エージェントに1文を伝え、500以上のモデルを取得する

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エージェントに1文を伝え、500以上のモデルを取得する

要約 AIHubMixは、エージェントが読み取れるアクセスサーフェスのセットを提供します:コーディングエージェントはモデルを発見し、呼び出しを生成し、それを自分で検証し、事前設定されたPlaygroundセッションをあなたに返すことができます。始めるには、エージェントに1文を伝えます:Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it. エントリーポイントの完全なリストは、エージェントアクセスのドキュメントにあります。

ますます多くの開発者が、Claude Code、Codex、Cursorなどのコーディングエージェントを通じてエージェントワークフローを実行しています:モデルの選択、呼び出しの作成、パラメータの調整はすべて委任されています。AIHubMix AIゲートウェイは、1つのAPIキーの背後に500以上のモデルを配置し、4つのワイヤプロトコルを通じて、OpenAI互換のエンドポイントも含まれ、このリリースによりエージェントはすべてを直接読み取ることができます。

何がリリースされたのか?

  • agents.md:エージェントが実行するためのオンボーディングガイドで、主要なチェック、ライブモデルの発見、プロトコルごとの呼び出し、エンドツーエンドの検証、トラブルシューティングをカバーしています。
  • モデルごとのllms.txt:850以上のモデルがあり、それぞれに固定アドレスでの機械読み取り可能な統合ガイドが付いています(https://aihubmix.com/model/{model_id}/llms.txt);すべてのモデルページのllms.txtチップは直接リンクしています。
  • Playgroundスキルとハンドオフリンク:スキルは試行、調整、比較、メディア生成をエージェントに委任します;ディープリンクにより、エージェントは事前設定されたセッションをブラウザに返すことができ、?models=パラメータは1つのリンクから最大6つの実行可能なモデルタブを開きます。

なぜエージェントは機械読み取り可能なアクセスを必要とするのか?

エージェントがトレーニングメモリからモデルID、価格、パラメータを推測すると、生成される呼び出しは失敗する傾向があります:古いIDのスペル、サポートされていないパラメータ、古くなった価格。機械読み取り可能なサーフェスは、エージェントにこの情報をライブで構造化して提供します。gemini-3.7-flashのllms.txtを見てみましょう:1回のフェッチで、エージェントは正しい呼び出しを生成するために必要なすべての情報を得ることができます:

- 開発者: Google
- コンテキストウィンドウ: 1,048,576トークン
- 入力モダリティ: テキスト、画像、音声、動画
- 機能: 思考、ストリーミング、ツール呼び出し、ウェブ検索、URLコンテキスト、
  コードインタープリタ、コンピュータ使用、ファイル検索、構造化出力、プロンプトキャッシング
- 価格: $0.75/M入力トークン、$3.75/M出力トークン、$0.075/Mキャッシュ入力

このファイルは現在ライブです:curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txtで確認できます。agents.mdの検証ルールは、エージェントがレスポンスボディとエコーされたモデルを検査することも要求します;HTTP 200だけでは成功とは見なされません。

完全なウォークスルー:モデルの選択、A対Bの比較、ハンドオフ

顧客サポートボットのために低コストのチャットモデルが必要だとしましょう。まず、スキルをエージェントに渡します:

Run curl -fsSL https://aihubmix.com/skills/playground and follow it.

ステップ1:ライブモデルの発見。 エージェントは認証なしのモデルカタログを読み取り、価格と機能で候補をフィルタリングし、各候補のllms.txtをフェッチしてツール呼び出しと構造化出力のサポートを確認します。

ステップ2:同一プロンプトの比較。 エージェントは各候補に対して同じプロンプトを実行し、実際の出力、測定されたレイテンシ、およびモデルごとのカタログ価格を報告します。スキルにはコスト開示が組み込まれています:バッチ呼び出しの前に、エージェントは価格を引用し、あなたの承認を求めます。

ステップ3:あなたに返す。 エージェントはPlaygroundのディープリンクを生成します。ブラウザで開くと、セッションはすでに設定されています:モデル、パラメータ、システムプロンプトが整っており、作成者には送信されていないドラフトが事前に入力されています。実行するかどうかはあなたの判断です。

今すぐ開ける2つの実際のリンク:

エージェントの視点から見ると、全体のフローは4つのコマンドで構成されており、それぞれがコピー&ペーストで検証可能です:

# 1. オンボーディングガイドを読む
curl -s https://aihubmix.com/agents.md
# 2. 候補を選ぶためにライブカタログを読む
curl -s "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm&sort_by=order"
# 3. 候補の機械読み取り可能なガイドを読む
curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txt
# 4. 接続を確認するための最小限の実際の呼び出し(ボディには正確に要求された返信が含まれている必要があります)
curl -s https://aihubmix.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIHUBMIX_API_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gemini-3.7-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: AIHubMix is connected"}],"max_tokens":64}'

このフローでは、あなたが行うことは2つだけです:エージェントに1文を送信し、ブラウザで結果を引き継ぐことです。今すぐ試してみてください:

Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.

どのエントリーポイントがどの仕事に適しているか?

あなたがしたいこと 使用するもの
AIHubMixをプロジェクトに統合する agents.md
エージェントに特定のモデルを教える そのモデルのllms.txt(ページ上のチップ、または固定アドレス)
試行、調整、比較、メディア生成を行う Playgroundスキル
設定されたセッションまたはモデルのセットを人間に返す Playgroundディープリンク(?config=で事前設定されたセッション、?models=で複数のタブを開く)
2つのモデルの仕様と価格を並べて表示する 比較ページ、aihubmix.com/compare/{a}/{b}(例えばGLM 5.3 vs GLM 5.2

これらはどのような設計原則に従っているのか?

  • 確認された情報のみが公開される。 モデルのllms.txtは、確認後に機能とエンドポイントの主張を持ちます;まだ確認されていないモデルは、ライブカタログとパラメータスキーマを指し示す短い通知を提供し、未確認の主張はありません。
  • ディープリンクには資格情報が含まれず、1回だけ機能する。 リンクパラメータは読み込み時にアドレスバーからクリアされ、ペイロードには決してキーが含まれません。
  • コストはお金が使われる前に開示される。 スキルは、エージェントにカタログ価格を引用し、バッチ呼び出しやメディア生成の前に同意を求めることを要求します。

次は何か?

MCPエンドポイントは現在、画像生成を提供しており、より広範な機能のカバレッジが進行中です;モデルの確認は拡大し続けており、新しく確認されたモデルのllms.txtは自動的に完全なガイドにアップグレードされます。何か奇妙なことがあれば、フィードバックを通じてお知らせください。

よくある質問

これらのエントリーポイントは資格情報を必要としますか?

すべての機械読み取り可能なサーフェス(agents.md、llms.txt、モデルごとのllms.txt、スキルファイル、モデルカタログ)は、全く認証なしで読み取ることができます。実際のモデル呼び出しにはAIHubMix APIキーが必要です:環境変数を通じて渡し、コンソールで作成します。

どのエージェントがサポートされていますか?

シェルコマンドを実行したり、URLを取得したりできる任意のコーディングアシスタント、Claude Code、Codex、Cursor、Cline、Gemini CLI、OpenCodeを含みます。スキルファイルはオープンエージェントスキル仕様に従い、npx skills add AIhubmix/skillsでインストールすることもできます。

エントリーポイントの完全なリストはどこにありますか?

エージェントアクセスを参照してください:agents.md、サイトおよびモデルごとのllms.txt、両方のPlaygroundスキルアドレス、ディープリンクパラメータ形式、およびコード生成パッケージ、それぞれにコピー&ペーストコマンドがあります。


この文をエージェントに送信して今すぐ始めてください:

Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.