Inferencia de LLM a través de API paga: finalizaciones de chat compatibles con OpenAI enviadas a través de proveedores x402. Soporta Kimi K2.5, MiniMax M2.5. Utiliza la herramienta x_paid para micropagos automáticos en USDC ($0,001-$0,003/llamada). Úselo cuando: (1) genere texto con un modelo específico, (2) ejecute la finalización del chat a través de un punto final LLM de pago por solicitud, (3) compare resultados entre modelos.
Instala rápidamente el skill de IA agentbox-inference en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: cascade-protocol/agentbox.
Paid OpenAI-compatible chat completions API at https://inference.x402.agentbox.fyi. Costs $0.001-$0.003 USDC per call via x402 on Solana. Use the xpayment tool for all requests.
| model | string | yes | Model ID (see table below) | | messages | array | yes | Array of {role, content} objects | | maxtokens | integer | no | Maximum tokens to generate | | temperature | number | no | Sampling temperature (0-2) | | topp | number | no | Nucleus sampling (0-1) |
| moonshotai/kimi-k2.5 | $0.003 | High-quality output, large context (262K) | | minimax/minimax-m2.5 | $0.002 | Balanced quality/cost |
Inferencia de LLM a través de API paga: finalizaciones de chat compatibles con OpenAI enviadas a través de proveedores x402. Soporta Kimi K2.5, MiniMax M2.5. Utiliza la herramienta x_paid para micropagos automáticos en USDC ($0,001-$0,003/llamada). Úselo cuando: (1) genere texto con un modelo específico, (2) ejecute la finalización del chat a través de un punto final LLM de pago por solicitud, (3) compare resultados entre modelos. Fuente: cascade-protocol/agentbox.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/cascade-protocol/agentbox --skill agentbox-inferenceInferencia de LLM a través de API paga: finalizaciones de chat compatibles con OpenAI enviadas a través de proveedores x402. Soporta Kimi K2.5, MiniMax M2.5. Utiliza la herramienta x_paid para micropagos automáticos en USDC ($0,001-$0,003/llamada). Úselo cuando: (1) genere texto con un modelo específico, (2) ejecute la finalización del chat a través de un punto final LLM de pago por solicitud, (3) compare resultados entre modelos. Fuente: cascade-protocol/agentbox.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/cascade-protocol/agentbox --skill agentbox-inference Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/cascade-protocol/agentbox