Tutorial

Publicaciones de Tutorial del equipo de AIHubMix.

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  Claude Code: settings.json y variables de entorno: URL base, token de autenticación y modelo

  Claude Code obtiene su configuración de archivos JSON y variables de entorno. Para usarlo a través de una puerta de enlace en lugar de la API de Anthropic, necesitas dos variables, ANTHROPIC_BASE_URL y un token, y normalmente también un modelo. Las variables son sencillas. Lo que confunde a la gente es dónde ponerlas, porque una misma variable puede estar en el perfil del shell, en varios archivos settings.json y en la configuración de VS Code. Esta guía empieza con una configuración que funciona y luego explica dónde están los archivos, qué

  20 de octubre de 20267 min de lecturaTutorial
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  Niveles de esfuerzo de MiniMax M3.1 Flash: por qué el valor predeterminado cuesta 7× más en la misma corrección de errores

  MiniMax M3.1 Flash tiene cinco niveles de razonamiento y no se puede desactivar. Si no eliges un nivel, el modelo elige por ti el más profundo. La guía de generación de texto de MiniMax indica que el esfuerzo «por defecto es max cuando se omite». Ese valor predeterminado resulta caro de una forma fácil de pasar por alto. AIHubMix ejecutó la misma corrección de dos errores en cada nivel. El valor predeterminado usó unas 10× más tokens de razonamiento que low y tardó unas 6× más, y todas las ejecuciones en todos los niveles superaron las 215 pruebas. El costo del razonamiento del modelo aumentó con el nivel de

  19 de octubre de 20267 min de lecturaTutorial
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  Dejar MiniMax M2.5/M2.7 antes del 18 de nov.: cómo corregir el error 400 «requires adaptive thinking» de M3.1 Flash

  MiniMax retirará M2.5 y M2.7 el 18 de noviembre de 2026, y la transición ya ha comenzado. Desde el 19 de octubre, las dos familias anteriores dejaron de estar disponibles para usuarios nuevos, y las solicitudes de los planes que las indiquen se atienden con M3.1 Flash. Si pagas por uso, tienes cuatro semanas para cambiar el ID del modelo por tu cuenta. La mayoría del código de M2.7 funciona sin cambios en M3.1 Flash. El problema se debe a una decisión de diseño: M3.1 Flash siempre razona y, a menos que indiques lo contrario, lo hace al nivel más profundo. Esto genera un

  19 de octubre de 20269 min de lecturaTutorial
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  Cómo configurar Codex config.toml: API personalizada, proxy y errores comunes

  Codex guarda su configuración en un único archivo, config.toml: qué modelo usar, a qué API llamar y cuánto puede hacer el agente sin preguntar. El formato cambió varias veces en 2026, y muchas guías de principios de año muestran ajustes que ahora impiden que Codex se inicie. Esta guía primero te ofrece una configuración funcional y, después, explica las partes que más suele cambiar la gente: perfiles, ajustes del proyecto, el entorno aislado y un proxy. Al final encontrarás una lista de los errores que probablemente veas y lo que significa cada

  19 de octubre de 20267 min de lecturaTutorial
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  Migrar a DeepSeek V4.1 Flash 1017: el error 400 de reasoning_content, el cambio silencioso de alias y la facturación en horas punta

  La mayoría de las migraciones empiezan por cambiar el nombre del modelo. DeepSeek V4.1 Flash 1017 hizo lo contrario: el 17 de octubre de 2026, DeepSeek conservó el nombre deepseek-flash y cambió el modelo que había detrás. Quienes llamaban a deepseek-flash, deepseek-v4-flash o deepseek-v4-flash-vision-exp a través de la API de DeepSeek pasaron al nuevo modelo sin tocar ni una línea de código. En AIHubMix, el nuevo checkpoint tiene su propio ID, deepseek-v4.1-flash-1017, así que tú eliges cuándo migrar. En cualquier caso, estos son los problemas que debes comprobar: Probl

  19 de octubre de 20269 min de lecturaTutorial
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  Qwen3.8 gratis en AIHubMix: soluciona los 429, "Rate Limited by Provider" y un pool de tokens agotado

  La mayoría de los problemas con qwen3.8-max-free y qwen3.8-flash-free provienen de tres fuentes: los límites del nivel gratuito, la capacidad de la campaña que GMI Cloud reserva en su proveedor y la rapidez con la que los tokens de razonamiento y el contexto del agente agotan un pool diario de 1M tokens. Algunos de ellos aparecen como errores. Otros aparecen como una respuesta extraña o como una cuota vacía a mediodía. Además, siguen vigentes los errores habituales de la API: una clave o un ID de modelo incorrectos, un contexto demasiado largo, un historial de llamadas a herramientas roto, el modo JSON, la

  16 de octubre de 202613 min de lecturaTutorial
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  Tutorial de x402: deja que tu agente de IA recargue saldo en AIHubMix con USDC

  AIHubMix ya acepta recargas con USDC. Tu agente de IA puede añadir crédito a su propia cuenta con el USDC de su billetera: no hay que abrir ninguna página web ni que nadie haga clic en un botón. Con x402, una recarga puede ser de tan solo 1 $. El agente recarga según va necesitando, así que no tienes que cargar un saldo grande por adelantado. Son dos pasos: preparar un token, una billetera y algo de USDC en la web y en una aplicación, y luego ejecutar nuestro script de recarga listo para usar con un solo comando. Unos 20 segundos después del pago, el crédito aparece

  15 de octubre de 20267 min de lecturaTutorial
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  Migración a Gemini 4 Argon desde Gemini 3.1 Pro o 3.8 Flash: qué se rompe y cómo arreglarlo

  Gemini 4 Argon se volvió disponible de forma general el 13 de octubre de 2026, con el ID de modelo gemini-4-argon, en la API de pago de Gemini, en Vertex AI y en AIHubMix. AIHubMix lo ofrece a 2 $ por millón de tokens de entrada, 10 $ por millón de tokens de salida y 0,10 $ por millón de tokens de entrada en caché, igual que la tarifa introductoria de Google. La tarifa de Google se mantiene hasta el 30 de noviembre; desde el 1 de diciembre se duplica a 4 $ y 20 $. [TBD: precio de AIHubMix desde el 1 de diciembre] Cambiar la cadena del modelo es lo más sencillo. La página Novedades de

  14 de octubre de 20269 min de lecturaTutorial
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  Gemini 4 Argon: niveles de razonamiento y decodificación larga; valores predeterminados, costos y cuándo usar cada uno

  Gemini 4 Argon se lanzó de forma general el 13 de octubre de 2026, y con él Google documentó los dos ajustes que determinan cuánto cuesta una solicitud de Argon y cuánto tarda: el nivel de razonamiento y el límite de salida. Argon ofrece tres niveles de razonamiento, bajo, medio y alto, y usa medio por defecto. Las respuestas se detienen en 64K tokens, a menos que actives la decodificación larga, que permite que una sola respuesta llegue a 1M tokens. Hay un matiz en los valores predeterminados. Todos los benchmarks publicados de Argon se ejecutaron en alto:

  14 de octubre de 20268 min de lecturaTutorial
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  AIHubMix es compatible con JanitorAI Roleplay Chat, con Zero Data Retention activado por defecto

  AIHubMix es compatible con el chat de roleplay. Conéctalo a JanitorAI como proxy, elige un modelo gratuito y tus personajes responderán a través de AIHubMix. Además, todas las cuentas de AIHubMix tienen Zero Data Retention (ZDR) activado por defecto, así que no registramos, almacenamos ni conservamos tus mensajes, los prompts de tus personajes ni las respuestas del modelo. Resumen rápido: Chat de roleplay: AIHubMix se conecta a JanitorAI como proxy. Hay decenas de modelos gratuitos disponibles, y nuestra primera opción para el chat de roleplay es xiaomi-mimo-v2.6-pro-free. Zero D

  13 de octubre de 20265 min de lecturaTutorial