Skip to main content
AIHubMix stellt AI Agents (Coding-Assistenten wie Claude Code, Codex, Cursor und Cline) eine Reihe maschinenlesbarer Einstiegspunkte bereit. Ein Agent kann damit eigenständig Modelle entdecken, Aufrufe generieren, die Verbindung verifizieren und Ihnen abschließend einen fertig konfigurierten Playground-Link übergeben. Diese Seite fasst alle Einstiegspunkte zusammen, mit jeweils einem kopierbaren Befehl.

​
Einstieg in einem Satz

Senden Sie den folgenden Satz an Ihren AI Agent:
agents.md ist eine Integrationsanleitung, die Agents direkt ausführen können: API Key prüfen, ein Modell aus dem Echtzeitkatalog auswählen, protokollgerecht aufrufen und Ende-zu-Ende verifizieren, inklusive einer Tabelle zur Fehlerbehebung.

​
Übersicht der Einstiegspunkte

​
llms.txt pro Modell

Jedes Modell hat eine maschinenlesbare Aufrufanleitung mit Preisen, einer Liste verifizierter Fähigkeiten, unterstützten Protokoll-Endpunkten und lauffähigen Beispielen:
Der Tab llms.txt auf der Modelldetailseite öffnet die zugehörige Datei direkt. Modelle ohne abgeschlossene Verifikation liefern ein Hinweisdokument, das auf den Echtzeitkatalog und das Parameter-Schema verweist und keine unverifizierten Fähigkeitsangaben enthält.

​
Playground Skill

Übergeben Sie die Funktionen des Playgrounds (Modelltests, Parameterabstimmung, Vergleich mit identischer Eingabe, Bild- und Videogenerierung, Übergabe per Deep-Link) an Ihren Agent:
Der Skill wird zusätzlich unter /.well-known/skills/aihubmix-playground/SKILL.md veröffentlicht und lässt sich über das GitHub-Repository mit npx skills add AIhubmix/skills installieren. Für Integrations- und Anbindungsszenarien verwenden Sie den AIHubMix API Skill. Ein Agent kann Direktlinks generieren, mit denen Sie eine bereits konfigurierte Playground-Session im Browser übernehmen:
  • Modellvergleich: https://playground.aihubmix.com/?models=gemini-3.7-flash,claude-opus-4-1 (bis zu 6 Modelle)
  • Direktkonfiguration: https://playground.aihubmix.com/?config=<base64url-kodiertes JSON>; das JSON hat die Form {"model": "...", "proto": "chat", "params": {...}, "system": "...", "draft": "..."}, wobei draft das Eingabefeld vorbefüllt, ohne zu senden
Die Link-Parameter sind einmalig: Nach dem Laden der Seite werden sie aus der Adresszeile entfernt und enthalten keine Schlüssel.

​
Codegenerierung

Das npm-Paket @aihubmix/codegen bietet programmatische Codegenerierung für 4 Protokolle und 7 Sprachen; die erzeugten Request-Bodys entsprechen den Requests, die der Playground tatsächlich sendet. @aihubmix/model-schema wandelt Parameter-Schemas in Codegen-Eingaben um.

​
Häufige Fragen

​
Wie verifiziert ein Agent die erfolgreiche Integration?

agents.md enthält Schritte zur Ende-zu-Ende-Verifikation: Es wird eine minimale Anfrage mit einer geforderten exakten Antwort gesendet, anschließend werden Antwortinhalt und Modell-Echo geprüft. HTTP 200 bedeutet nicht Erfolg; der Antwortinhalt muss geprüft werden.

​
Welche Zugangsdaten sind für Aufrufe erforderlich?

Ein AIHubMix API Key, übergeben über die Umgebungsvariable AIHUBMIX_API_KEY. Sie können ihn in der Konsole erstellen. Schreiben Sie den Key nicht in Code, Skripte oder Konversationen.

​
Welche Modelle deckt llms.txt pro Modell ab?

Verifizierte Modelle liefern eine vollständige Dokumentation (die Fähigkeitsliste stammt aus offiziell verifizierten Daten), alle übrigen Modelle liefern ein Hinweisdokument. Die Abdeckung wächst mit dem Fortschritt der Verifikation.

​
Wie ist der aktuelle Stand der MCP-Unterstützung?

Der MCP-Endpunkt bietet derzeit Bildgenerierung an; der Funktionsausbau läuft. In der aktuellen Phase werden der Skill und die Integration über agents.md empfohlen.
Zuletzt aktualisiert: 2026-08-20