Source: https://ailoot.ai/models/es/kat-coder-pro-v1/
Canonical: https://ailoot.ai/models/es/kat-coder-pro-v1/
Language: es

# kat-coder-pro-v1

[Markdown](https://ailoot.ai/models/es/kat-coder-pro-v1/index.md) · [JSON](https://ailoot.ai/models/es/kat-coder-pro-v1/facts.json)

## [kat-coder-pro-v1](https://ailoot.ai/models/es/kat-coder-pro-v1/)

KAT-Coder es la familia de modelos de programación de Kuaishou para tareas de desarrollo que tienen en cuenta el contexto del repositorio. El flujo de su fabricante combina inspección asistida por herramientas, generación de parches, revisión basada en ejecución y reflexión, produciendo código o explicaciones vinculados al comportamiento real del proyecto.

- [**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/kat-coder-pro-v1/#method-0)
- [**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/kat-coder-pro-v1/#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.

KAT-Coder es la familia de modelos de programación de Kuaishou para tareas de ingeniería de software en un entorno con herramientas. La versión original del fabricante se centra en seguir una petición de desarrollo mediante inspección del repositorio, creación de parches y revisión. Su entrenamiento cubre implementación y mejora de funciones, corrección de errores, refactorización, trabajo de rendimiento, creación de pruebas, comprensión de código y tareas de configuración. Los resultados útiles son código y texto vinculados al comportamiento real del proyecto.

#### Proporciona el problema y el contexto pertinente del proyecto

Indica el comportamiento que debe lograrse, la implementación actual y las condiciones que definen la finalización. Incluye los archivos o pasajes de código necesarios para comprender el problema y las órdenes u observaciones ya disponibles del entorno. Un encargo original de corrección de errores puede identificar la entrada que falla, el resultado esperado y la función cuyo comportamiento difiere. Una petición de funcionalidad puede indicar el resultado visible para el usuario y las interfaces que deben seguir siendo coherentes.

El entrenamiento de agentes del productor utiliza descripciones de incidencias, código de ramas, entornos ejecutables y condiciones verificables de tarea. Mantén alineadas esas partes en una tarea asistida por una aplicación. La propuesta del modelo debe abordar la copia de trabajo y las pruebas reales suministradas, mientras que la aplicación realiza las operaciones sobre archivos o de ejecución y devuelve los resultados. Conserva el resultado de cada operación con consecuencias junto a la continuación.

#### Herramientas y desarrollo en varios turnos

El fabricante documenta el seguimiento de instrucciones, el uso de herramientas y la interacción prolongada como partes centrales del desarrollo de la familia. La configuración publicada del agente de programación proporciona operaciones de lectura y edición de archivos y una acción de finalización. El modelo puede inspeccionar información, solicitar un cambio y continuar a partir de la observación devuelta. Su función es elegir y describir el siguiente paso; el entorno que lo rodea establece lo que ocurrió realmente.

La versión original también describe las solicitudes paralelas de herramientas como una capacidad observada tras el entrenamiento de agentes. Utiliza operaciones independientes únicamente cuando sus resultados puedan mantenerse asociados a la petición correcta. Una explicación de repositorio puede combinar información de varios archivos, mientras que un parche necesita el contenido y el comportamiento actuales del código afectado. No sustituyas una observación ausente por un resultado plausible del entorno.

#### Revisa los cambios candidatos de forma deliberada

La configuración de agente publicada por el productor separa generación de parches, filtrado, selección y reflexión. El filtrado combina deduplicación semántica con comprobaciones basadas en ejecución; la selección evalúa los candidatos restantes; la reflexión utiliza los resultados anteriores para orientar una ronda posterior. Esas etapas pertenecen al flujo de programación documentado, no son una garantía automática asociada a cualquier respuesta de texto simple.

Para una tarea práctica de código, conserva juntos el parche propuesto, las comprobaciones realmente ejecutadas y sus resultados. Una comparación de posibles correcciones debe explicar la condición que las distingue, especialmente cuando todas parecen plausibles solo a partir de las diferencias de código. Una comprobación fallida puede dar al siguiente turno un problema específico que resolver, en vez de provocar una reescritura sin relación.

#### Diferencias de familia y edición

La versión original del fabricante distingue KAT-Coder del modelo abierto independiente KAT-Dev-32B. Las explicaciones de entrenamiento y las demostraciones de flujos no hacen de cada perfil con nombre de la familia un checkpoint idéntico. Conserva el perfil seleccionado y las instrucciones suministradas del proyecto junto al resultado, y utiliza la interfaz concreta del productor o la configuración del entorno para sus operaciones.

Una entrega útil puede contener una implementación concreta, una explicación del defecto o una refactorización con las pruebas que respaldan su comportamiento. Revisa la lógica cambiada y las salidas reales del entorno antes de tratar una tarea como terminada. La finalidad de ingeniería de software de KAT-Coder resulta más útil cuando sigue vinculada a una petición concreta de desarrollo, el código pertinente y un resultado final que pueda revisarse.

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions` `KAT-Coder-Pro-V1`

[`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat)

Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1`

### Primeros pasos

KAT-Coder es la familia de modelos de programación de Kuaishou para tareas de desarrollo que tienen en cuenta el contexto del repositorio. El flujo de su fabricante combina inspección asistida por herramientas, generación de parches, revisión basada en ejecución y reflexión, produciendo código o explicaciones vinculados al comportamiento real del proyecto.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

Texto

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · OpenAI Chat** `POST /v1/chat/completions`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`text`

Formato de salida

json o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites KAT-Coder-Pro-V1 | 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.

### Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (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 **$0.00114** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00456** / 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 importe 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/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":"KAT-Coder-Pro-V1","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="KAT-Coder-Pro-V1", 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 las cabeceras. 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** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=chat)

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages` `KAT-Coder-Pro-V1`

[`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages)

Kuaishou /`KAT-Coder-Pro-V1`

### Primeros pasos

KAT-Coder es la familia de modelos de programación de Kuaishou para tareas de desarrollo que tienen en cuenta el contexto del repositorio. El flujo de su fabricante combina inspección asistida por herramientas, generación de parches, revisión basada en ejecución y reflexión, produciendo código o explicaciones vinculados al comportamiento real del proyecto.

Entradas aceptadas

Texto

Resultados

json · sse

### Disponible en Ailoot · entradas y métodos

**Ailoot Ultra · Anthropic Messages** `POST /v1/messages`

Tipos de entrada

`text`

Tipos de salida

`json`, `sse`

Formato de salida

JSON o SSE

| Campo | Tipo | Requisito | Valores y límites | Predeterminado |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Campo`model` | Tipo`string` | RequisitoObligatorio | Valores y límites KAT-Coder-Pro-V1 | 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`

### Planes

Las referencias tarifarias no añaden opciones a la solicitud. Los parámetros admitidos se indican en el método seleccionado.

Modo rápido

Sin especificar Cuando se selecciona el modo rápido

Modo flex

Sin especificar Cuando se selecciona el modo flex

Esfuerzo máximo de razonamiento

Sin especificar Cuando el esfuerzo máximo de razonamiento utiliza el ajuste predeterminado (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 **$0.00114** / 1K tokens Salida · Tokens de salida **$0.00456** / 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 importe 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/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": "KAT-Coder-Pro-V1",
  "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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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': 'KAT-Coder-Pro-V1', '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 las cabeceras. 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** [`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages)

#### Alias de rutas de métodos

`/chat/completions`

#### ID de modelo relacionados

[`KAT-Coder-Pro-V1`](https://ailoot.ai/models/es/#m=KAT-Coder-Pro-V1&route=Ultra&caller=KAT-Coder-Pro-V1&fmt=messages)

FAQ · kat-coder-pro-v1

¿Qué entradas y resultados están disponibles?

`POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `text` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `text` → `json`, `sse`

¿Qué campos utiliza la solicitud?

`POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `stream` `POST /v1/messages` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `model`, `messages`, `max_tokens`, `stream`

¿Qué límites se aplican?

`POST /v1/chat/completions` · `KAT-Coder-Pro-V1`: `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.

Ahorro por suscripción para trabajo habitual. Códigos promocionales: hasta el 50% al comprar tokens.

Suscripción

Elige un plan con descuento para tus peticiones habituales.

Código de hasta el 50%

Introduce el código al comprar. El precio se recalcula según la promoción vigente.

Gasto en el historial

Modelo, tokens e importe quedan guardados por cada petición.

[Elegir suscripción](https://ailoot.ai/docs/es/billing/subscriptions/) · [Consultar precios de modelos](https://ailoot.ai/models/es/)

## Conecta la API al producto que vendes.

SaaS, aplicaciones y bots bajo la oferta y el acuerdo de licencia Ailoot. Solicita una licencia de reventa para redistribuir el acceso.

Aplicación comercial

Integra generación de texto, imágenes, vídeo y sonido en funciones de pago de tu servicio.

Licencia para revendedores

Envía descripción del proyecto y esquema de acceso. Solicita condiciones escritas de uso y reventa.

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)

## 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.