‎
loginstudio
  • Overview
  • COMIENZA
    • Quickstart
  • Basicos
    • Modelos Disponibles
    • TEXT API (NEW)
    • TEXT API (ACTUAL)
    • Formas de pago
  • Mejores prácticas
    • RAG
    • Prompteo
  • Saptiva Agents
    • Introducción
    • Instalación
    • Quick Start
    • Tutorial
      • Modelos
      • Mensajes
      • Agentes
      • Equipos
      • Human-in-the-Loop
      • Terminación
      • Manejo De Estados
    • Avanzado
      • Agentes Personalizados
      • Selector Group Chat
      • Memoria
      • Logging
      • Serialización
    • Conceptos Del Núcleo
      • Quick Start
      • Aplicaciones De Agentes & Multi-Agentes
      • Entornos De Ejecución Para Agentes
      • Pila De Aplicación
      • Identidad & Ciclo De Vida Del Agente
      • Tema & Suscripción (Topic & Subscription)
    • Guía De Framework
      • Agente & Entorno De Ejecución De Agentes
      • Mensaje & Comunicación
      • Open Telemetry
    • Guía De Componentes
      • Cliente De Modelo
      • Contexto De Modelo
      • Herramientas (Tools)
    • Patrones De Diseño Multi-Agente
      • Agentes Concurrentes
      • Flujo de Trabajo Secuencial
      • Transferencia De Tareas (Handoffs)
      • Mezcla De Agentes (Mixture Of Agents)
      • Multi-Agent Debate
      • Reflexión (Reflection)
    • Ejemplos
      • Planificación De Viajes
      • Investigación De Empresas
      • Revisión De Literatura
    • PyPi
  • Manuales
  • Model cards
    • Quickstart
      • Model Card: DeepSeek R1 Lite
      • Model Card: LLAMA3.3 70B
      • Model Card: Saptiva Turbo
      • Model Card: Phi 4
      • Model Card: Qwen
      • Model Card: Gemma 3
  • DEFINICIONES
    • Temperature
Con tecnología de GitBook
En esta página
  1. Saptiva Agents
  2. Tutorial

Modelos

AnteriorTutorialSiguienteMensajes

Última actualización hace 1 mes

Actualmente, para interactuar con nuestros modelos mediante Saptiva-Agents, es necesario contar con una api_key proporcionada por Saptiva.

Los modelos validados y recomendados para interacciones basadas en texto que involucren agentes con capacidad para llamar a herramientas son:

  • Llama 3.3 (70B)

  • Qwen 2.5 (70B)

Para interacciones multimodales (texto e imágenes), recomendamos utilizar:

  • Gemma3 (27B)

Aquí puedes encontrar una lista de todos los modelos disponibles en Saptiva:

Para accesar a los modelos de Saptiva, necesitas usar el SaptivaAIChatCompletionClient.

from saptiva_agents import LLAMA_MODEL
from saptiva_agents.base import SaptivaAIChatCompletionClient

saptiva_model_client = SaptivaAIChatCompletionClient(
    model=LLAMA_MODEL,
    api_key="va-ai-..."
)

Para probar el cliente de modelos, puedes utilizar el siguiente código:

from saptiva_agents.models import UserMessage

result = await saptiva_model_client.create([UserMessage(content="Cuál es la capital de Francia?", source="user")])
print(result)
finish_reason='stop' content='La capital de Francia es París.' usage=RequestUsage(prompt_tokens=38, completion_tokens=10) cached=False logprobs=None thought=None

Nota

Puedes acceder a variables de entorno predefinidas para los modelos actualmente soportados importándolas:

from saptiva_agents import QWEN_MODEL, LLAMA_MODEL, GEMMA_MODEL
Modelos Disponibles