S

Bikin AI Coding Tools Anti Limit di Windows: 9router + Codex + Claude Code

Bikin AI Coding Tools Anti Limit di Windows: 9router + Codex + Claude Code
Ringkasan Artikel
Info singkat sebelum kamu membaca.

6 menit

21 Mei 2026

Artikel

Masalahnya bukan cuma soal provider mana yang paling murah. Masalah sebenernya adalah semua tool punya setting sendiri-sendiri. Kalau Codex pakai satu endpoint, Claude Code pakai endpoint lain, terus provider-nya mulai limit — kita harus utak-atik manual lagi.

Nah, 9router menarik karena dia jadi satu layer di tengah. Dari sisi tool, cukup arahin request ke endpoint lokal. Di belakangnya, 9router yang ngatur provider, combo, fallback, dan log request-nya.

Codex  ──┐
          ├──> 9router (localhost:20128) ──> Provider / Combo
Claude ──┘

Apa itu 9router?

9router adalah AI routing gateway yang ngasih endpoint OpenAI-compatible di local, default-nya di localhost:20128. Request dari tools seperti Codex, Claude Code, OpenClaw, Cursor, dan lainnya bisa diarahkan ke sana.

Di dashboard-nya kita bisa:

  • Connect provider AI

  • Bikin combo (jalur routing dengan fallback)

  • Buat API key endpoint

  • Lihat usage dan request log

Jadi bukan cuma tempat nyimpen API key, tapi layer routing yang bisa bantu fallback kalau jalur utama bermasalah.

Langkah 1 — Cek Node.js

Karena 9router diinstall via npm, pastikan dulu Node.js sudah ada di Windows. Buka Terminal atau PowerShell, lalu jalankan:

node -v
npm -v

Kalau keduanya keluar versi, lanjut. Kalau belum ada, install Node.js dulu dari nodejs.org.

Langkah 2 — Install dan Jalankan 9router

Install 9router secara global via npm:

npm install -g 9router

Setelah selesai, jalankan:

9router

Pilih opsi Web UI. Dashboard 9router akan otomatis terbuka di browser dengan alamat:

http://localhost:20128/dashboard

Default password: 123456.

Langkah 3 — Setup Codex Auth

Sekarang kita masuk ke setup Codex auth.

Karena salah satu manfaat 9router adalah jadi layer routing buat tool seperti Codex, maka Codex-nya perlu kita sambungkan dulu. Di tahap ini, ikuti flow auth yang disediakan di dashboard sampai koneksinya berhasil.

Pastikan Codex bisa masuk sebagai salah satu jalur yang nanti dipakai di dalam routing kita.

Langkah 4 — Tambah Custom Provider Sumopod

Kalau Codex sudah siap, lanjut kita tambahkan custom provider Sumopod.

Bagian ini penting karena di sinilah kita memasukkan endpoint AI Sumopod, API key, lalu model yang mau dipakai. Dengan cara ini, Sumopod bisa dijadikan jalur utama, jalur backup, atau salah satu layer fallback di combo yang nanti kita buat.

Masuk ke menu Providers, lalu tambahkan custom provider untuk Sumopod. Isi endpoint dan API key dari Sumopod, kemudian simpan konfigurasi provider tersebut.

Setelah custom provider berhasil dibuat, koneksikan lagi dengan cara input API key dari Sumopod. Setelah itu, lakukan Import Models. Kalau halaman provider di-scroll, kamu bisa melihat list model dari AI Sumopod yang sudah terbaca di 9router.

Langkah 5 — Bikin Combo Fallback

Nah, sekarang kita masuk to inti benefit 9router: combo fallback.

Di 9router ada konsep combos. Sederhananya, combo itu seperti menyusun stack model atau provider dalam satu jalur routing.

Misalnya layer pertama adalah Codex. Kalau sedang aman, request akan pakai Codex dulu. Tapi kalau quota habis, error, atau ada kendala lain, request bisa pindah ke provider kedua, misalnya Sumopod. Kalau masih perlu, request bisa turun lagi ke fallback ketiga.

Menurut gue, ini poin paling kuat dari 9router. Di sinilah 9router benar-benar terasa sebagai router AI tools, bukan sekadar tempat menyimpan API key.

Klik tombol Create Combo. Pada form Combo Name, isi dengan nama seperti 9router, lalu pilih kombinasi model yang kamu mau.

Susun prioritas modelnya seperti ini:

  1. Layer pertama — provider utama yang kualitasnya paling kamu suka.

  2. Layer kedua — custom provider Sumopod sebagai backup.

  3. Layer berikutnya — fallback tambahan kalau kamu punya provider lain.

Kalau kamu sudah menemukan kombinasi model yang pas, atur urutannya: mana model pertama, kedua, dan seterusnya.

Provider = sumber model. Combo = urutan jalur request + fallback.

Nama combo ini penting karena akan dipakai sebagai model ID di tool yang kita sambungkan nanti.

Langkah 6 — Buat API Key Endpoint

Masuk ke menu Endpoint, lalu buat key baru. Contohnya beri nama sandbox. Setelah key dibuat, copy dan simpan.

Ini yang akan kita pakai sebagai:

  • BASE_URL → http://localhost:20128/v1

  • API_KEY → key yang baru dibuat

  • MODEL_ID → nama combo (contoh: 9router)

Langkah 7 — Connect Codex ke 9router

Masuk ke menu CLI Tools di dashboard 9router, lalu pilih OpenAI Codex CLI / App.

Di halaman ini, endpoint dan API key biasanya sudah terisi otomatis. Yang perlu diatur adalah bagian model:

  1. Klik tombol Select Model

  2. Pilih combo yang sudah dibuat — contoh: 9router

  3. Klik Apply

Setelah Apply, konfigurasi Codex diarahkan ke 9router. Request dari Codex masuk dulu ke 9router, baru diteruskan ke provider atau combo di belakangnya.

Buka Codex CLI di VSCode, lalu test prompt sederhana:

Bikinin fungsi JavaScript sederhana untuk menghitung rata-rata array.

Cek di dashboard 9router → Usage — kalau request Codex muncul di sana, berarti routing sudah berjalan.

Langkah 8 — Connect Claude Code ke 9router

Masuk ke menu CLI Tools lagi, lalu pilih Claude Code.

Di halaman ini, kita perlu mengatur tiga model Claude yang dipakai Claude Code:

Model

Pilihan

Claude Opus

Select Model → 9router

Claude Sonnet

Select Model → kimi-2.6 (Sumopod)

Claude Haiku

Select Model → glm-5.1 (Sumopod)

Klik Apply setelah ketiganya terisi.

Jadi Claude Code tetap merasa dia pakai Opus, Sonnet, dan Haiku — tapi di belakangnya 9router yang menentukan request masuk ke combo atau model Sumopod yang sudah dipilih.

Catatan: Kalau model Sumopod belum muncul di pilihan, cek menu Providers. Pastikan Sumopod sudah connect dan modelnya sudah terbaca di 9router.

Jalankan Claude Code, lalu test prompt:

Bikinin rencana refactor kecil untuk file ini dan jelasin dalam 3 langkah.

Cek kembali di Usage dashboard — kalau request Codex dan Claude Code sama-sama muncul di log 9router, setup ini sudah bukan teori lagi.

Local vs VPS — Kapan Pakai Yang Mana?

Local

VPS

Cocok untuk

Personal workflow, 1 device

Tim, multi-device, always-on

Biaya server

Gratis

Berbayar

Keamanan

Endpoint hanya di local machine

Perlu firewall & security setup

Hidup 24 jam

Tidak (ikut laptop)

Ya

Kemudahan setup

Lebih simpel

Lebih kompleks

Kalau kebutuhan kamu cuma untuk diri sendiri di satu laptop Windows, versi local ini paling simpel. Tidak perlu buka port, tidak perlu server hidup 24 jam, dan lebih aman karena endpoint-nya hanya di local machine.

Kalau mau dipakai lintas device, dipakai tim, atau router-nya harus selalu hidup meskipun laptop mati — baru VPS lebih masuk akal.

Local untuk personal workflow. VPS untuk always-on dan multi-device.

Ringkasan Perintah dan Config

Cek Node.js

node -v
npm -v

Install dan Jalankan 9router

npm install -g 9router
9router

URL Dashboard dan Endpoint

Dashboard : http://localhost:20128/dashboard
API endpoint: http://localhost:20128/v1

Setup Codex via CLI Tools

CLI Tools → OpenAI Codex CLI / App → Model → Select Model → 9router → Apply

Setup Claude Code via CLI Tools

CLI Tools → Claude Code
Claude Opus   → Select Model → 9router
Claude Sonnet → Select Model → kimi-2.6
Claude Haiku  → Select Model → glm-5.1
Apply

Checklist Akhir

  • ✅ Node.js dan npm terinstall

  • ✅ 9router terinstall dan dashboard terbuka

  • ✅ Provider terhubung

  • ✅ Combo dibuat

  • ✅ API key endpoint dibuat

  • ✅ Codex terhubung ke 9router

  • ✅ Claude Code terhubung ke 9router

  • ✅ Usage di dashboard terbaca dari kedua tool

Value terbesarnya: kamu tidak perlu terlalu bergantung ke satu jalur. Kalau satu provider limit atau error, routing dan fallback bisa diatur lebih rapi — semua dari satu endpoint lokal di Windows.

Referensi: https://youtu.be/bf_wXMifSw0

Cari artikel lainnya?

Jelajahi catatan lain tentang automation, produk digital, dan cara kerja yang lebih efisien.

Lihat artikel

Artikel Lainnya

Temukan lebih banyak insight tentang automation dan produktivitas.