> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://docs.aihubmix.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # LobeHub ### De LobeChat a LobeHub LobeHub es el sucesor de LobeChat, un proyecto de código abierto que ha superado las 77.000 estrellas en GitHub. En 2026, el proyecto se rebautizó y migró de `lobehub/lobe-chat` a `lobehub/lobehub`, reposicionándose desde un "cliente de ChatGPT de código abierto" a una **plataforma de colaboración con agentes** completa. La descripción oficial lo presenta como "un espacio para el trabajo y la vida en el que descubres, construyes y colaboras con compañeros de equipo Agentes que crecen contigo". Bajo esta nueva narrativa de producto, el Agente ya no es una utilidad de apoyo: es la unidad de trabajo más pequeña en LobeHub. ### Tres modos de despliegue LobeHub se ofrece en tres modos de despliegue que cubren desde usuarios individuales hasta equipos empresariales. | Modo | Punto de entrada | Almacenamiento de datos | Más adecuado para | | :------------------------------------- | :---------------------------------------------------------- | :---------------------- | :----------------------------------------------------------------- | | LobeHub Cloud | [lobehub.com](https://lobehub.com/) | Nube gestionada | Prueba sin configuración con créditos de suscripción | | Cliente de escritorio | [lobehub.com/downloads](https://lobehub.com/downloads) | Local | Acceso sin conexión; integración nativa con macOS / Windows | | Autoalojado (Docker / Vercel / Zeabur) | [Repositorio en GitHub](https://github.com/lobehub/lobehub) | Tu propia base de datos | Despliegue privado, workspaces de equipo, personalización profunda | La edición en la nube otorga **450.000 créditos de cómputo gratuitos** al registrarse. Las suscripciones de pago están estructuradas en Starter, Premium y Ultimate, con recargas de créditos opcionales. Las ediciones de escritorio y autoalojada son gratuitas en sí mismas; los costos de inferencia se pagan a través de las claves API del propio usuario. ### Capacidades principales en la versión de 2026 La versión de 2026 de LobeHub ha superado con creces al cliente de chat tradicional. Su matriz de capacidades ahora incluye: * **Acceso a modelos de múltiples proveedores**: Compatibilidad nativa con más de 70 proveedores, incluidos OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Moonshot, Zhipu, Alibaba, Volcano Engine y Ollama. * **Agent Groups**: Cuatro modos de colaboración multi-agente — Sequential, Parallel, Iterative y Debate. * **Marketplace de plugins MCP**: Basado en el estándar Model Context Protocol, con más de 10.000 Skills instalables con un clic ya listadas. * **Memoria personal**: Memoria a largo plazo transparente y estructurada que los usuarios pueden inspeccionar y editar en cualquier momento. * **Runtime de agentes heterogéneo** (introducido en la RFC-153, lanzado en la línea v2.1): Monta agentes CLI externos como Claude Code y Codex directamente dentro de los flujos de trabajo de LobeHub. * **Base de conocimiento / RAG**: Un motor de recuperación vectorial respaldado por PostgreSQL + pgvector, con fragmentación automática y embedding para PDF, Markdown, Word y otros formatos. En conjunto, estas capacidades establecen un cambio claro: LobeHub ha evolucionado desde un "reemplazo web de ChatGPT" hasta una **mesa de trabajo unificada de agentes que consolida modelos de muchos proveedores**. Por ello, la estabilidad y la comodidad del suministro de modelos subyacente se convierten en el factor decisivo de la experiencia diaria. *** ## Configurar una clave de AIHubMix AIHubMix ofrece un endpoint unificado y compatible con OpenAI que permite acceder a GPT-5.5 / GPT-5.4, Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6, Gemini, DeepSeek V4 Flash, Kimi y otros modelos principales con una sola clave API. En comparación con autoalojar one-api o construir un proxy inverso con Cloudflare Workers, AIHubMix elimina la carga operativa de mantenimiento del servidor, el mapeo de modelos y las políticas de límites de tasa. ## Requisitos previos * Una cuenta de [AIHubMix](https://aihubmix.com/) * Una clave API válida ([consíguela desde la consola](https://aihubmix.com/token)) *** ## Opción 1: Aplicación web ### Paso 1 — Abre la configuración del proveedor del modelo Visita [app.lobehub.com](https://app.lobehub.com/), haz clic en tu avatar en la esquina inferior izquierda y navega a **Settings → Model Provider**. Localiza **AIHubMix** en la lista y ábrelo. \ !\[Ff3451df F14d 429c A6f4 2391fdbe313a]\(/images/ff3451df-f14d-429c-a6f4-2391fdbe313a.jpeg) \ ### Paso 2 — Introduce tu clave API Pega tu clave API de AIHubMix en el campo **API Key** y haz clic en **Check** a la derecha para verificar la conectividad. Un indicador verde de estado confirma que la configuración es correcta. ### Paso 3 — Habilita el proveedor y selecciona un modelo Activa el interruptor del proveedor en la parte superior de la página para activar AIHubMix. Vuelve a la vista de chat, abre el selector de modelo y elige un modelo del grupo **AIHubMix** para iniciar una conversación. *** ## Opción 2: Cliente de escritorio ### Descargar e instalar Descarga la versión correspondiente desde [lobehub.com/downloads](https://lobehub.com/downloads): | Sistema operativo | Notas | | :---------------- | :------------------------------------------- | | macOS | Versión universal para Apple Silicon e Intel | | Windows | Versión x64 | > El cliente de escritorio se encuentra actualmente en beta pública, con paridad de funciones respecto a la aplicación web. ### Configuración Después de la instalación, el flujo de configuración es idéntico al de la aplicación web: 1. Haz clic en tu avatar → **Settings → Model Provider** 2. Localiza **AIHubMix** y pega tu clave API 3. Activa el interruptor del proveedor y vuelve a la vista de chat para seleccionar un modelo *** ## Escenarios prácticos de uso ### Escenario 1 — Conversación cotidiana y redacción Mezcla de modelos recomendada: GPT-5.5 (propósito general) + Claude Sonnet 4.6 (textos largos). Elige del marketplace un Agente orientado a la escritura — por ejemplo un Senior Prompt Architect o un asistente de contenido de marca — adjunta tus materiales de producto y documentos de referencia a su base de conocimiento, y produce briefs, correos y publicaciones en volumen. Para textos largos en chino, Claude Sonnet 4.6 ofrece una relación calidad/costo notablemente mejor que Opus 4.7 y debería ser el modelo predeterminado para salidas largas. ### Escenario 2 — Tareas de código e ingeniería Mezcla de modelos recomendada: Claude Opus 4.7 (preferido) + GPT-5.5. El Agent Builder de LobeHub te permite personalizar el system prompt y el conjunto de herramientas MCP para un Agente dedicado a la programación. Con el plugin MCP de GitHub adjunto, el Agente puede leer el código del repositorio, redactar descripciones de pull requests y ayudar directamente con la revisión de código. Un patrón avanzado es el modo **Iterative** en Agent Groups: Claude Opus 4.7 produce una implementación inicial, GPT-5.5 revisa y propone cambios, y Opus 4.7 itera de nuevo. Como ambos modelos se sirven a través del mismo endpoint de AIHubMix, todo el ciclo se ejecuta dentro de una sola conversación sin cambiar de proveedor. ### Escenario 3 — Investigación con documentos largos y Q\&A en bases de conocimiento Mezcla de modelos recomendada: Gemini 2.5 Pro (contexto largo) + Kimi (contexto en chino de 2M tokens) + DeepSeek V4 Flash (eficiente en costos). En la edición autoalojada con base de datos de LobeHub, la base de conocimiento utiliza pgvector para ofrecer una pipeline RAG completa: subida de documentos → fragmentación automática → embedding vectorial → generación aumentada por recuperación. Configura el modelo de embedding (como `text-embedding-3-large`) y el modelo de chat a través de AIHubMix, y toda la pila se ejecutará con una sola clave: sin necesidad de gestionar cuentas multi-proveedor. ### Escenario 4 — Colaboración multi-agente Agent Groups es la capacidad estrella de la versión 2026 de LobeHub y ofrece cuatro modos de colaboración: * **Sequential**: Agente de investigación → Agente de análisis → Agente de redacción. Mejor para flujos lineales con puntos claros de traspaso. * **Parallel**: Varios agentes gestionan subtareas independientes simultáneamente. * **Iterative**: Autor y editor intercambian revisiones; ideal para salidas que requieren pulido. * **Debate**: Varios agentes argumentan posiciones diferentes sobre la misma pregunta; un moderador sintetiza la conclusión final. Un ejemplo práctico: arma un escuadrón de análisis competitivo con Gemini 2.5 Pro como investigador, Claude Opus 4.7 como crítico y GPT-5.5 como sintetizador. En modo Sequential, los tres se ejecutan en orden, produciendo un informe equilibrado que refleja tanto perspectivas a favor como en contra. *** ## LobeHub frente a Claude Code frente a Codex ### En qué se diferencian LobeHub, Claude Code y Codex aparecen con frecuencia juntos en conversaciones de 2026, pero ocupan categorías de producto distintas: * **LobeHub**: Una plataforma gráfica de colaboración multi-agente orientada a flujos de trabajo de propósito general. * **Claude Code**: La herramienta oficial de línea de comandos de Anthropic, centrada en programación y tareas de terminal. * **Codex**: El agente de programación de OpenAI, centrado en tareas de programación. Estrictamente hablando, "LobeHub vs. Claude Code" no es una comparación equivalente: se acerca más a una relación "plataforma vs. herramienta". ### Comparación lado a lado | Dimensión | LobeHub | Claude Code | Codex | | :------------------------- | :----------------------------------------------------------- | :----------------------------------------------- | :--------------------------- | | Formato | Web / escritorio / autoalojado | CLI de línea de comandos | CLI de línea de comandos | | Caso de uso principal | Conversación, bases de conocimiento, orquestación de agentes | Programación dentro de repos, tareas de terminal | Programación dentro de repos | | Modelo subyacente | Más de 70 proveedores, libre elección | Familia Claude (fijo) | Familia GPT (fijo) | | Colaboración multi-modelo | Agent Groups nativo | No admitido | No admitido | | Base de conocimiento / RAG | Integrada (pgvector) | Ninguna | Ninguna | | Ecosistema de plugins | MCP (más de 10.000) | MCP | MCP | | Curva de aprendizaje | Baja | Media | Media | | Audiencia objetivo | Trabajadores del conocimiento generales | Ingenieros | Ingenieros | ### Cuándo elegir LobeHub LobeHub es la mejor opción cuando: * Tu equipo combina ingenieros con personas que no lo son. * Cambias con frecuencia de proveedor (GPT / Claude / Gemini). * Necesitas una base de conocimiento y memoria a largo plazo. * Quieres orquestación multi-agente con un historial de conversación visualizado. ### Cuándo elegir Claude Code o Codex Una herramienta CLI es la mejor opción cuando: * Tu trabajo está dominado por flujos intensivos de programación que requieren acceso directo al repositorio y a la terminal. * Prefieres interfaces de línea de comandos y quieres minimizar los cambios de contexto. * Aceptas el lock-in con un solo proveedor de modelo. ### Combinando los tres: agentes heterogéneos El Heterogeneous Agent Runtime introducido en la RFC-153 te permite montar agentes CLI externos como Claude Code y Codex dentro de los flujos de trabajo de LobeHub. La división de responsabilidades es clara: * LobeHub se encarga del estado de la conversación, la memoria y la orquestación de agentes. * Claude Code / Codex se encargan de la ejecución local (E/S de archivos, ejecución de comandos). * El usuario controla los agentes CLI desde la ventana de chat de LobeHub, sin salir de la GUI. El valor práctico es eliminar el cambio constante de contexto entre GUI y CLI. Cuando los modelos subyacentes tanto de Claude Code como de Codex se enrutan a través de AIHubMix, toda la configuración se ejecuta con una sola clave API para autenticación y facturación unificadas, lo que facilita comparar ambas CLIs en tareas idénticas. *** ## Preguntas frecuentes **P1. ¿La Base URL debe terminar en** `/v1`**?** LobeHub añade el segmento de ruta automáticamente. `https://aihubmix.com/v1` normalmente funciona sin más; si encuentras un 404 o una respuesta vacía, cambia a `https://aihubmix.com` y vuelve a intentarlo. Utiliza el botón **Check** junto a la lista de modelos para verificar la conectividad. **P2. La lista de modelos no muestra Claude Opus 4.7 u otros modelos recién lanzados.** El catálogo de modelos integrado en LobeHub va ligeramente por detrás de las versiones upstream. Hay dos formas de añadir un modelo manualmente: * En la configuración del **Custom Provider**, añade el ID del modelo al campo **Model List**. * Confirma que el modelo esté habilitado en la consola de AIHubMix, copia el ID oficial del modelo y pégalo en LobeHub. **P3. Las respuestas son sistemáticamente vacías o el streaming se interrumpe en mitad de la salida.** Diagnostica en el siguiente orden: 1. Verifica el sufijo `/v1` en la Base URL. 2. Comprueba si se ha deshabilitado la opción Stream. 3. Confirma que tu red local no bloquea SSE (Server-Sent Events). 4. Inspecciona el registro de solicitudes en la consola de AIHubMix para confirmar que las solicitudes están llegando al gateway. **P4. 502 Bad Gateway.** * **Autoalojado**: Comprueba la salud del contenedor de PostgreSQL y del contenedor de LobeHub. Verifica que `DATABASE_URL`, la lista de dominios permitidos de NextAuth y la configuración CORS de S3 sean correctas. * **Nube o escritorio**: Normalmente un problema de red transitorio: espera unos minutos o cambia de red y vuelve a intentarlo. **P5. ¿Puedo controlar Claude Code y Codex a través de LobeHub después de configurar AIHubMix?** Deben cumplirse dos requisitos previos: 1. Versión de LobeHub ≥ v2.1.56. 2. La CLI de Claude Code o de Codex está instalada localmente. Una vez cumplidos, habilita la función Heterogeneous Agent en LobeHub y apunta también `ANTHROPIC_BASE_URL` y `OPENAI_BASE_URL` de las herramientas CLI a AIHubMix. La autenticación y la facturación quedarán unificadas bajo la misma clave. *** LobeHub proporciona la mesa de trabajo de agentes; AIHubMix proporciona el suministro unificado de modelos. Combinados, ofrecen una sola interfaz gráfica, una sola clave API y una sola configuración que da acceso a GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Gemini, DeepSeek V4 Flash y otros modelos líderes de 2026, sobre los cuales Agent Groups, las bases de conocimiento, MCP y el Heterogeneous Agent Runtime te permiten componer flujos de trabajo de IA individuales o de equipo. Para usuarios nuevos en LobeHub, el camino de incorporación recomendado es: 1. Regístrate en AIHubMix y crea una clave de prueba. 2. Usa el cliente de escritorio y sigue la **Opción 2** para realizar la configuración mínima viable y explorar el conjunto completo de funciones. 3. Según la frecuencia de uso y el tamaño del equipo, decide si actualizar a la edición autoalojada con base de datos. **Recursos relacionados** * [Sitio web oficial de LobeHub](https://lobehub.com/) * [LobeHub en GitHub](https://github.com/lobehub/lobehub) * [Descargas de LobeHub](https://lobehub.com/downloads) * [Precios de LobeHub](https://lobehub.com/pricing) * [Sitio web oficial de AIHubMix](https://aihubmix.com/) Última actualización: 13 de mayo de 2026 *** Algunas notas de traducción para tu revisión: * **Número de proveedores**: El original decía "más de 40"; actualizado a **más de 70** según la página de inicio actual de LobeHub y la documentación oficial. * **Heterogeneous Agent**: Anclado a la **RFC-153** y a la línea v2.1 para mejorar la capacidad de búsqueda y la credibilidad. * **Escritura de la marca**: Normalizada como **AIHubMix** (la fuente tenía dos apariciones sueltas de "AiHubMix" en las secciones de Requisitos previos y Paso 3). * **Palabras clave SEO destacadas**: "configurar AIHubMix en LobeHub", "endpoint compatible con OpenAI", "plataforma de colaboración multi-agente", "Heterogeneous Agent Runtime", "marketplace de plugins MCP", "RAG con pgvector": todas son consultas razonables en español para la audiencia de LobeHub + AIHubMix. Fuentes utilizadas para verificar terminología y datos: * [LobeHub — Agent teammates that grow with you](https://lobehub.com/) * [lobehub/lobehub en GitHub](https://github.com/lobehub/lobehub) * [Agent Groups · LobeHub Docs](https://lobehub.com/docs/usage/agent/agent-team) * [RFC-153 — Heterogeneous Agent Runtime](https://lobehub.com/blog/rfc-153) * [LobeHub Changelog](https://lobehub.com/changelog) * [LobeHub Pricing](https://lobehub.com/pricing) * [AIHubMix — One Interface, Router All LLMs](https://aihubmix.com/) * [AIHubMix Documentation Hub](https://docs.aihubmix.com/en/api/Aihubmix-Integration)