AI Agents
SeedRouter mit KI-Agenten verwenden
Verbinde Programmieragenten und KI-Assistenten über den MCP-Server, den Agent-Skill oder die HTTP-API mit SeedRouter und erfahre, welche Grenzen ein Agent berücksichtigen sollte.
Ein Agent kann SeedRouter auf drei Arten nutzen. Sie verwenden denselben API-Schlüssel, dasselbe Guthaben, dieselben Modelle und Grenzen und werden gleich abgerechnet.
| Weg | Geeignet für | Einrichtung |
|---|---|---|
| MCP-Server | Claude Code, Cursor, Codex, VS Code und andere MCP-Clients | Füge https://api.seedrouter.ai/v1/mcp mit deinem API-Schlüssel als Bearer-Header hinzu |
| Agent-Skill | Agenten, die Agent Skills laden | Das Skill-Verzeichnis findest du unter /.well-known/agent-skills/index.json |
| HTTP-API | Deinen eigenen Code oder einen Agenten, der Code für dich schreibt | Schnellstart |
Um den Agenten selbst mit den Textmodellen von SeedRouter auszuführen, siehe Programmieragenten auf SeedRouter.
Deinen Schlüssel einmal setzen
Erstelle auf der Seite API-Schlüssel einen Schlüssel und exportiere ihn, damit der Agent ihn lesen kann, ohne dass er in deinen Projektdateien landet:
export SEEDROUTER_API_KEY=YOUR_API_KEYDie Seite API-Schlüssel hat auch die Schaltfläche Über MCP verbinden, die eine fertige Konfiguration für jeden MCP-Client ausgibt.
Was ein Agent auf SeedRouter macht
- Ein Modell finden:
list_modelsüber MCP oder die Modellliste in/llms.txt. Jedes Modell mit einer Landingpage hat unterhttps://seedrouter.ai/models/<slug>/llms.txteine Zusammenfassung als Klartext mit seinen Parametern, Preisen und Beispielen. - Sein Eingabeschema lesen:
get_model_schemaüber MCP oder die Dokumentationsseite des Modells. - Öffentliche Medien-URLs verwenden: Erzeugungsendpunkte akzeptieren Referenzbilder, -videos und -audios nur als öffentliche
http(s)-URLs. Base64-Eingaben werden abgelehnt, stelle lokale Dateien daher zuerst an einem erreichbaren Ort bereit. - Den Preis prüfen:
get_pricingüber MCP liefert die aktuellen Tarife des Modells in USD, bevor etwas gesendet wird. - Senden und warten:
submit_task, dannget_taskmitwait_seconds: 50, bis die Aufgabe abgeschlossen ist. Sende bei HTTP an den Endpunkt des Modells und frageGET /v1/tasks/{id}etwa alle drei Sekunden ab.
Fehlgeschlagene Aufgaben werden nicht berechnet. Das Senden ist nicht idempotent: Wiederholst du eine Anfrage, deren Antwort du nicht erhalten hast, wird eine zweite Aufgabe erstellt und deren Kosten werden ebenfalls vom Guthaben abgezogen. Prüfe daher zuerst deinen Aufgabenverlauf oder dein Guthaben.
Grenzen bei der Planung berücksichtigen
| Grenze | Standard | Antwort bei Überschreitung |
|---|---|---|
| Gleichzeitig laufende Bild- und Videoaufgaben pro Konto | 50 | HTTP 429, Code 30002 |
Auch zu viele Anfragen in kurzer Zeit können begrenzt werden; dann wird ebenfalls HTTP 429 zurückgegeben. Warte bei HTTP 429 die in Retry-After angegebene Zeit, falls der Header vorhanden ist; andernfalls verlängere die Wartezeit bei jedem erneuten Versuch exponentiell, mit einer zufälligen Abweichung und einer Obergrenze. Entscheide anhand des Statuscodes, statt Fehlerkörper auszuwerten, da die Text-Endpunkte im Fehlerformat ihres jeweiligen Protokolls antworten. Ein Stapelauftrag sollte eine Warteschlange führen und neue Aufgaben senden, sobald laufende abgeschlossen sind, statt alles gleichzeitig zu senden. Wende dich an [email protected], wenn du eine höhere Grenze benötigst.
Maschinenlesbare Einstiegspunkte
| URL | Inhalt |
|---|---|
/llms.txt | Verzeichnis von Modellen, Dokumentation und Anleitungen für Sprachmodelle |
/models/<slug>/llms.txt | Parameter, Preise und Beispiele eines Modells |
/docs/<page>.md | Jede Dokumentationsseite als Markdown, zum Beispiel /docs/api/overview.md |
/.well-known/agent-skills/index.json | Verzeichnis der Agent-Skills |
/.well-known/api-catalog | API-Katalog (RFC 9727) |
https://api.seedrouter.ai/v1/mcp | MCP-Server |
