Claude Opus 5.5 ya está disponible en SeedRouter

AI Agents

Usar SeedRouter desde agentes de IA

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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.

VíaIdeal paraConfiguración
Servidor MCPClaude Code, Cursor, Codex, VS Code y otros clientes MCPAñade https://api.seedrouter.ai/v1/mcp con tu clave de API como cabecera Bearer
Habilidad para agentesAgentes que cargan Agent SkillsEl índice de habilidades está en /.well-known/agent-skills/index.json
API HTTPTu propio código o un agente que escribe código por tiGuía 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_KEY

La 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

  1. Buscar un modelo: list_models a través de MCP, o la lista de modelos en /llms.txt. Cada modelo con una página de presentación tiene un resumen en texto plano en https://seedrouter.ai/models/<slug>/llms.txt con sus parámetros, precios y ejemplos.
  2. Leer su esquema de entrada: get_model_schema a través de MCP, o la página de documentación del modelo.
  3. 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.
  4. Comprobar el precio: get_pricing a través de MCP devuelve las tarifas actuales del modelo en USD antes de enviar nada.
  5. Enviar y esperar: submit_task y después get_task con wait_seconds: 50 hasta que termine la tarea. A través de HTTP, envía al endpoint del modelo y sondea GET /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

LímiteValor predeterminadoRespuesta al superarlo
Tareas de imagen y vídeo en ejecución al mismo tiempo, por cuenta50HTTP 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

URLQué es
/llms.txtÍndice de modelos, documentación y guías para modelos de lenguaje
/models/<slug>/llms.txtParámetros, precios y ejemplos de un modelo
/docs/<page>.mdCualquier página de documentación en Markdown, por ejemplo /docs/api/overview.md
/.well-known/agent-skills/index.jsonÍndice de habilidades para agentes
/.well-known/api-catalogCatálogo de API (RFC 9727)
https://api.seedrouter.ai/v1/mcpServidor MCP