AI Agents
Usar SeedRouter desde agentes de IA
Conecta agentes de programación y asistentes de IA a SeedRouter con el servidor MCP, la habilidad para agentes o la API HTTP, y conoce los límites que debe tener en cuenta un agente.
Un agente puede usar SeedRouter de tres maneras. Todas comparten la misma clave de API, saldo, modelos y límites, y se facturan de la misma forma.
| Vía | Ideal para | Configuración |
|---|---|---|
| Servidor MCP | Claude Code, Cursor, Codex, VS Code y otros clientes MCP | Añade https://api.seedrouter.ai/v1/mcp con tu clave de API como cabecera Bearer |
| Habilidad para agentes | Agentes que cargan Agent Skills | El índice de habilidades está en /.well-known/agent-skills/index.json |
| API HTTP | Tu propio código o un agente que escribe código por ti | Guía rápida |
Para ejecutar el propio agente con los modelos de texto de SeedRouter, consulta Agentes de programación en SeedRouter.
Configura tu clave una sola vez
Crea una clave en la página de claves de API y expórtala para que el agente pueda leerla sin que quede guardada en los archivos de tu proyecto:
export SEEDROUTER_API_KEY=YOUR_API_KEYLa página de claves de API también tiene un botón Conectar mediante MCP que muestra una configuración lista para usar con cada cliente MCP.
Qué hace un agente en SeedRouter
- Buscar un modelo:
list_modelsa través de MCP, o la lista de modelos en/llms.txt. Cada modelo con una página de presentación tiene un resumen en texto plano enhttps://seedrouter.ai/models/<slug>/llms.txtcon sus parámetros, precios y ejemplos. - Leer su esquema de entrada:
get_model_schemaa través de MCP, o la página de documentación del modelo. - Usar URL públicas para los archivos multimedia: los endpoints de generación solo aceptan imágenes, vídeos y audios de referencia como URL
http(s)públicas. Se rechazan las entradas en Base64, así que primero aloja los archivos locales en un lugar accesible. - Comprobar el precio:
get_pricinga través de MCP devuelve las tarifas actuales del modelo en USD antes de enviar nada. - Enviar y esperar:
submit_tasky despuésget_taskconwait_seconds: 50hasta que termine la tarea. A través de HTTP, envía al endpoint del modelo y sondeaGET /v1/tasks/{id}aproximadamente cada tres segundos.
Las tareas fallidas no se cobran. Un envío no es idempotente: reintentar una solicitud cuya respuesta no hayas recibido crea una segunda tarea y descuenta su coste del saldo, así que comprueba primero tu historial de tareas o tu saldo.
Límites que debes tener en cuenta
| Límite | Valor predeterminado | Respuesta al superarlo |
|---|---|---|
| Tareas de imagen y vídeo en ejecución al mismo tiempo, por cuenta | 50 | HTTP 429, código 30002 |
Las solicitudes también pueden estar sujetas a límites de frecuencia, que igualmente devuelven HTTP 429. Ante un HTTP 429, espera el tiempo indicado en Retry-After si está presente; de lo contrario, aumenta la espera exponencialmente en cada reintento, con un componente aleatorio y un tiempo máximo. Basa la decisión en el código de estado en lugar de analizar los cuerpos de error, porque los endpoints de texto responden con el formato de error de su protocolo. Un proceso por lotes debe mantener una cola y enviar nuevas tareas a medida que terminan las que están en ejecución, en lugar de enviarlas todas a la vez. Contacta con [email protected] si necesitas un límite mayor.
Puntos de entrada legibles por máquinas
| URL | Qué es |
|---|---|
/llms.txt | Índice de modelos, documentación y guías para modelos de lenguaje |
/models/<slug>/llms.txt | Parámetros, precios y ejemplos de un modelo |
/docs/<page>.md | Cualquier página de documentación en Markdown, por ejemplo /docs/api/overview.md |
/.well-known/agent-skills/index.json | Índice de habilidades para agentes |
/.well-known/api-catalog | Catálogo de API (RFC 9727) |
https://api.seedrouter.ai/v1/mcp | Servidor MCP |
