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Documentation Index

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1. Patrones de integración principales

1.1 Autenticación y enrutamiento unificados

// Core logic: Replace API Key, Base URL, add APP-Code
const config = {
  apiKey: 'your-aihubmix-api-key',  // Replace with aihubmix API Key
  baseURL: 'https://aihubmix.com',   // Replace with aihubmix gateway
  headers: {
    'APP-Code': 'App Code'  // App Code can be obtained from https://aihubmix.com/appstore
  }
};

// Model routing rules
function routeModel(modelName: string) {
  if (modelName.startsWith('claude')) {
    // Claude models: Use Anthropic SDK
    return 'anthropic';
  } else if (modelName.startsWith('gemini') && !modelName.endsWith('-nothink') && !modelName.endsWith('-search')) {
    // Gemini models: Use Google SDK, endpoint https://aihubmix.com/gemini
    return 'gemini';
  } else {
    // Other models: Use OpenAI compatible interface
    return 'openai';
  }
}

1.2 Puntos de manejo especiales

  • Corrección de tools vacíos: Cuando tools=[] y existe tool_choice, elimina automáticamente tool_choice
  • Extensiones de archivo: Establece automáticamente las extensiones de archivo correctas según mediaType
  • Control de caché: Admite etiquetas <cache> para el control de caché

2. Implementación de integración unificada

2.1 Wrapper del cliente principal

class AihubmixModelClient {
  private config: {
    apiKey: string;
    baseURL: string;
    appCode: string;
  };

  constructor(apiKey: string) {
    this.config = {
      apiKey,
      baseURL: 'https://aihubmix.com',
      appCode: 'App Code can be obtained from https://aihubmix.com/appstore'
    };
  }

  async chatCompletion(model: string, messages: any[], options: any = {}) {
    // Automatically route to corresponding SDK based on model name
    if (model.startsWith('claude')) {
      return this.claudeCompletion(model, messages, options);
    } else if (model.startsWith('gemini')) {
      return this.geminiCompletion(model, messages, options);
    } else {
      return this.openaiCompletion(model, messages, options);
    }
  }

  private async claudeCompletion(model: string, messages: any[], options: any) {
    const { Anthropic } = await import('@anthropic-ai/sdk');
    const client = new Anthropic({
      apiKey: this.config.apiKey,
      baseURL: this.config.baseURL,
      defaultHeaders: { 'APP-Code': this.config.appCode }
    });
    return client.messages.create({ model, messages, ...options });
  }

  private async geminiCompletion(model: string, messages: any[], options: any) {
    const { GoogleGenerativeAI } = await import('@google/generative-ai');
    const genAI = new GoogleGenerativeAI(this.config.apiKey, {
      baseURL: `${this.config.baseURL}/gemini/v1beta`,
      defaultHeaders: { 'APP-Code': this.config.appCode }
    });
    const genModel = genAI.getGenerativeModel({ model });
    return genModel.generateContent(messages);
  }

  private async openaiCompletion(model: string, messages: any[], options: any) {
    const OpenAI = await import('openai');
    const client = new OpenAI.default({
      apiKey: this.config.apiKey,
      baseURL: `${this.config.baseURL}/v1`,
      defaultHeaders: { 'APP-Code': this.config.appCode }
    });
    return client.chat.completions.create({ model, messages, ...options });
  }
}

// Usage example
const client = new AihubmixModelClient('your-aihubmix-api-key');
await client.chatCompletion('gpt-4o-mini', messages);
await client.chatCompletion('claude-3-5-sonnet-20241022', messages);
await client.chatCompletion('gemini-2.5-flash', messages);

2.2 Funciones auxiliares y manejo especial

// Empty tools fix
function fixToolChoice(requestBody: any): any {
  if (requestBody.tools?.length === 0 && requestBody.tool_choice) {
    delete requestBody.tool_choice;
  }
  return requestBody;
}

// File extension mapping
function setFileExtension(mediaType: string): string {
  const mimeToExt: Record<string, string> = {
    'audio/mpeg': 'mp3', 'audio/wav': 'wav', 'audio/flac': 'flac'
  };
  return mimeToExt[mediaType] || 'bin';
}

// Cache control
function processCacheTags(content: string): { content: string; cacheControl?: any } {
  if (content.includes('<cache>')) {
    return { content: content.replace('<cache>', ''), cacheControl: { type: 'ephemeral' } };
  }
  return { content };
}

3. Despliegue y configuración

3.1 Variables de entorno

const config = {
  apiKey: process.env.AIHUBMIX_API_KEY || '',
  baseURL: process.env.AIHUBMIX_BASE_URL || 'https://aihubmix.com',
  appCode: process.env.AIHUBMIX_APP_CODE || 'App Code can be obtained from https://aihubmix.com/appstore'
};

3.2 Manejo de errores

class AihubmixError extends Error {
  constructor(message: string, public code?: string, public status?: number) {
    super(message);
    this.name = 'AihubmixError';
  }
}

function handleAihubmixErrors(error: any): AihubmixError {
  const message = error.message || 'Unknown error';
  if (message.toLowerCase().includes('rate limit')) {
    return new AihubmixError('Rate limit exceeded', 'RATE_LIMIT', 429);
  } else if (message.toLowerCase().includes('unauthorized')) {
    return new AihubmixError('Authentication failed', 'AUTH_ERROR', 401);
  } else {
    return new AihubmixError(message, error.code, error.status);
  }
}

4. Implementaciones de referencia y lista de comprobación

4.1 Referencia del cliente cherry-studio (TypeScript)

Los siguientes puntos clave del AihubmixAPIClient.ts de cherry-studio pueden servir como patrón para que aplicaciones de terceros (frontend/escritorio) integren aihubmix con TypeScript:
  • Adición unificada de código de descuento: Combina extra_headers a nivel de Provider y establece APP-Code (el proyecto utiliza MLTG2087)
  • Enrutamiento multicliente:
    • claude* → Usa el cliente de Anthropic
    • gemini*/imagen* que no terminan con -nothink/-search y no contienen embedding → Usa el cliente de Gemini (apiHost: https://aihubmix.com/gemini)
    • Serie OpenAI (excluyendo gpt-oss) → Usa el cliente compatible con OpenAI
    • Otros → Recae en el cliente OpenAI predeterminado
  • Obtención de la BaseURL: Se exporta desde el cliente específico al que se ha enrutado actualmente, manteniendo las diferencias de endpoint entre proveedores

4.2 Referencia de dify-plugin-aihubmix (Python)

Los siguientes puntos clave de la implementación de dify-plugin-aihubmix pueden servir como patrón para que herramientas de terceros en Python integren aihubmix:
  • Adición unificada de código de descuento: Combina extra_headers a nivel de Provider y establece APP-Code (el proyecto utiliza Dify2025)
  • Enrutamiento multicliente:
    • claude* → Usa el cliente de Anthropic
    • gemini*/imagen* que no terminan con -nothink/-search y no contienen embedding → Usa el cliente de Gemini (apiHost: https://aihubmix.com/gemini)
    • Serie OpenAI (excluyendo gpt-oss) → Usa el cliente compatible con OpenAI
    • Otros → Recae en el cliente OpenAI predeterminado
  • Obtención de la BaseURL: Se exporta desde el cliente específico al que se ha enrutado actualmente, manteniendo las diferencias de endpoint entre proveedores

4.3 Lista de comprobación de alineación

  • La entrada del Provider unifica la combinación de extra_headers e inyecta APP-Code
  • El cliente de Gemini usa https://aihubmix.com/gemini como apiHost
  • Las reglas de enrutamiento son consistentes para claude*, gemini*/imagen*, serie OpenAI (excluyendo gpt-oss)
  • Fallback predeterminado al cliente OpenAI, manteniendo el comportamiento de la interfaz compatible con OpenAI
  • getBaseURL() siempre se exporta desde el cliente actualmente enrutado, evitando valores codificados

5. Lista de comprobación para la migración

  • Sustituye la clave API por la de aihubmix
  • Sustituye la Base URL por https://aihubmix.com
  • Añade la cabecera APP-Code para el descuento
  • Implementa la lógica de enrutamiento del modelo (claude/gemini/openai)
  • Gestiona la corrección de tool_choice cuando los tools están vacíos
  • Configura el manejo del tipo MIME para las subidas de archivos
  • Prueba diversas llamadas a modelos

Última actualización: 2026-06-01