Tutoriel

Tutoriel articles de l'équipe AIHubMix.

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  Claude Code settings.json et variables d’environnement : URL de base, jeton d’authentification et modèle

  Claude Code récupère sa configuration dans des fichiers de paramètres JSON et des variables d’environnement. Pour l’utiliser via une passerelle plutôt que l’API d’Anthropic, vous avez besoin de deux variables, ANTHROPIC_BASE_URL et un jeton, ainsi que généralement d’un modèle. Les variables sont simples. Ce qui prête à confusion, c’est l’endroit où les définir, car une même variable peut se trouver dans le fichier de configuration de votre shell, dans plusieurs fichiers settings.json et dans les paramètres de VS Code. Ce guide commence par une configuration fonctionnelle, puis explique où se trouvent les fichiers, quelle

  20 octobre 20267 min de lectureTutoriel
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  Niveaux d’effort de MiniMax M3.1 Flash : pourquoi le réglage par défaut coûte 7× plus cher pour la même correction de bug

  MiniMax M3.1 Flash propose cinq niveaux de raisonnement et ne permet pas de le désactiver. Si vous ne choisissez pas de niveau, le modèle sélectionne le plus approfondi à votre place. Le guide de génération de texte de MiniMax indique que l’effort est « défini par défaut sur max lorsqu’il n’est pas spécifié ». Ce réglage par défaut est coûteux d’une manière facile à manquer. AIHubMix a exécuté la même correction de deux bugs à chaque niveau. Le réglage par défaut a utilisé environ 10× plus de jetons de raisonnement que low et pris environ 6× plus de temps, et chaque exécution, à tous les niveaux, a réussi les 215 tests. Le coût du raisonnement du modèle a augmenté avec le niveau

  19 octobre 20267 min de lectureTutoriel
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  Quitter MiniMax M2.5/M2.7 avant le 18 novembre : corriger l’erreur 400 « requires adaptive thinking » de M3.1 Flash

  MiniMax retirera M2.5 et M2.7 le 18 novembre 2026, et la transition a déjà commencé. Depuis le 19 octobre, les deux anciennes familles ne sont plus accessibles aux nouveaux utilisateurs, et les requêtes des utilisateurs de forfaits qui les désignent sont traitées par M3.1 Flash. Si vous êtes en paiement à l’usage, vous avez quatre semaines pour modifier vous-même l’identifiant du modèle. La plupart du code M2.7 fonctionne sans modification sur M3.1 Flash. Le problème vient d’un choix de conception : M3.1 Flash réfléchit toujours, et au niveau le plus élevé sauf indication contraire. Résultat : une erreur bien

  19 octobre 20269 min de lectureTutoriel
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  Comment configurer Codex config.toml : API personnalisée, proxy et erreurs courantes

  Codex regroupe ses paramètres dans un seul fichier, config.toml : le modèle à utiliser, l’API à appeler et la marge de manœuvre laissée à l’agent sans demander votre accord. Le format a changé plusieurs fois en 2026, et de nombreux guides publiés plus tôt dans l’année présentent des paramètres qui empêchent désormais Codex de démarrer. Ce guide commence par une configuration fonctionnelle, puis présente les éléments que la plupart des utilisateurs modifient : les profils, les paramètres de projet, le bac à sable et un proxy. À la fin, vous trouverez une liste des erreurs les plus probables et leur signification. Vérifié à

  19 octobre 20267 min de lectureTutoriel
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  Migrer vers DeepSeek V4.1 Flash 1017 : l’erreur 400 liée à reasoning_content, le changement d’alias silencieux et la facturation aux heures de pointe

  La plupart des migrations commencent par modifier le nom du modèle. DeepSeek V4.1 Flash 1017 a fait l’inverse : le 17 octobre 2026, DeepSeek a conservé le nom deepseek-flash tout en changeant le modèle qui se cachait derrière. Tous ceux qui appelaient deepseek-flash, deepseek-v4-flash ou deepseek-v4-flash-vision-exp via l’API de DeepSeek ont basculé vers le nouveau modèle sans modifier une seule ligne de code. Sur AIHubMix, le nouveau checkpoint possède son propre ID, deepseek-v4.1-flash-1017 : vous choisissez donc quand migrer. Dans les deux cas, voici les problèmes à vérifier : Probl

  19 octobre 20269 min de lectureTutoriel
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  Qwen3.8 gratuit sur AIHubMix : corriger les 429, « Rate Limited by Provider » et un pool de jetons épuisé

  La plupart des problèmes avec qwen3.8-max-free et qwen3.8-flash-free viennent de trois sources : les plafonds de l'offre gratuite, la capacité de la campagne que GMI Cloud réserve en amont, et la vitesse à laquelle les jetons de réflexion et le contexte des agents vident un pool quotidien de 1M jetons. Certains apparaissent sous forme d'erreurs. D'autres se manifestent par une réponse bizarre, ou par un quota vide à l'heure du déjeuner. À côté d'eux, les erreurs courantes de l'API restent valables : une mauvaise clé ou un mauvais identifiant de modèle, un contexte trop long, un historique d'appels d'outils cassé, le mode JSON, la

  16 octobre 202613 min de lectureTutoriel
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  Tutoriel x402 : laissez votre agent IA recharger AIHubMix en USDC

  AIHubMix accepte désormais les recharges en USDC. Votre agent IA peut ajouter du crédit à son propre compte avec les USDC présents dans son portefeuille : pas de page web à ouvrir, et personne n'a besoin de cliquer sur un bouton. Avec x402, une recharge peut être aussi petite que 1 $. L'agent recharge au fur et à mesure, vous n'avez donc pas besoin de charger un solde important à l'avance. La procédure comporte deux étapes : préparer un jeton, un portefeuille et des USDC sur le web et dans une application, puis lancer notre script de recharge prêt à l'emploi avec une seule commande. Environ 20 secondes après le paiement, le crédit apparaît

  15 octobre 20267 min de lectureTutoriel
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  Passer à Gemini 4 Argon depuis Gemini 3.1 Pro ou 3.8 Flash : ce qui casse et comment le corriger

  Gemini 4 Argon est devenu généralement disponible le 13 octobre 2026, sous l'identifiant de modèle gemini-4-argon, sur l'API Gemini payante, sur Vertex AI et sur AIHubMix. AIHubMix le propose à 2 $ par million de tokens d'entrée, 10 $ par million de tokens de sortie et 0,10 $ par million de tokens d'entrée mis en cache, soit le même tarif que le tarif de lancement de Google. Le tarif de Google est valable jusqu'au 30 novembre ; à partir du 1er décembre, il double pour atteindre 4 $ et 20 $. [TBD: AIHubMix price from December 1] Changer la chaîne du modèle est la partie facile. La page Nouveautés de Gemini 4

  14 octobre 20269 min de lectureTutoriel
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  Gemini 4 Argon : niveaux de réflexion et décodage long, valeurs par défaut, coûts et cas d'usage de chacun

  Gemini 4 Argon est devenu généralement disponible le 13 octobre 2026. Google en a profité pour documenter les deux réglages qui déterminent le coût d'une requête Argon et sa durée : le niveau de réflexion et la limite de sortie. Argon propose trois niveaux de réflexion, low, medium et high, et utilise medium par défaut. Les réponses s'arrêtent à 64K tokens, sauf si vous activez le décodage long, qui permet à une seule réponse d'atteindre 1M tokens. Les valeurs par défaut comportent un piège. Tous les benchmarks publiés pour Argon ont été réalisés en high : Google

  14 octobre 20268 min de lectureTutoriel
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  AIHubMix prend en charge JanitorAI Roleplay Chat, avec la conservation zéro des données activée par défaut

  AIHubMix prend en charge le chat de jeu de rôle. Connectez-le à JanitorAI comme proxy, choisissez un modèle gratuit, et vos personnages répondront via AIHubMix. Chaque compte AIHubMix a aussi la conservation zéro des données (ZDR) activée par défaut, donc nous ne journalisons, ne stockons ni ne conservons vos messages, les prompts de vos personnages ni les réponses du modèle. En bref : Chat de jeu de rôle : AIHubMix se connecte à JanitorAI comme proxy. Des dizaines de modèles gratuits sont disponibles, et notre premier choix pour le chat de jeu de rôle est xiaomi-mimo-v2.6-pro-free. Conserv

  13 octobre 20265 min de lectureTutoriel