요약 AIHubMix는 이제 에이전트가 읽을 수 있는 접근 인터페이스 세트를 제공합니다: 코딩 에이전트는 모델을 발견하고, 호출을 생성하며, 이를 스스로 검증한 후, 미리 구성된 Playground 세션을 다시 제공합니다. 시작하려면 에이전트에게 한 문장을 입력하세요: Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it. 모든 진입점의 전체 목록은 에이전트 접근 문서에 있습니다.
점점 더 많은 개발자들이 Claude Code, Codex 및 Cursor와 같은 코딩 에이전트를 통해 에이전틱 워크플로를 실행하고 있습니다: 모델 선택, 호출 작성 및 매개변수 조정이 모두 위임됩니다. AIHubMix AI 게이트웨이는 500개 이상의 모델을 하나의 API 키로 네 가지 전송 프로토콜 뒤에 배치하며, OpenAI 호환 엔드포인트도 포함되어 있으며, 이 릴리스는 에이전트가 이를 직접 읽을 수 있도록 합니다.
무엇이 출시되었나요?
- agents.md: 에이전트가 실행할 수 있도록 작성된 온보딩 가이드로, 주요 점검, 실시간 모델 발견, 프로토콜별 호출, 엔드 투 엔드 검증 및 문제 해결을 다룹니다.
- 모델별 llms.txt: 850개 이상의 모델, 각 모델에 대한 기계 판독 가능한 통합 가이드가 고정 주소에 있습니다 (
https://aihubmix.com/model/{model_id}/llms.txt); 각 모델 페이지의llms.txt칩은 바로 그곳으로 연결됩니다. - Playground 스킬 및 핸드오프 링크: 이 스킬은 에이전트에게 시험, 조정, 비교 및 미디어 생성을 맡깁니다; 딥 링크를 통해 에이전트는 미리 구성된 세션을 브라우저로 다시 전달할 수 있으며,
?models=매개변수는 하나의 링크에서 최대 6개의 실행 준비가 된 모델 탭을 엽니다.
왜 에이전트는 기계 판독 가능한 접근이 필요할까요?
에이전트가 훈련 메모리에서 모델 ID, 가격 및 매개변수를 추측할 때, 생성된 호출은 실패하는 경향이 있습니다: 오래된 ID 철자, 지원되지 않는 매개변수, 구식 가격. 기계 판독 가능한 인터페이스는 에이전트에게 이 정보를 실시간으로 구조화하여 제공합니다. gemini-3.7-flash의 llms.txt를 보세요: 한 번의 가져오기로 에이전트는 올바른 호출을 생성하는 데 필요한 모든 사실을 얻습니다:
- 개발자: Google
- 컨텍스트 창: 1,048,576 토큰
- 입력 양식: 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오
- 기능: 사고, 스트리밍, 도구 호출, 웹 검색, URL 컨텍스트,
코드 해석기, 컴퓨터 사용, 파일 검색, 구조화된 출력, 프롬프트 캐싱
- 가격: $0.75/M 입력 토큰, $3.75/M 출력 토큰, $0.075/M 캐시된 입력
이 파일은 지금 실시간으로 사용 가능합니다: curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txt로 확인할 수 있습니다. agents.md의 검증 규칙은 에이전트가 응답 본문과 에코된 모델을 검사하도록 요구합니다; HTTP 200만으로는 성공으로 간주되지 않습니다.
전체 워크스루: 모델 선택, A 대 B 비교 및 핸드오프
고객 지원 봇을 위한 저비용 채팅 모델이 필요하다고 가정해 보세요. 먼저 에이전트에게 스킬을 전달하세요:
Run curl -fsSL https://aihubmix.com/skills/playground and follow it.
1단계: 실시간 모델 발견. 에이전트는 인증 없이 모델 카탈로그를 읽고, 가격과 기능에 따라 후보를 필터링한 후, 각 후보의 llms.txt를 가져와 도구 호출 및 구조화된 출력을 지원하는지 확인합니다.
2단계: 동일 프롬프트 비교. 에이전트는 각 후보에 대해 동일한 프롬프트를 실행하고 실제 출력, 측정된 대기 시간 및 모델별 카탈로그 가격을 보고합니다. 이 스킬은 비용 공개가 내장되어 있습니다: 배치 호출 전에 에이전트는 가격을 인용하고 승인을 요청합니다.
3단계: 결과를 당신에게 전달합니다. 에이전트는 Playground 딥 링크를 생성합니다. 브라우저에서 열면 세션이 이미 구성되어 있습니다: 모델, 매개변수 및 시스템 프롬프트가 설정되어 있으며, 작곡기에는 초안이 미리 채워져 있지만 전송되지 않습니다. 실행 여부는 당신의 선택입니다.
지금 바로 열 수 있는 두 개의 실제 링크:
- 하나의 링크에서 두 개의 실행 준비가 된 모델 탭 열기 (
?models=매개변수, 최대 6개; 탭 간 전환) - 사양과 가격을 나란히 보고 싶으신가요? 에이전트는 Gemini 3.7 Flash vs Claude Opus 4.1와 같은 주요 사이트 비교 링크도 전달할 수 있습니다 (형식
compare/{a}/{b}, 모든 llms.txt에 나열됨) - 이 워크스루의 3단계에서 생성된 딥 링크 (고객 지원 시나리오: 시스템 프롬프트, 매개변수 및 작곡기 초안이 모두 설정됨; 위의 스크린샷은 이 링크를 열었을 때의 모습입니다)
에이전트의 관점에서 전체 흐름은 네 개의 명령으로 구성되며, 각 명령은 복사-붙여넣기로 검증할 수 있습니다:
# 1. 온보딩 가이드 읽기
curl -s https://aihubmix.com/agents.md
# 2. 후보를 선택하기 위해 실시간 카탈로그 읽기
curl -s "https://aihubmix.com/api/v1/models?type=llm&sort_by=order"
# 3. 후보의 기계 판독 가능한 가이드 읽기
curl -s https://aihubmix.com/model/gemini-3.7-flash/llms.txt
# 4. 연결성을 검증하기 위한 최소한의 실제 호출 (본문은 요청한 응답과 정확히 일치해야 함)
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}'
이 흐름에서 당신이 하는 일은 두 가지입니다: 에이전트에게 한 문장을 보내고, 브라우저에서 결과를 가져옵니다. 지금 시도해 보세요:
Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.
어떤 작업에 어떤 진입점을 사용해야 하나요?
| 당신이 하고 싶은 것 | 사용할 것 |
|---|---|
| AIHubMix를 프로젝트에 통합하기 | agents.md |
| 에이전트에게 특정 모델을 가르치기 | 해당 모델의 llms.txt (모델 페이지의 칩 또는 고정 주소) |
| 시험, 조정, 비교, 미디어 생성하기 | Playground 스킬 |
| 구성된 세션이나 모델 세트를 인간에게 전달하기 | Playground 딥 링크 (?config=는 미리 구성된 세션, ?models=는 여러 탭 열기) |
| 두 모델의 사양과 가격을 나란히 보여주기 | 비교 페이지, aihubmix.com/compare/{a}/{b} (예: GLM 5.3 vs GLM 5.2) |
이들은 어떤 설계 원칙을 따르나요?
- 검증된 정보만 게시됩니다. 모델의 llms.txt는 검증 후에만 기능 및 엔드포인트 주장을 포함합니다; 아직 검증되지 않은 모델은 실시간 카탈로그 및 매개변수 스키마를 가리키는 짧은 공지를 제공합니다.
- 딥 링크는 자격 증명을 포함하지 않으며 한 번만 작동합니다. 링크 매개변수는 로드 시 주소 표시줄에서 지워지며, 페이로드에는 키가 포함되지 않습니다.
- 비용은 돈이 지출되기 전에 공개됩니다. 이 스킬은 에이전트가 배치 호출 및 미디어 생성을 요청하기 전에 카탈로그 가격을 인용하고 동의를 요청하도록 요구합니다.
다음은 무엇인가요?
MCP 엔드포인트는 현재 이미지 생성을 제공하며, 더 넓은 기능 범위가 진행 중입니다; 모델 검증은 계속 확장되고 있으며, 새로 검증된 모델의 llms.txt는 자동으로 전체 가이드로 업그레이드됩니다. 이상한 점이 발견되면 피드백을 통해 알려주세요.
자주 묻는 질문
이 진입점은 자격 증명을 요구하나요?
모든 기계 판독 가능한 인터페이스(agents.md, llms.txt, 모델별 llms.txt, 스킬 파일, 모델 카탈로그)는 인증 없이 읽을 수 있습니다. 실제 모델 호출에는 AIHubMix API 키가 필요합니다: 환경 변수를 통해 전달하며, 콘솔에서 생성합니다.
어떤 에이전트가 지원되나요?
쉘 명령을 실행하거나 URL을 가져올 수 있는 모든 코딩 어시스턴트, Claude Code, Codex, Cursor, Cline, Gemini CLI 및 OpenCode를 포함합니다. 스킬 파일은 공개 에이전트 스킬 사양을 따르며 npx skills add AIhubmix/skills로 설치할 수 있습니다.
진입점의 전체 목록은 어디에 있나요?
에이전트 접근 문서를 참조하세요: agents.md, 사이트 및 모델별 llms.txt, 두 개의 Playground 스킬 주소, 딥 링크 매개변수 형식 및 코드 생성 패키지, 각 패키지에 복사-붙여넣기 명령이 포함되어 있습니다.
이 문장을 에이전트에게 보내고 지금 시작하세요:
Fetch https://aihubmix.com/agents.md and follow it.
