Twigg
Twigg · Productividad · Otro
Twigg es una API de LLM con estado que guarda, ajusta y enruta el contexto de conversación por ti. Creas un chat una sola vez, envías solo el siguiente evento y nombras el modelo al que quieres que vaya. Almacena el hilo, lo recorta a la ventana de contexto de cada modelo, lo traduce para Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Fireworks u OpenRouter, devuelve la respuesta en streaming e informa de lo que costó cada solicitud. Gestionar el contexto es la parte tediosa de construir sobre LLM. ¿Por qué reconstruirla para cada proveedor?
Acerca de Twigg
Qué es Twigg
Twigg es una API alojada de gestión de contexto: un almacén, ensamblador y enrutador de modelos pensado para desarrolladores que construyen apps sobre grandes modelos de lenguaje. En lugar de diseñar tu propia tabla de mensajes, escribir el código que decide qué descartar cuando una transcripción supera la ventana y mantener una capa de traducción para cada proveedor, envías el siguiente turno y dejas que Twigg se ocupe de la mecánica. Se sitúa entre tu aplicación y los proveedores de modelos, y se mantiene al margen de las partes que sigues controlando: el bucle del agente y las propias herramientas.
La promesa central es la portabilidad. Con la mayoría de las API de proveedores, la conversación vive dentro de lo que la generó, así que el hilo almacenado también es la razón por la que no puedes irte. Twigg guarda la conversación junto a los modelos. El modelo es una elección por solicitud, no una propiedad del chat, así que un hilo iniciado en un modelo puede continuar con otro cambiando un solo campo. Nada en el registro está escrito en el dialecto de un único proveedor.
El alcance es concreto, y eso importa. Twigg gestiona turnos conversacionales con herramientas en todos los modelos de su catálogo. No hace embeddings, generación de imágenes, trabajos por lotes ni ajuste fino, y nunca ejecuta una herramienta por ti. Si tu proyecto necesita esas cosas, viven en otro sitio.
Cómo empezar
- Crea una clave de API en la consola en twigg.ai/dashboard/api-keys. Las claves tienen el formato
tw_live_…. - Crea un chat con
POST /api/v1/chats, eligiendo una ruta de espacio de nombres comoacme/proj-7. Guarda el id de chat devuelto. - Envía un turno a
POST /api/v1/chats/{chat_id}/responsescon el nombre del modelo y solo la entrada nueva, como un prompt o el resultado de una herramienta. - Lee el flujo de eventos enviados por el servidor para obtener la respuesta, que termina con un evento
doneque incluye uso y coste. - Cuando el modelo haya pedido una herramienta, ejecútala en tu propio código y envía el resultado al mismo endpoint.
Información del producto
Un vistazo rápido a los precios, las plataformas compatibles y el rendimiento de Twigg.
Ideal para
Los usuarios, tareas y casos de uso en los que esta herramienta encaja mejor.
Usuarios
- Ingenieros de backend e IA
- Equipos de producto con funciones multimodelo
- Startups que evitan la dependencia del proveedor
Tareas
- Construir un asistente multiturno
- Auditar el coste por solicitud
- Flujos con llamadas a herramientas
- Cambiar de modelo a mitad de conversación
Casos de uso
- Un bot de soporte que escala de un modelo rápido y barato a uno más potente en tickets difíciles.
- Prototipar un agente sin diseñar un esquema de base de datos para mensajes y resultados de herramientas.
- Comparar proveedores sobre la misma transcripción para ver cuál da mejores respuestas para tu caso de uso.
Funciones clave
Almacenamiento de conversaciones con estado
Twigg mantiene la conversación por ti como un almacén de contexto gestionado, así que nunca reproduces toda la transcripción. Creas un chat una vez y luego envías solo lo que acaba de pasar, como un prompt o el resultado de una herramienta. El hilo almacenado se convierte en el único registro que tu app lee y escribe.
Capa de traducción de proveedores
El mismo chat puede servirse con modelos de Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Fireworks u OpenRouter. Twigg traduce el contexto almacenado al esquema que espera el proveedor elegido, así que no mantienes formatos por proveedor. No hace falta enviar la cadena propia del modelo; en su lugar nombras una entrada del catálogo.
Enrutamiento de modelos por solicitud
El modelo es una elección por solicitud, no una propiedad del chat. Puedes cambiar de modelo a mitad de conversación cambiando un solo campo. Empiezas en un modelo y continúas en otro. Eso convierte el enrutado por coste o calidad en un cambio de una línea en lugar de una migración.
Presupuestos de contexto y compactación
Cada espacio de nombres tiene sus propias reglas, incluidos presupuestos de contexto y política de retención. Cuando una transcripción supera la ventana de un modelo, Twigg la compacta y te avisa de dónde ocurrió. Las ejecuciones de compactación se facturan como su propia línea, con las mismas tarifas.
Informe de coste por ejecución
Cada interacción es una ejecución que registra qué contexto se ensambló, qué modelo la sirvió y cuánto costó. El evento done devuelve uso y coste, y el id de ejecución es lo que usas para auditar solicitudes. Los precios se listan por millón de tokens e incluyen el margen de la plataforma.
Espacios de nombres para organizarte
Un espacio de nombres es una ruta que eliges, como acme/proj-7, fijada al crear el chat e inmutable después. Agrupa chats para listarlos y es la clave de ámbito que decide qué instrucciones, herramientas, política de retención y presupuesto de contexto se aplican. La configuración publicada más arriba en la ruta se aplica por debajo.
Streaming con conocimiento de herramientas
Las respuestas siempre llegan como eventos enviados por el servidor. Además de los deltas de texto, el flujo informa de llamadas a herramientas, avisos de configuración y traducción, y trabajo de compactación en curso. Twigg te dice que se llamó a una herramienta; nunca la ejecuta por ti.
Ventajas y desventajas
Ventajas
- Las conversaciones viven fuera de cualquier proveedor único, así que cambiar de modelo no deja tu historial varado.
- Envías solo el evento más reciente, no toda la transcripción, lo que reduce el código y la carga útil que gestionas.
- Una sola clave de API alcanza modelos de Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Fireworks y OpenRouter.
- Cada ejecución informa del modelo que la sirvió y del coste, lo que ayuda con la facturación y el presupuesto.
- No hace falta SDK: basta cualquier cliente HTTP que lea eventos enviados por el servidor.
Desventajas
- No hay modo sin streaming, así que cada integración tiene que manejar eventos enviados por el servidor, lo que es más trabajo que una llamada JSON simple.
- Nunca ejecuta herramientas, así que sigues construyendo y ejecutando tú la capa de herramientas.
- El alcance se detiene en los turnos conversacionales con herramientas; sin embeddings, generación de imágenes, lotes ni ajuste fino, así que las cargas mixtas necesitan otros servicios.
- Los espacios de nombres son inmutables una vez creado un chat, así que reorganizarte después significa empezar chats nuevos.
Preguntas frecuentes
Almacena, ensambla y enruta el contexto de conversación de LLM detrás de una sola API. Creas un chat, envías el siguiente evento con un nombre de modelo y ajusta el contexto a ese modelo y devuelve la respuesta en streaming.
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