AiHubMix Documentation Hub

GET

https://aihubmix.com

api

models

API de gestión de modelos

curl --request GET \
  --url https://aihubmix.com/api/v1/models \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'

import requests

url = "https://aihubmix.com/api/v1/models"

headers = {"Authorization": "Bearer <token>"}

response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.text)

{
  "data": [
    {}
  ],
  "model_id": "<string>",
  "desc": "<string>",
  "types": "<string>",
  "features": "<string>",
  "input_modalities": "<string>",
  "max_output": "<string>",
  "context_length": "<string>",
  "pricing": {},
  "pricing.input": 123,
  "pricing.output": 123,
  "pricing.cache_read": 123,
  "pricing.cache_write": 123
}

Nueva versión de la API

Obtener información de los modelos

Endpoint: GET https://aihubmix.com/api/v1/models Descripción: Recupera información detallada de todos los modelos disponibles.

Descripción de los campos del objeto de modelo

data

array

Un array de objetos con la información de los modelos.

model_id

string

El identificador único del modelo.

desc

string

Una descripción de la funcionalidad del modelo (en inglés).

types

string

Tipo de modelo. Valores admitidos: llm (Modelo de lenguaje grande), image_generation, video, tts (Texto a voz), stt (Voz a texto), embedding, rerank.

features

string

Funciones admitidas. Valores admitidos: thinking (razonamiento), tools (uso de herramientas), function_calling, web (búsqueda web), deepsearch, long_context, structured_outputs.

input_modalities

string

Modalidades de entrada admitidas. Valores admitidos: text, image, audio, video, pdf.

max_output

string

Número máximo de tokens de salida.

context_length

string

Tamaño de la ventana de contexto (número máximo de tokens de entrada).

pricing

object

Objeto con la información de precios.

pricing.input

number

Precio de los tokens de entrada (por cada 1K tokens, en USD).

pricing.output

number

Precio de los tokens de salida (por cada 1K tokens, en USD).

pricing.cache_read

number

Precio de lectura desde caché (por cada 1K tokens, en USD, campo opcional).

pricing.cache_write

number

Precio de escritura en caché (por cada 1K tokens, en USD, campo opcional).

Ejemplos de solicitud

import requests

# API Endpoint
url = "https://aihubmix.com/api/v1/models"

response = requests.get(url)
print(response.json())

# Example with parameters
params = {
    "type": "llm",                   
	"modalities": "text",
	"model": "gpt-5",
	"features": "thinking",
    "sort_by": "context_length",
    "sort_order": "desc"    
}
response = requests.get(url, params=params)
print(response.json())

fetch('https://aihubmix.com/api/v1/models')
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));

// Example with parameters
const params = new URLSearchParams({
  type: 'llm',
  modalities: 'text',
  model: 'gpt-5',
  features: 'thinking',
  sort_by: 'context_length',
  sort_order: 'desc' 
});

fetch(`https://aihubmix.com/api/v1/models?${params}`)
  .then(response => response.json())
  .then(data => console.log(data));

# Get all models
curl -X GET "https://aihubmix.com/api/v1/models"

# Get models with specific filters
curl -X GET "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm&modalities=text&model=gpt-5&features=thinking&sort_by=context_length&sort_order=desc"

Descripción de los parámetros de la solicitud (para filtrado)

type

string

Tipo de modelo. Valores admitidos: llm (Modelo de lenguaje grande), image_generation, video, tts (Texto a voz), stt (Voz a texto), embedding, rerank.

modalities

string

Modalidades de entrada. Valores admitidos: text, image, audio, video, pdf. Admite consultas multimodalidad (separadas por comas).

model

string

Búsqueda difusa por nombre de modelo (admite coincidencia parcial).

features

string

Funciones del modelo. Valores admitidos: thinking (razonamiento), tools (uso de herramientas), function_calling, web (búsqueda web), deepsearch, long_context, structured_outputs. Admite consultas multifunción (separadas por comas).

sort_by

string

Campo de ordenación. Valores admitidos:

model_ratio: Ordena por relación coste-eficacia.
context_length: Ordena por longitud del contexto.
coding: Prioriza los modelos para programación.
order: Ordena por el orden predeterminado.

sort_order

string

Orden de clasificación. Valores admitidos:

asc (ascendente)
desc (descendente)

Ejemplo de respuesta exitosa

{
    "data": [
        {
            "model_id": "gpt-5",
            "desc": "GPT-5 is OpenAI's flagship model for coding, reasoning, and agentic tasks across domains.",
            "pricing": {
                "cache_read": 0.125,
                "input": 1.25,
                "output": 10
            },
            "types": "llm",
            "features": "thinking,tools,function_calling,structured_outputs",
            "input_modalities": "text,image",
            "max_output": 128000,
            "context_length": 400000
        },
        {
            "model_id": "gpt-5-codex",
            "desc": "GPT-5-Codex is a version of GPT-5 optimized for autonomous coding tasks in Codex or similar environments. It is only available in the Responses API, and the underlying model snapshots will be updated regularly. https://docs.aihubmix.com/en/api/Responses-API You can also use it in codex-cll; see https://docs.aihubmix.com/en/api/Codex-CLI for using codex-cll through Aihubmix.",
            "pricing": {
                "cache_read": 0.125,
                "input": 1.25,
                "output": 10
            },
            "types": "llm",
            "features": "thinking,tools,function_calling,structured_outputs",
            "input_modalities": "text,image",
            "max_output": 128000,
            "context_length": 400000
        }
    ],
    "message": "",
    "success": true
}

Ejemplos de escenarios de uso

GET https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm

GET https://aihubmix.com/api/v1/models?tag=coding&sort_by=context_length&sort_order=desc

GET https://aihubmix.com/api/v1/models?model=gpt-5

GET https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm&modalities=text,image&features=function_calling&sort_by=model_ratio&sort_order=asc

GET https://aihubmix.com/api/v1/models?sort_by=coding

Nota: Al usar la ordenación inteligente para modelos de programación, el sistema priorizará los modelos etiquetados con coding, y los demás modelos se mostrarán en el orden predeterminado.

Optimización del rendimiento

Mecanismo de caché

Política de caché: Caché HTTP, duración de la caché de 300 segundos (5 minutos).
Control de caché: Cache-Control: public, max-age=300, stale-while-revalidate=300
Validación de contenido: Admite validación de hash de contenido mediante ETag.

Ejemplo de uso de la caché

# Conditional request using ETag
curl -H "If-None-Match: \"abc123...\"" \
     https://aihubmix.com/api/v1/models

Si el contenido no se ha actualizado, el servidor devuelve un código de estado 304 Not Modified.

Manejo de errores

{
  "success": false,
  "message": "Invalid request parameter format"
}

{
  "success": false,
  "message": "Internal server error, please try again later"
}

Notas importantes

Integridad de datos: Este endpoint devuelve todos los modelos que cumplen los criterios, sin paginación.
Compatibilidad de tipos: Admite la asignación automática entre identificadores de tipo nuevos y antiguos:
- t2t ↔ llm
- t2i ↔ image_generation
- t2v ↔ video
- reranking ↔ rerank
Lógica de filtrado: Múltiples condiciones de filtro se combinan con un Y lógico.
Regla de ordenación: Cuando no se especifica un método de ordenación, los modelos se organizan en el orden predeterminado del sistema.

Versión heredada de la API

⚠️ Nota: Los siguientes son endpoints de la API heredada. Se recomienda utilizar la nueva versión de la API para obtener mejor rendimiento y funcionalidades.

Obtener la lista de modelos

Endpoint: GET /v1/models

Si el usuario ha iniciado sesión, recupera la lista de modelos disponibles para el grupo del usuario. Si no se ha iniciado sesión, recupera la lista del grupo default.
Si la cabecera contiene un campo Authorization, consulta la lista de modelos configurados para el token correspondiente.

Ejemplo de respuesta:

{
  "data": [
    {
      "id": "gpt-4o-mini",
      "object": "model",
      "created": 1626777600,
      "owned_by": "OpenAI",
      "permission": [
        {
          "id": "modelperm-LwHkVFn8AcMItP432fKKDIKJ",
          "object": "model_permission",
          "created": 1626777600,
          "allow_create_engine": true,
          "allow_sampling": true,
          "allow_logprobs": true,
          "allow_search_indices": false,
          "allow_view": true,
          "allow_fine_tuning": false,
          "organization": "*",
          "group": null,
          "is_blocking": false
        }
      ],
      "root": "gpt-4o-mini",
      "parent": null
    }
  ]
}

Respuesta

Código de estado	Significado	Descripción	Modelo de datos
200	OK	ninguno	En línea

Estructura de datos de la respuesta

Código de estado 200

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
» data	[object]	true	ninguno
»» id	string	true	ID del modelo
»» object	string	true	`model`
»» created	integer	true	Marca temporal de creación
»» owned_by	string	true	Desarrollador
»» permission	[object]¦null	true	ninguno
»»» id	string	true	ninguno
»»» object	string	true	ninguno
»»» created	integer	true	ninguno
»»» allow_create_engine	boolean	true	ninguno
»»» allow_sampling	boolean	true	ninguno
»»» allow_logprobs	boolean	true	ninguno
»»» allow_search_indices	boolean	true	ninguno
»»» allow_view	boolean	true	ninguno
»»» allow_fine_tuning	boolean	true	ninguno
»»» organization	string	true	ninguno
»»» group	null	true	ninguno
»»» is_blocking	boolean	true	ninguno
»» root	string	true	Nombre del modelo raíz
»» parent	null	true	Modelo padre

Obtener información del modelo

Endpoint: GET /v1/models/:model

Parámetros de la solicitud

Nombre	Ubicación	Tipo	Obligatorio	Descripción
model	path	string	true	ID del modelo

Ejemplo de respuesta:

200 Response

{
  "id": "string",
  "object": "string",
  "created": 0,
  "owned_by": "string",
  "permission": [
    {
      "id": "string",
      "object": "string",
      "created": 0,
      "allow_create_engine": true,
      "allow_sampling": true,
      "allow_logprobs": true,
      "allow_search_indices": true,
      "allow_view": true,
      "allow_fine_tuning": true,
      "organization": "string",
      "group": null,
      "is_blocking": true
    }
  ],
  "root": "string",
  "parent": null
}

Respuesta

Código de estado	Significado	Descripción	Modelo de datos
200	OK	ninguno	En línea

Estructura de datos de la respuesta

Código de estado 200

Nombre	Tipo	Obligatorio	Descripción
id	string	true	ID del modelo
object	string	true	`model`
created	integer	true	Marca temporal de creación
owned_by	string	true	Desarrollador
permission	[object]	true	ninguno
» id	string	false	ninguno
» object	string	false	ninguno
» created	integer	false	ninguno
» allow_create_engine	boolean	false	ninguno
» allow_sampling	boolean	false	ninguno
» allow_logprobs	boolean	false	ninguno
» allow_search_indices	boolean	false	ninguno
» allow_view	boolean	false	ninguno
» allow_fine_tuning	boolean	false	ninguno
» organization	string	false	ninguno
» group	null	false	ninguno
» is_blocking	boolean	false	ninguno
root	string	true	Nombre del modelo raíz
parent	null	true	Modelo padre

Última actualización: 2026-06-01

Información del usuario actualObtener la información del usuario actual y el saldo de la cuenta

API de gestión de modelos

curl --request GET \
  --url https://aihubmix.com/api/v1/models \
  --header 'Authorization: Bearer <token>'

import requests

url = "https://aihubmix.com/api/v1/models"

headers = {"Authorization": "Bearer <token>"}

response = requests.get(url, headers=headers)

print(response.text)

{
  "data": [
    {}
  ],
  "model_id": "<string>",
  "desc": "<string>",
  "types": "<string>",
  "features": "<string>",
  "input_modalities": "<string>",
  "max_output": "<string>",
  "context_length": "<string>",
  "pricing": {},
  "pricing.input": 123,
  "pricing.output": 123,
  "pricing.cache_read": 123,
  "pricing.cache_write": 123
}

Endpoints de modelo

API de plataforma

API de gestión de modelos

Nueva versión de la API

Obtener información de los modelos

Descripción de los campos del objeto de modelo

Ejemplos de solicitud

Descripción de los parámetros de la solicitud (para filtrado)

Ejemplo de respuesta exitosa

Ejemplos de escenarios de uso

Optimización del rendimiento

Mecanismo de caché

Ejemplo de uso de la caché

Manejo de errores

Notas importantes

Versión heredada de la API

Obtener la lista de modelos

Respuesta

Estructura de datos de la respuesta

Obtener información del modelo

Parámetros de la solicitud

Respuesta

Estructura de datos de la respuesta

​Nueva versión de la API

​Obtener información de los modelos

​Descripción de los campos del objeto de modelo

​Ejemplos de solicitud

​Descripción de los parámetros de la solicitud (para filtrado)

​Ejemplo de respuesta exitosa

​Ejemplos de escenarios de uso

​Optimización del rendimiento

​Mecanismo de caché

​Ejemplo de uso de la caché

​Manejo de errores

​Notas importantes

​Versión heredada de la API

​Obtener la lista de modelos

​Respuesta

​Estructura de datos de la respuesta

​Obtener información del modelo

​Parámetros de la solicitud

​Respuesta

​Estructura de datos de la respuesta

Nueva versión de la API

Obtener información de los modelos

Descripción de los campos del objeto de modelo

Ejemplos de solicitud

Descripción de los parámetros de la solicitud (para filtrado)

Ejemplo de respuesta exitosa

Ejemplos de escenarios de uso

Optimización del rendimiento

Mecanismo de caché

Ejemplo de uso de la caché

Manejo de errores

Notas importantes

Versión heredada de la API

Obtener la lista de modelos

Respuesta

Estructura de datos de la respuesta

Obtener información del modelo

Parámetros de la solicitud

Respuesta

Estructura de datos de la respuesta