Zeroclaw accede a las API de bajo costo de Gemini y Claude a través de Defapi.

Este tutorial lo guiará sobre cómo integrar varios modelos de lenguaje de gran tamaño en Zeroclaw a través de la plataforma Defapi. Con Defapi, puede obtener una experiencia totalmente compatible con las interfaces oficiales a un costo extremadamente competitivo.

Introducción

Zeroclaw es un entorno de ejecución de AI Agents autónomos basado en Rust, que admite la interacción con los usuarios a través de canales como Telegram, Discord y Slack. Por otro lado, Defapi es una plataforma que ofrece APIs de modelos con una alta relación costo-beneficio, con precios que representan aproximadamente la mitad de los precios oficiales, soporte para acceso global estable y compatibilidad total con los protocolos API de los principales proveedores (como v1/chat/completions, v1/messages, v1beta/models/, etc.).

Operación Detallada

Integrar modelos a través de Defapi es muy sencillo. A continuación, se presentan los pasos de configuración específicos.

1. Obtener la API Key

Primero, visite el sitio web oficial de Defapi y registre una cuenta. Obtenga su API Key exclusiva en la página del modelo que necesite (por ejemplo, los modelos Claude o Gemini).
Ejemplos: Página de Claude en Defapi o Página de Gemini en Defapi.

2. Configurar Variables de Entorno

En la terminal o en el entorno de su sistema, configure las variables de entorno correspondientes con su API Key:

Para modelos Claude:

export ANTHROPIC_API_KEY="dk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

Para modelos Gemini:

export GEMINI_API_KEY="dk-xxxxxxxxxxxxxxxx"

3. Modificar el Archivo de Configuración

Edite el archivo de configuración principal de Zeroclaw (generalmente ubicado en ~/.zeroclaw/config.toml) y ajuste la configuración según el modelo seleccionado.

Uso del modelo Claude (tomando Claude Sonnet 4.5 como ejemplo):

default_provider = "anthropic-custom:https://api.defapi.org"
api_key = "dk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
default_model = "anthropic/claude-sonnet-4.5"
default_temperature = 0.7

Uso del modelo Gemini (tomando Gemini 3 Flash como ejemplo):

default_provider = "custom:https://api.defapi.org"
api_key = "dk-xxxxxxxxxxxxxxxx"
default_model = "gemini-3-flash"
default_temperature = 0.7

Consejo: Las interfaces de Defapi son perfectamente compatibles con la interfaz v1/messages oficial de Anthropic y la interfaz v1beta/models/*:generateContent de Google. Puede realizar la transición sin problemas y sin modificar el código base.

Verificar que Zeroclaw Funcione Correctamente

Una vez completada la configuración, puede verificar si Zeroclaw se ha conectado correctamente a Defapi de las siguientes maneras.

Método 1: Prueba de Mensaje Directo

Inicie Zeroclaw en la terminal y envíe un mensaje de prueba:

zeroclaw agent -m "Hello, can you hear me?"

Si el modelo devuelve una respuesta de forma normal y rápida, la configuración ha sido exitosa.

Método 2: Uso de Comandos de Diagnóstico

Zeroclaw tiene comandos de diagnóstico integrados para comprobar el estado de ejecución:

# Ver el estado del sistema
zeroclaw status

# Ejecutar diagnóstico del sistema
zeroclaw doctor

# Listar todos los proveedores y modelos disponibles
zeroclaw providers

Método 3: Prueba de Configuración de Canales

Puede configurar canales sociales (como Telegram) para realizar pruebas de interacción real:

[channels_config.telegram]
bot_token = "123456:your-telegram-token"
allowed_users = ["*"]

5 Casos de Uso Comunes

Combinando la ventaja de bajo costo de Defapi, Zeroclaw puede aplicarse ampliamente en los siguientes escenarios:

Caso 1: Asistente de Revisión de Código

Revisa automáticamente repositorios de código, señalando errores potenciales, vulnerabilidades de seguridad y sugerencias de optimización.

[agents.code_reviewer]
provider = "anthropic-custom:https://api.defapi.org"
model = "anthropic/claude-sonnet-4.5"
system_prompt = "You are an expert code reviewer. Review the code for bugs, security issues, and best practices."
agentic = false
max_iterations = 1

Caso 2: Bot de Atención al Cliente Inteligente

Brinda soporte rápido de preguntas y respuestas y respuestas amigables a los usuarios las 24 horas del día.

[agents.support]
provider = "anthropic-custom:https://api.defapi.org"
model = "anthropic/claude-haiku-4.5"
system_prompt = "You are a helpful customer support agent. Be concise and friendly."
max_iterations = 3

Caso 3: Asistente de Investigación Automatizado

Capaz de buscar de forma autónoma en la web y organizar resúmenes de resultados, ideal para investigaciones profundas y recopilación de información.

[agents.researcher]
provider = "custom:https://api.defapi.org"
model = "gemini-3-flash"
system_prompt = "You are a research assistant. Search the web and summarize findings."
agentic = true
max_depth = 2
allowed_tools = ["web_search", "http_request", "file_read"]
max_iterations = 8

Caso 4: Analista de Datos

Se conecta a archivos locales y herramientas de Shell para ayudar a analizar datos y proporcionar perspectivas profundas.

[agents.analyst]
provider = "anthropic-custom:https://api.defapi.org"
model = "anthropic/claude-sonnet-4.5"
system_prompt = "You are a data analyst. Analyze the provided data and provide insights."
agentic = true
allowed_tools = ["shell", "file_read"]

Caso 5: Generación de Contenido Multimodal

Combina varias fuentes de entrada (como imágenes y documentos) para generar rápidamente copys de marketing creativos o contenido multimedia.

[agents.content_creator]
provider = "custom:https://api.defapi.org"
model = "gemini-3-flash"
system_prompt = "You are a creative content creator. Generate engaging content based on user requests."
agentic = true
allowed_tools = ["web_search", "file_read"]
max_iterations = 3