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Post Tutorial dal team di AIHubMix.

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  Claude Code settings.json e variabili d’ambiente: URL di base, token di autenticazione e modello

  Claude Code legge la configurazione dai file di impostazioni JSON e dalle variabili d’ambiente. Per usarlo tramite un gateway anziché tramite l’API di Anthropic, servono due variabili, ANTHROPIC_BASE_URL e un token, e in genere anche un modello. Le variabili sono semplici. A confondere è dove inserirle, perché la stessa variabile può trovarsi nel profilo della shell, in diversi file settings.json e nelle impostazioni di VS Code. Questa guida parte da una configurazione funzionante, poi spiega dove si trovano i file, quale

  20 ottobre 20267 min di letturaTutorial
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  Livelli di sforzo di MiniMax M3.1 Flash: perché l’impostazione predefinita costa 7× per la stessa correzione di bug

  MiniMax M3.1 Flash ha cinque livelli di ragionamento e non si può disattivare. Se non scegli un livello, il modello seleziona quello più approfondito. La guida alla generazione di testo di MiniMax dice che lo sforzo «per impostazione predefinita è max se omesso». È facile non accorgersi di quanto sia costosa questa impostazione predefinita. AIHubMix ha eseguito la stessa correzione di due bug a ogni livello. L’impostazione predefinita ha usato circa 10× i token di ragionamento di low e ha richiesto circa 6× più tempo; tutte le esecuzioni, a ogni livello, hanno superato tutti i 215 test. Il costo del ragionamento del modello è aumentato con il livello

  19 ottobre 20267 min di letturaTutorial
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  Passare da MiniMax M2.5/M2.7 prima del 18 novembre: risolvere l’errore 400 «requires adaptive thinking» di M3.1 Flash

  MiniMax ritirerà M2.5 e M2.7 il 18 novembre 2026 e la transizione è già iniziata. Dal 19 ottobre, le due vecchie famiglie non sono più disponibili per i nuovi utenti e le richieste dei piani che le indicano vengono servite da M3.1 Flash. Se usi il pagamento a consumo, hai quattro settimane per cambiare manualmente l’ID del modello. La maggior parte del codice per M2.7 funziona su M3.1 Flash senza modifiche. Il problema dipende da una scelta di progettazione: M3.1 Flash pensa sempre e, a meno che tu non indichi diversamente, lo fa al livello più profondo. Ne derivano un

  19 ottobre 20269 min di letturaTutorial
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  Come configurare Codex config.toml: API personalizzata, proxy ed errori comuni

  Codex conserva tutte le impostazioni in un unico file, config.toml: quale modello usare, quale API chiamare e quanta autonomia concedere all'agente senza chiedere. Il formato è cambiato più volte nel 2026 e molte guide pubblicate a inizio anno mostrano impostazioni che ora impediscono a Codex di avviarsi. Questa guida propone prima una configurazione funzionante, poi illustra gli aspetti che la maggior parte delle persone modifica: profili, impostazioni di progetto, sandbox e proxy. In fondo trovi un elenco degli errori più probabili e il significato di ciascuno.

  19 ottobre 20267 min di letturaTutorial
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  Migrazione a DeepSeek V4.1 Flash 1017: l’errore 400 di reasoning_content, il cambio silenzioso di alias e la fatturazione nelle ore di punta

  La maggior parte delle migrazioni inizia cambiando il nome di un modello. DeepSeek V4.1 Flash 1017 ha fatto il contrario: il 17 ottobre 2026 DeepSeek ha mantenuto il nome deepseek-flash, cambiando il modello a cui rimanda. Chiunque chiamasse deepseek-flash, deepseek-v4-flash o deepseek-v4-flash-vision-exp tramite l’API di DeepSeek è passato al nuovo modello senza modificare una riga di codice. Su AIHubMix il nuovo checkpoint ha un ID dedicato, deepseek-v4.1-flash-1017, quindi puoi scegliere quando migrare. In ogni caso, ecco i problemi da verificare: Probl

  19 ottobre 20269 min di letturaTutorial
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  Qwen3.8 Free su AIHubMix: risolvere 429, "Rate Limited by Provider" e un pool di token esaurito

  La maggior parte dei problemi con qwen3.8-max-free e qwen3.8-flash-free deriva da tre fonti: i limiti del piano gratuito, la capacità della campagna che GMI Cloud riserva a monte e la velocità con cui i token di ragionamento e il contesto degli agenti consumano un pool giornaliero da 1M token. Alcuni di questi si manifestano come errori. Altri come una risposta dall'aspetto strano, oppure come una quota già esaurita all'ora di pranzo. Inoltre si applicano anche i normali errori delle API: una chiave o un ID del modello sbagliati, un contesto troppo lungo, una cronologia di tool call non valida, la modalità JSON, la

  16 ottobre 202613 min di letturaTutorial
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  x402 Tutorial: lascia che il tuo agente AI ricarichi AIHubMix con USDC

  AIHubMix ora accetta ricariche in USDC. Il tuo agente AI può aggiungere credito al proprio account con gli USDC presenti nel suo wallet: nessuna pagina web da aprire e nessuno deve cliccare un pulsante. Con x402, una ricarica può essere di appena 1 $. L'agente ricarica man mano che procede, quindi non devi caricare in anticipo un saldo elevato. Bastano due passaggi: prepara un token, un wallet e un po' di USDC sul web e in un'app, poi esegui il nostro script di ricarica pronto all'uso con un solo comando. Circa 20 secondi dopo il pagamento, il credito compare nel

  15 ottobre 20267 min di letturaTutorial
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  Passare a Gemini 4 Argon da Gemini 3.1 Pro o 3.8 Flash: cosa si rompe e come risolverlo

  Gemini 4 Argon è diventato generalmente disponibile il 13 ottobre 2026, con l'ID modello gemini-4-argon, sulla Gemini API a pagamento, su Vertex AI e su AIHubMix. AIHubMix lo offre a 2 dollari per milione di token di input, 10 dollari per milione di token di output e 0,10 dollari per milione di token di input in cache, come la tariffa introduttiva di Google. La tariffa di Google vale fino al 30 novembre; dal 1° dicembre raddoppia a 4 e 20 dollari. [TBD: prezzo AIHubMix dal 1° dicembre] Cambiare la stringa del modello è la parte facile. La pagina Novità di Gemini

  14 ottobre 20269 min di letturaTutorial
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  Gemini 4 Argon, livelli di thinking e long decode: valori predefiniti, costi e quando usare ciascuno

  Gemini 4 Argon è diventato generalmente disponibile il 13 ottobre 2026, e con esso Google ha documentato le due impostazioni che determinano il costo di una richiesta Argon e il tempo che impiega: il livello di thinking e il limite di output. Argon offre tre livelli di thinking, low, medium e high, e usa medium come valore predefinito. Le risposte si interrompono a 64K token, a meno che non si attivi long decode, che consente a una singola risposta di arrivare fino a 1M token. C'è un tranello nei valori predefiniti. Ogni benchmark pubblicato per Argon è stato eseguito con high: Google lo

  14 ottobre 20268 min di letturaTutorial
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  AIHubMix supporta la chat di roleplay JanitorAI, con Zero Data Retention attivo per impostazione predefinita

  AIHubMix supporta la chat di roleplay. Collegala a JanitorAI come proxy, scegli un modello gratuito e i tuoi personaggi risponderanno tramite AIHubMix. Ogni account AIHubMix ha inoltre Zero Data Retention (ZDR) attivo per impostazione predefinita, quindi non registriamo, non archiviamo e non conserviamo i tuoi messaggi, i prompt dei personaggi o le risposte del modello. In breve: Chat di roleplay: AIHubMix si collega a JanitorAI come proxy. Sono disponibili decine di modelli gratuiti e la nostra prima scelta per la chat di roleplay è xiaomi-mimo-v2.6-pro-free. Zero Da

  13 ottobre 20265 min di letturaTutorial