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AIHubMix fournit aux AI Agents (assistants de programmation comme Claude Code, Codex, Cursor, Cline) un ensemble de points d’entrée lisibles par machine. L’Agent peut effectuer seul la découverte des modèles, la génération des appels, la vérification de la connectivité, jusqu’à vous remettre un lien Playground déjà configuré. Cette page regroupe tous les points d’entrée, avec une commande copiable pour chacun.

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Démarrage en une phrase

Envoyez la phrase suivante à votre AI Agent :
agents.md est un guide d’intégration destiné à l’exécution directe par l’Agent : vérification de la clé API, sélection d’un modèle dans le catalogue en temps réel, appel selon le protocole, vérification de bout en bout, avec une table de dépannage incluse.

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Vue d’ensemble des points d’entrée

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llms.txt par modèle

Chaque modèle dispose d’un guide d’appel lisible par machine, avec le prix, la liste des capacités vérifiées, les points de terminaison des protocoles pris en charge et des exemples exécutables :
L’onglet llms.txt sur la page de détail d’un modèle ouvre directement le fichier correspondant. Les modèles dont la vérification n’est pas encore terminée renvoient un document d’orientation, qui pointe vers le catalogue en temps réel et le schéma des paramètres, sans aucune déclaration de capacité non vérifiée.

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Playground Skill

Confiez à votre Agent les capacités du Playground (essai de modèles, réglage des paramètres, comparaison sur un même prompt, génération d’images et de vidéos, relais par lien profond) :
Le skill est également publié à l’adresse /.well-known/skills/aihubmix-playground/SKILL.md, et peut être installé via le dépôt GitHub avec npx skills add AIhubmix/skills. Pour les scénarios d’intégration, utilisez le AIHubMix API Skill.

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Liens profonds Playground

L’Agent peut générer des liens directs qui vous permettent de reprendre dans le navigateur une session Playground déjà configurée :
  • Comparaison multi-modèles : https://playground.aihubmix.com/?models=gemini-3.7-flash,claude-opus-4-1 (6 au maximum)
  • Accès direct à une configuration : https://playground.aihubmix.com/?config=<JSON encodé en base64url>, avec un JSON de la forme {"model": "...", "proto": "chat", "params": {...}, "system": "...", "draft": "..."} ; draft préremplit le champ de saisie sans envoyer le message
Les paramètres du lien sont à usage unique : ils sont effacés de la barre d’adresse dès le chargement de la page et ne transportent aucune clé.

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Génération de code

Le package npm @aihubmix/codegen fournit une génération de code programmatique pour 4 protocoles et 7 langages ; les corps de requête qu’il construit sont identiques à ceux réellement envoyés par le Playground. @aihubmix/model-schema convertit le schéma des paramètres en entrée pour codegen.

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Questions fréquentes

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Comment l’Agent vérifie-t-il que l’intégration a réussi ?

agents.md contient une procédure de vérification de bout en bout : envoyer une requête minimale exigeant une réponse précise, puis contrôler le corps de la réponse et l’écho du modèle. Un HTTP 200 ne signifie pas un succès ; le contenu de la réponse doit être vérifié.

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Quels identifiants sont nécessaires pour les appels ?

Une clé API AIHubMix, transmise via la variable d’environnement AIHUBMIX_API_KEY, à créer dans la console. N’écrivez jamais la clé dans le code, les scripts ou les conversations.

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Quels modèles sont couverts par le llms.txt par modèle ?

Les modèles vérifiés renvoient une documentation complète (la liste des capacités provient de données vérifiées officielles) ; les autres modèles renvoient un document d’orientation. La couverture s’étend au rythme des vérifications.

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Quel est l’état actuel de la prise en charge de MCP ?

Le point de terminaison MCP fournit actuellement un service de génération d’images ; l’extension des capacités est en cours. À ce stade, il est recommandé de privilégier le skill et agents.md pour l’intégration.
Dernière mise à jour : 2026-08-20