Flujos de agentes · 2026-10-10
Modelos alojados en la UE para agentes y código
Los 12 modelos de chat de TensorX en LLMTR admiten llamadas a herramientas y streaming; compara opciones para agentes, precios, coste por sesión y claves.
Respuesta corta: modelos de la UE que llaman herramientas
LLMTR (llmtr.com) es una pasarela que da acceso a modelos de lenguaje alojados en Turquía y en proveedores globales a través de una única API compatible con OpenAI. Los 12 modelos de chat de TensorX en LLMTR admiten llamadas a herramientas (funciones) y streaming. Para programación y agentes puedes empezar con tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx; las solicitudes van a https://llmtr.com/v1.
Según el DPA del proveedor, las solicitudes se procesan dentro de la Unión Europea y las entradas no se usan para entrenar modelos. Para los modelos de esta categoría, el procesamiento dentro de la Unión Europea es lo que declara el proveedor; LLMTR no lo ha verificado de forma independiente. Un modelo de TensorX no se puede llamar hasta que la cuenta concede el consentimiento de transferencia de datos de TensorX; sin él, la solicitud devuelve 403 provider_consent_required.
¿Qué modelos alojados en la UE sirven para agentes de IA y asistentes de programación?
La tabla muestra ocho filas de TensorX adecuadas para agentes. Todas admiten llamadas a herramientas. La longitud de contexto va de 262.144 a 1.048.576 tokens, algo importante para agentes que llevan un repositorio grande o un historial largo de salidas de herramientas.
La entrada de imágenes solo funciona en las filas marcadas con sí; si envías una imagen a una fila que no la admite, la solicitud se rechaza con 400 unsupported_input y no se factura. La columna de razonamiento por defecto indica si el modelo genera tokens de razonamiento antes de responder.
| Id del modelo | Contexto (tokens) | Entrada / salida ($ por 1M) | Entrada de imagen | Razona por defecto |
|---|---|---|---|---|
| tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx | 262.144 | 1,25 / 4,50 | sí | sí |
| tensorx/kimi-k3-tensorx | 1.048.576 | 3,00 / 15,00 | sí | sí |
| tensorx/glm-5.3-tensorx | 1.048.576 | 1,75 / 4,50 | no | sí |
| tensorx/glm-5.3-flash-tensorx | 1.048.576 | 0,20 / 0,50 | sí | sí |
| tensorx/minimax-m3-tensorx | 1.048.576 | 0,40 / 2,00 | sí | sí |
| tensorx/qwen3.8-27b-tensorx | 262.144 | 0,40 / 2,40 | sí | sí |
| tensorx/qwen3.8-flash-next-tensorx | 262.144 | 0,20 / 0,50 | sí | sí |
| tensorx/deepseek-v4.1-flash-tensorx | 1.048.576 | 0,50 / 1,50 | sí | no |
Coste de una sesión de agente y tokens de razonamiento
Un agente de programación reenvía el mismo contexto en cada turno, así que el precio de lectura de caché decide la factura. Ejemplo: una sesión con tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx tiene 2M de tokens de entrada, de los cuales 1,4M se leen de la caché, y 150K de salida. La lectura de caché cuesta 1,4M x 0,31 = 0,434 $, los 0,6M restantes de entrada cuestan 0,75 $ y la salida 0,675 $; el total es 1,859 $ (unos 1,86 $). El precio de lectura de caché se aplica solo cuando el proveedor informa de tokens leídos de su caché; si no, la entrada se factura al precio normal.
En las filas que razonan por defecto, los tokens de razonamiento se facturan como salida. Define max_tokens en cada llamada del bucle del agente. Si la respuesta devuelve finish_reason length, se ha cortado; sube max_tokens y reintenta. El parámetro reasoning_effort no se admite en las filas de TensorX: una solicitud que lo incluya se rechaza con 400 invalid_request, no se envía y no se factura.
Para obtener el uso en una respuesta en streaming, envía stream_options con include_usage en true. Los clientes que hablan el formato de Anthropic pueden llamar a las mismas filas de TensorX por /v1/messages; /v1/responses no se admite en estas filas y devuelve 400 unsupported_operation.
Una primera solicitud que llama a una herramienta
El ejemplo define una sola herramienta read_file e imprime si el modelo quiere llamarla. Si lo hace, tool_calls viene relleno; tu propio código ejecuta la herramienta y devuelve el resultado como un mensaje tool.
Llamada a chat completions con una definición de herramienta en tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://llmtr.com/v1", api_key=os.environ["LLMTR_API_KEY"])
# One tool the model may ask us to run.
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "read_file",
"description": "Read a text file from the project.",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {"path": {"type": "string"}},
"required": ["path"],
},
},
}]
reply = client.chat.completions.create(
model="tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx",
messages=[{"role": "user", "content": "Open src/main.py and explain it."}],
tools=tools,
max_tokens=2000, # reasoning tokens count as output
)
print(reply.choices[0].finish_reason)
print(reply.choices[0].message.tool_calls)Limita el alcance de la clave del agente
Un agente trabaja en bucle por su cuenta, así que conviene acotar su clave. Puedes limitar una clave API a los modelos que el agente puede llamar; se pueden elegir hasta 50 y un id fuera del alcance devuelve 403 model_not_allowed. Pon también un límite de gasto en la clave: un bucle descontrolado se detiene en ese límite.
Todos los modelos usan un único saldo y cambiar de modelo es cambiar la cadena del modelo. Las familias Kimi K2.7 Code y GLM-5.3 también están en GreenPT (greenpt/kimi-k2.7-code-eu, greenpt/glm-5.3-eu); se llaman con la misma clave y saldo y requieren el consentimiento de transferencia de datos de GreenPT. El precio de cada fila está en su propia página de modelo. LLMTR no cambia de proveedor automáticamente; el cambio de modelo lo hace tu cliente.
La declaración del proveedor aporta información a tu evaluación del RGPD; la evaluación sigue siendo tuya. El texto del reglamento está enlazado abajo. Para los modelos de esta categoría, el procesamiento dentro de la Unión Europea es lo que declara el proveedor; LLMTR no lo ha verificado de forma independiente.
Empezar en LLMTR: cuenta, consentimiento, clave y primera solicitud
Paso 1: crea una cuenta en llmtr.com y recarga crédito desde el Dashboard. Se añade una vez un margen de plataforma del 8 % sobre la cantidad solicitada; por ejemplo, una recarga de 10,00 $ cuesta 10,80 $. Después, cada llamada se descuenta al precio del catálogo.
Paso 2: concede el consentimiento de TensorX en Dashboard > Settings > Data-transfer consents. Es a nivel de cuenta, se aplica a todas tus claves API y se puede retirar en el mismo lugar. Lo que se transfiere es el contenido de la solicitud, para generar la respuesta; el nombre y el correo no. Paso 3: crea una clave en Dashboard > API Keys, limítala a los modelos que usará el agente y guárdala como LLMTR_API_KEY. Paso 4: ejecuta el código de arriba; solo cambias base_url y api_key.
Configurar la llamada de un agente a un modelo alojado en la UE
Crea una cuenta y crédito, concede el consentimiento de transferencia de datos de TensorX, crea una clave API y envía una primera solicitud con una lista tools a https://llmtr.com/v1.
- Cuenta y crédito. Crea una cuenta en llmtr.com y recarga crédito. Se añade una vez un margen de plataforma del 8 %: una recarga de 10,00 $ cuesta 10,80 $.
- Consentimiento de transferencia de TensorX. Concede el consentimiento de TensorX en Dashboard > Settings > Data-transfer consents. Sin él, las solicitudes devuelven 403 provider_consent_required.
- Clave API. Crea una clave en Dashboard > API Keys, limítala a los modelos que el agente puede llamar y guárdala como LLMTR_API_KEY.
- Primera solicitud. Envía una solicitud con una lista tools para tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx a https://llmtr.com/v1 con cualquier SDK compatible con OpenAI y lee el campo tool_calls.
Frequently asked questions
¿Qué modelo alojado en la UE sirve para agentes de IA?
Los 12 modelos de chat de TensorX en LLMTR admiten llamadas a herramientas y streaming. Para programación puedes empezar con tensorx/kimi-k2.7-code-tensorx; el proveedor declara que procesa las solicitudes dentro de la UE. Pruébalo antes con tus propios prompts.
¿Por qué mi solicitud a TensorX devuelve 403 provider_consent_required?
La cuenta no ha concedido el consentimiento de transferencia de datos de TensorX. Concédelo en Dashboard > Settings > Data-transfer consents. La solicitud no llega al proveedor y no se factura. El consentimiento de GreenPT no cubre TensorX.
¿Puede un agente descontrolado consumir mi saldo?
Limita la clave a un máximo de 50 modelos; un modelo fuera del alcance devuelve 403 model_not_allowed. Pon también un límite de gasto en la clave y max_tokens en cada llamada, porque los tokens de razonamiento se facturan como salida.