При необходимости вы можете самостоятельно ознакомиться с официальной информацией о Kiro в открытых источниках. ⚙️ Основной сценарий использования — задачи, связанные с разработкой и кодингом: — работа в CLI — использование в редакторах кода — подключение через расширения — применение в dev-средах и coding-инструментах 🚫 Для публичных чат-ботов, массовых API-интеграций, высоконагруженных сервисов и постоянной параллельной нагрузки доступ может подходить хуже, так как в таких сценариях возможны ограничения по запросам. 📱 Условия использования: — ключ можно использовать на разных устройствах — одновременная активность в нескольких местах может приводить к ограничениям — формат использования предполагает личную работу, а не коллективный доступ 🕒 Гарантийные сроки: — до 20M токенов — 5 дней с момента покупки — до 50M токенов — 4 дней с момента покупки — при большем объёме (200M+) — 3 дней с момента покупки 🔁 Ключи могут работать и дольше, однако гарантированный период ограничен указанными сроками. Поэтому начинать использование лучше сразу после покупки. 💬 Возврат средств: Если сервис вам не подошёл, напишите нам в течение 12 часов после покупки. При минимальном использовании ключа вопрос возврата средств может быть рассмотрен в индивидуальном порядке. 📊 Как проверить качество доступа: Рекомендуем сравнивать работу модели на ваших реальных задачах, а также на открытых benchmark-наборах с GitHub. Небольшие отличия в ответах допустимы, поскольку генерации моделей могут различаться от запуска к запуску.