Source: https://ailoot.ai/models/es-mx/codegeex-4/ Canonical: https://ailoot.ai/models/es-mx/codegeex-4/ Language: es-mx # CodeGeeX-4 [Markdown](https://ailoot.ai/models/es-mx/codegeex-4/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es-mx/codegeex-4/facts.json) ## [CodeGeeX-4](https://ailoot.ai/models/es-mx/codegeex-4/) CodeGeeX4 es una familia multilingüe de modelos de programación para generar, completar, explicar y reparar código y responder preguntas sobre repositorios. Sus guías nativas cubren prompts específicos por tarea, llenado de huecos entre código existente y uso de archivos relacionados para preparar cambios con rutas explícitas. - [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/codegeex-4/#method-0) - [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/codegeex-4/#method-1) Sobre el modelo Esta descripción cubre las capacidades del modelo. Las entradas, salidas y opciones disponibles en Ailoot se indican a continuación para el método seleccionado. CodeGeeX4 es una familia multilingüe de modelos de programación construida en torno a la asistencia de código y al trabajo entre archivos de origen relacionados. El creador publica CodeGeeX4-ALL-9B como miembro de código abierto de la serie, desarrollado mediante entrenamiento continuo de GLM-4-9B. Su documentación cubre generación y completado de código, preguntas de programación, análisis de repositorios y flujos conectados que involucran un intérprete de código, búsqueda web o llamadas a funciones. La salida habitual es texto: código, explicaciones, respuestas o cambios etiquetados por archivo, según la instrucción de la tarea. Comienza por elegir la operación y proporcionar al modelo el código que necesita. La guía nativa de prompts de sistema tiene instrucciones separadas para añadir comentarios, explicar un programa, traducir entre lenguajes de programación, revisar o reparar código, generar pruebas y responder preguntas sobre un archivo. Para reparar, incluye el código que falla, el comportamiento observado y el resultado previsto. Para traducir, indica el lenguaje de programación de destino y proporciona la función pertinente completa. Para comentarios, la instrucción de tarea del creador conserva el código y añade comentarios; para varias tareas que producen código, pide solo código. Estas distinciones ayudan a que el resultado se pueda usar como recurso de código o explicación en lugar de dejar implícito el formato de salida. Las guías proporcionan prompts de sistema en chino e inglés. El idioma de la instrucción de sistema no determina por sí solo el de la respuesta, así que solicita explícitamente el idioma de respuesta cuando necesites una explicación. La guía especializada de revisión describe salida en chino; el prompt general de asistente de programación ofrece una forma separada de pedir una revisión en otro idioma de respuesta. Algunas plantillas de tarea ajustan el idioma de los comentarios al del origen y excluyen salida mixta en chino e inglés. En una conversación continua, repite la instrucción pertinente de la tarea al cambiar de operación para que una solicitud de explicación no se confunda con la solicitud anterior de salida solo de código. Para completado contextual, el formato nativo describe el archivo objetivo, su lenguaje de programación y el código a ambos lados del punto de inserción. Usa la ruta relativa del archivo con ###PATH: e incluye ###LANGUAGE:; la guía permite un valor de idioma vacío cuando se desconoce. ###MODE: selecciona LINE para completar una sola línea o BLOCK para varias líneas, con BLOCK como valor predeterminado documentado. La secuencia de llenado intermedio va primero con el sufijo, después el prefijo y después el centro faltante, marcados con \<|code\_suffix|\>, \<|code\_prefix|\> y \<|code\_middle|\>. La plantilla de llenado del creador omite el prompt de sistema. Conservar el sufijo proporciona al modelo el flujo de control circundante y el código que debe permanecer después de la inserción. El resultado es el código faltante propuesto, que después se puede comprobar en su ubicación original. El completado entre archivos añade fragmentos relacionados como material de referencia, cada uno introducido por ###REFERENCE: y su propio ###PATH:. Mantén estas referencias separadas del archivo objetivo y de su punto de inserción. Por ejemplo, al completar una función que llama a una función auxiliar existente, proporciona la firma y la implementación de esa función auxiliar junto con el prefijo y el sufijo de la función objetivo. La guía de completado a nivel de proyecto amplía este enfoque para generar un archivo nuevo a partir de los requisitos del proyecto y el código existente pertinente. Las rutas claras y las dependencias seleccionadas permiten distinguir el código proporcionado como evidencia del archivo que se pide completar al modelo. Las preguntas sobre repositorios usan una disposición nativa distinta: enumera cada archivo bajo ###PATH:, incluye su código y después formula la pregunta. Unas instrucciones útiles pueden preguntar dónde se define un valor o cómo pasa una llamada entre los módulos proporcionados. La edición de repositorios usa su propia instrucción de sistema para añadir, eliminar o modificar archivos y solicita salida en ###PATH: {PATH} seguida del código. Prepara los archivos pertinentes y describe el cambio requerido, incluido el archivo que se debe añadir o el comportamiento que se debe conservar. Lee los bloques devueltos etiquetados por ruta como cambios propuestos; no son evidencia de que un repositorio ya se haya modificado ni de que el código se haya ejecutado. Para el miembro publicado CodeGeeX4-ALL-9B, el creador documenta un contexto de 128K y recomienda seleccionar contenido pertinente del repositorio cuando un proyecto supere esa ventana. La recuperación de fragmentos relacionados y el recorte de entradas demasiado grandes son pasos de preparación de la guía de repositorios. El contexto debe alojar las instrucciones, el código proporcionado y la continuación generada, así que un conjunto dirigido de archivos suele ser más útil que un volcado indiferenciado del proyecto. Los ajustes de generación de ejemplo del creador controlan la longitud de una ejecución concreta; no definen una longitud máxima universal de respuesta para todas las ediciones de CodeGeeX4. La serie también describe flujos de programación conectados con intérpretes, búsqueda y llamadas a funciones. Un flujo así necesita que la aplicación circundante proporcione las herramientas indicadas y devuelva sus resultados a la conversación. Al pedir código ejecutable, indica el lenguaje previsto, las dependencias y el comportamiento esperado; al pedir un análisis, solicita las referencias pertinentes a archivos o funciones. Compila o ejecuta los cambios propuestos en el entorno previsto y comprueba el comportamiento frente al requisito proporcionado antes de incorporarlos a un proyecto. **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `codegeex-4` [`codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=codegeex-4&route=Ultra&caller=codegeex-4&fmt=chat) Zhipu /`codegeex-4` ### Inicio CodeGeeX4 es una familia multilingüe de modelos de programación para generar, completar, explicar y reparar código y responder preguntas sobre repositorios. Sus guías nativas cubren prompts específicos por tarea, llenado de huecos entre código existente y uso de archivos relacionados para preparar cambios con rutas explícitas. Entradas aceptadas Texto Resultados Texto ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` Entrada `text` Salida `text` Formato de salida json o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites codegeex-4 | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Número mínimo de elementos: 1 | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites Depende del modelo | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoOpcional | Valores y límites Se aplica cuando: Conversación textual | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF8 `messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`messages` | Contratomatriz de mensajes con estructura role/content | | Parámetro`file_material` | Contratodocumento real en UTF-8 insertado como texto literal; no se deduce ningún ID de archivo | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`control_scope` | ContratoConversación textual; stream es un booleano y su valor predeterminado es false. | | Parámetro`output_modalities` | Contratotext | | Parámetro`hosted_operations` | Contratofalse | | Parámetro`multimodal_input_binding` | Contratonull | Alias de método: `/chat/completions` Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` Envía el ID exacto del modelo junto con messages. La longitud del contexto no es un límite máximo de salida. Un archivo de texto puede aportar texto literal; las entradas de imagen, audio u objetos de archivo requieren una vinculación exacta. ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.028** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.028** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat curlPython SDK ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" python3 - <<'PY_REQUEST' import json,os from pathlib import Path p=json.loads('{"model":"codegeex-4","messages":[{"role":"user","content":"hello"}],"stream":false}') Path("request.json").write_text(json.dumps(p,ensure_ascii=False)) PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path r=json.loads(Path("result.json").read_text()) for x in r.get("choices",[]): if x.get("message",{}).get("content"): print(x["message"]["content"]) PY_RESULT ``` ```python from openai import OpenAI import os if not os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "").strip(): raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY before making a request") client=OpenAI(base_url="https://api.ailoot.ai/v1",api_key=os.environ["AILOOT_API_KEY"],max_retries=0) result=client.chat.completions.create(model="codegeex-4", messages=[{"role":"user","content":"hello"}], stream=False) import base64, json from pathlib import Path def save_result(data, stem="result"): # Keep every field, including usage, IDs, reasoning and tool requests. Path(stem + ".json").write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8") print(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)) def save_blob(encoded, suffix, label): raw = base64.b64decode(encoded, altchars=b"-_", validate=True) ext = "png" if raw.startswith(b"\x89PNG\r\n\x1a\n") else "jpg" if raw.startswith(b"\xff\xd8") else "webp" if raw[:4] == b"RIFF" and raw[8:12] == b"WEBP" else suffix file = Path(stem + "-" + label + "." + ext) file.write_bytes(raw) print("Saved", file) for index, block in enumerate(data.get("content") or []): print("Content", index, json.dumps(block, ensure_ascii=False)) for choice in data.get("choices") or []: print("Choice", choice.get("index"), json.dumps(choice.get("message", choice.get("delta", {})), ensure_ascii=False)) for index, item in enumerate(data.get("output") or []): print("Output", index, json.dumps(item, ensure_ascii=False)) if item.get("type") == "image_generation_call" and item.get("result"): save_blob(item["result"], item.get("output_format") or "bin", "output-" + str(index)) for ci, candidate in enumerate(data.get("candidates") or []): for pi, part in enumerate((candidate.get("content") or {}).get("parts") or []): print("Candidate/part", ci, pi, json.dumps(part, ensure_ascii=False)) blob = part.get("inlineData") or part.get("inline_data") if blob and blob.get("data"): mime = blob.get("mimeType") or blob.get("mime_type") suffix = {"image/png":"png", "image/jpeg":"jpg", "image/webp":"webp", "audio/wav":"wav", "audio/mpeg":"mp3", "video/mp4":"mp4"}.get(mime, "bin") save_blob(blob["data"], suffix, "candidate-" + str(ci) + "-part-" + str(pi)) save_result(result.to_dict(mode="json")) ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · OpenAI Chat json o SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva cada alternativa y su contenido, llamadas de herramientas y razonamiento. En SSE, ensambla los fragmentos incrementales por índice de alternativa/herramienta y conserva el motivo final de terminación y el uso. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`choices[].index` | Tipointeger | | Campo`choices[].message.content` | Tipostring\|null | | Campo`choices[].message.tool_calls` | Tipotool\_call\[\] | | Campo`choices[].message.reasoning_content` | Tipostring | | Campo`choices[].message.reasoning_details` | Tipoobject\|array | | Campo`choices[].finish_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=codegeex-4&route=Ultra&caller=codegeex-4&fmt=chat) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=codegeex-4&route=Ultra&caller=codegeex-4&fmt=chat) **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `codegeex-4` [`codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=codegeex-4&route=Ultra&caller=codegeex-4&fmt=messages) Zhipu /`codegeex-4` ### Inicio CodeGeeX4 es una familia multilingüe de modelos de programación para generar, completar, explicar y reparar código y responder preguntas sobre repositorios. Sus guías nativas cubren prompts específicos por tarea, llenado de huecos entre código existente y uso de archivos relacionados para preparar cambios con rutas explícitas. Entradas aceptadas Texto Resultados json · sse ### Disponible en Ailoot · entradas y métodos **Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` Entrada `text` Salida `json`, `sse` Formato de salida JSON o SSE | Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado | | --- | --- | --- | --- | --- | | Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites codegeex-4 | Predeterminado— | | Campo`messages` | Tipo`message[]` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`messages[].role` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites user, assistant | Predeterminado— | | Campo`messages[].content` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`max_tokens` | Tipo`integer` | RequisitoObligatorio | Valores y límites | Predeterminado— | | Campo`stream` | Tipo`boolean` | RequisitoOpcional | Valores y límites | Predeterminadofalse | Combinaciones de materiales de entrada **Texto** · Texto UTF-8 `cadena messages[].content` Parámetros del método y ciclo de vida | Parámetro | Contrato | | --- | --- | | Parámetro`content_type` | Contratoapplication/json | | Parámetro`required` | Contratomodel, messages, max\_tokens | | Parámetro`optional_controls` | Contratostream | | Parámetro`material_types` | Contratotext | | Parámetro`text_file_material` | ContratoLee el documento real en UTF-8 y coloca su texto en el campo input indicado o en la cadena de contenido del mensaje. | Ciclo de vida: `synchronous_or_streamed` ### Tarifas Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado. Modo fast Sin especificar Cuando se selecciona el modo fast Modo flex Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex Esfuerzo máximo de razonamiento Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento usa el ajuste default #### Tarifas de Ailoot #### Precios por configuración | Configuración | Tabla de tarifas | Cargo | | --- | --- | --- | | ConfiguraciónTarifas base por token | Tabla de tarifasTarifa base | Cargo Entrada · Tokens de entrada **$0.028** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.028** / 1K tokens Entrada · Lectura de caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché **$0** / 1K tokens Entrada · Escritura en caché, 1 hora **—** / 1K tokens | Ailoot reserva un monto estimado antes de la solicitud. Tras obtener el resultado, liquida el cargo definitivo según el uso medido. En las respuestas en flujo, la liquidación usa el registro de uso final. [Cómo funcionan la reserva y la liquidación →](https://ailoot.ai/docs/es-mx/billing/reserve/) ### Solicitudes de ejemplo #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages Cuerpo JSON mínimo completocurl · usa tu documento en UTF-8Python · guarda el resultado completo ```json { "model": "codegeex-4", "max_tokens": 128, "messages": [ { "role": "user", "content": "Summarize the incident report." } ], "stream": false } ``` ```bash set -eu : "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}" : "${AILOOT_TEXT_FILE:?Set your actual UTF-8 document}" export AILOOT_TEXT_FILE python3 - <<'PY_REQUEST' import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'codegeex-4', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text Path('request.json').write_text(json.dumps(payload, ensure_ascii=False), encoding='utf-8') PY_REQUEST curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/messages \ -H "x-api-key: $AILOOT_API_KEY" -H 'anthropic-version: 2023-06-01' -H 'Content-Type: application/json' \ --data-binary @request.json -D response-headers.txt -o result.json python3 - <<'PY_RESULT' import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) PY_RESULT ``` ```python import json, os from pathlib import Path source_file = Path(os.environ['AILOOT_TEXT_FILE']) if not source_file.is_file(): raise SystemExit('Set AILOOT_TEXT_FILE to your actual UTF-8 document') text = source_file.read_text(encoding='utf-8') if not text.strip(): raise SystemExit('Choose a document containing text') payload = {'model': 'codegeex-4', 'max_tokens': 128, 'messages': [{'role': 'user', 'content': 'Summarize the incident report.'}]} payload['messages'][0]['content'] = 'Summarize this material and quote supporting source passages.\n\n' + text from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import HTTPError api_key = os.environ['AILOOT_API_KEY'] if not api_key.strip(): raise SystemExit('Set AILOOT_API_KEY before making a request') headers = {'x-api-key': 'PLACEHOLDER_KEY', 'anthropic-version': '2023-06-01', 'Content-Type': 'application/json'} headers['x-api-key'] = api_key request = Request('https://api.ailoot.ai/v1/messages', data=json.dumps(payload, ensure_ascii=False).encode('utf-8'), headers=headers, method='POST') try: with urlopen(request, timeout=120) as response: raw = response.read() Path('response-headers.txt').write_text(str(response.headers), encoding='utf-8') except HTTPError as error: Path('result.json').write_bytes(error.read()) Path('response-headers.txt').write_text(str(error.headers), encoding='utf-8') raise Path('result.json').write_bytes(raw) import json from pathlib import Path result = json.loads(Path('result.json').read_text(encoding='utf-8')) print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2)) ``` ### Recibir y guardar resultados #### Ailoot Ultra · Anthropic Messages JSON o SSE ##### Conserva todos los resultados completados Conserva todas las respuestas, archivos y partes de contenido completos recibidos. Conserva todos los bloques de contenido, las firmas de razonamiento y los ID reales de uso de herramientas. Ensambla todos los fragmentos incrementales de los bloques SSE; el primer bloque de texto no constituye la salida completa. ##### Si es necesario revisar la respuesta original Conserva los ID de solicitud y respuesta y los encabezados. No se proporciona una URL genérica para recuperar tareas de texto. Campos de respuesta | Campo | Tipo | | --- | --- | | Campo`id` | Tipostring | | Campo`model` | Tipostring | | Campo`content[]` | Tipotext\|thinking\|tool\_use\|other content block | | Campo`stop_reason` | Tipostring\|null | | Campo`usage` | Tipoobject | Errores y siguientes pasos | Respuesta | Condición | Siguiente paso | | --- | --- | --- | | Respuesta400 · `invalid_request_error` | CondiciónCampos obligatorios, representación del material o valor del parámetro no válidos | Siguiente pasoCorrige los campos indicados antes de una nueva solicitud de creación. | ### Alias #### Alias del modelo **Ailoot Ultra** [`codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=codegeex-4&route=Ultra&caller=codegeex-4&fmt=messages) #### Alias de rutas de métodos `/chat/completions` #### ID de modelo relacionados [`codegeex-4`](https://ailoot.ai/models/es-mx/#m=codegeex-4&route=Ultra&caller=codegeex-4&fmt=messages) FAQ · CodeGeeX-4 ¿Qué entradas y resultados están disponibles? `POST /v1/chat/completions` · `codegeex-4`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `codegeex-4`: `text` → `json`, `sse` ¿Qué campos utiliza la solicitud? `POST /v1/chat/completions` · `codegeex-4`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `codegeex-4`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream` ¿Qué límites se aplican? `POST /v1/chat/completions` · `codegeex-4`: `messages.min_items`: `1` Conecta Ailoot a Claude Code, OpenCode, Hermes o tu aplicación. ## La empresa y su cartera de proyectos La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. ## Compra tokens con descuento. 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Documentos en la web La oferta, el acuerdo de licencia y la política de datos están disponibles antes de conectar. [Solicitar licencia de reventa](mailto:support@ailoot.ai) · [Oferta y acuerdo de licencia](https://ailoot.ai/legal/offer?lang=es-mx) ## Ailoot · La empresa y su cartera de proyectos Ailoot se apoya en la experiencia operativa acumulada, una amplia base de clientes, un servicio estable y el seguimiento continuo de KPI. La empresa y su cartera de proyectos: millones de clientes; ventas por miles de millones al mes. Ailoot aplica esa experiencia operativa al acceso por API a funciones de IA en productos de clientes, agentes, aplicaciones y automatizaciones.