Twigg
Twigg · Produtividade · Outros
O Twigg é uma API de LLM com estado que armazena, ajusta e roteia o contexto da conversa para você. Você cria um chat uma vez, envia apenas o próximo evento e nomeia o modelo para o qual ele deve ir. Ele guarda o histórico, recorta na janela de contexto de cada modelo, traduz para Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Fireworks ou OpenRouter, transmite a resposta de volta e informa quanto custou cada solicitação. Gerenciar contexto é a parte entediante de construir sobre LLMs. Por que reconstruí-la para cada provedor?
Sobre Twigg
O que é o Twigg
O Twigg é uma API hospedada de gerenciamento de contexto: um armazenamento, montador e roteador de modelos voltado a desenvolvedores que criam apps sobre grandes modelos de linguagem. Em vez de desenhar sua própria tabela de mensagens, escrever o código que decide o que descartar quando uma transcrição ultrapassa a janela e manter uma camada de tradução para cada provedor, você envia o próximo turno e deixa o Twigg cuidar da mecânica. Ele fica entre sua aplicação e os provedores de modelos, e se mantém fora das partes que ainda são suas: o loop do agente e as próprias ferramentas.
A promessa central é a portabilidade. Na maioria das APIs de provedores, a conversa vive dentro do que a gerou, então o histórico armazenado é também a razão pela qual você não consegue sair. O Twigg guarda a conversa ao lado dos modelos. O modelo é uma escolha por solicitação, não uma propriedade do chat, então um histórico iniciado em um modelo pode continuar com outro mudando um único campo. Nada no registro está escrito no dialeto de um único provedor.
O escopo é específico, e isso importa. O Twigg lida com turnos de conversa com ferramentas em todos os modelos do seu catálogo. Ele não faz embeddings, geração de imagens, trabalhos em lote nem ajuste fino, e nunca executa uma ferramenta para você. Se seu projeto precisa dessas coisas, elas ficam em outro lugar.
Como começar
- Crie uma chave de API no console em twigg.ai/dashboard/api-keys. As chaves têm o formato
tw_live_…. - Crie um chat com
POST /api/v1/chats, escolhendo um caminho de namespace comoacme/proj-7. Guarde o id de chat retornado. - Envie um turno para
POST /api/v1/chats/{chat_id}/responsescom o nome do modelo e apenas a entrada nova, como um prompt ou o resultado de uma ferramenta. - Leia o fluxo de eventos enviados pelo servidor para obter a resposta, que termina com um evento
doneque traz uso e custo. - Quando o modelo pedir uma ferramenta, execute-a no seu próprio código e envie o resultado para o mesmo endpoint.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Twigg.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Engenheiros de backend e IA
- Equipes de produto com recursos multimodelo
- Startups que evitam dependência do provedor
Tarefas
- Construir um assistente multiturno
- Auditar custo por solicitação
- Fluxos com chamada de ferramentas
- Trocar de modelo no meio da conversa
Cenários
- Um bot de suporte que escala de um modelo rápido e barato para um mais forte em tickets difíceis.
- Prototipar um agente sem desenhar um esquema de banco de dados para mensagens e resultados de ferramentas.
- Comparar provedores sobre a mesma transcrição para ver qual dá melhores respostas para seu caso de uso.
Principais recursos
Armazenamento de conversas com estado
O Twigg mantém a conversa para você como um armazenamento de contexto gerenciado, então você nunca reproduz a transcrição inteira. Você cria um chat uma vez e depois envia apenas o que acabou de acontecer, como um prompt ou o resultado de uma ferramenta. O histórico armazenado se torna o único registro que seu app lê e grava.
Camada de tradução de provedores
O mesmo chat pode ser atendido por modelos da Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Fireworks ou OpenRouter. O Twigg traduz o contexto armazenado para o esquema que o provedor escolhido espera, então você não mantém formatos por provedor. Não é preciso enviar a string própria do modelo; em vez disso, você nomeia uma entrada do catálogo.
Roteamento de modelos por solicitação
O modelo é uma escolha por solicitação, não uma propriedade do chat. Você pode trocar de modelo no meio da conversa mudando um único campo. Comece em um modelo e continue em outro. Isso transforma o roteamento por custo ou qualidade em uma mudança de uma linha em vez de uma migração.
Orçamentos de contexto e compactação
Cada namespace tem suas próprias regras, incluindo orçamentos de contexto e política de retenção. Quando uma transcrição ultrapassa a janela de um modelo, o Twigg a compacta e avisa onde isso aconteceu. As execuções de compactação são cobradas como linha própria, com as mesmas tarifas.
Relatório de custo por execução
Cada interação é uma execução que registra qual contexto foi montado, qual modelo a atendeu e quanto custou. O evento done devolve uso e custo, e o id da execução é o que você usa para auditar solicitações. Os preços são listados por milhão de tokens e incluem a margem da plataforma.
Namespaces para organização
Um namespace é um caminho que você escolhe, como acme/proj-7, definido na criação do chat e imutável depois. Ele agrupa chats para listagem e é a chave de escopo que decide quais instruções, ferramentas, política de retenção e orçamento de contexto se aplicam. A configuração publicada mais acima no caminho se aplica abaixo dele.
Streaming com ciência de ferramentas
As respostas sempre chegam como eventos enviados pelo servidor. Além dos deltas de texto, o fluxo informa chamadas de ferramentas, avisos de configuração e tradução, e trabalho de compactação em andamento. O Twigg avisa que uma ferramenta foi chamada; ele nunca executa uma para você.
Prós e contras
Prós
- As conversas vivem fora de qualquer provedor único, então trocar de modelo não deixa seu histórico preso.
- Você envia apenas o evento mais recente, não a transcrição inteira, o que reduz o código e a carga que gerencia.
- Uma única chave de API alcança modelos da Anthropic, OpenAI, Google, xAI, Fireworks e OpenRouter.
- Cada execução informa o modelo que atendeu e o custo, o que ajuda na fatura e no orçamento.
- Não exige SDK: basta qualquer cliente HTTP que leia eventos enviados pelo servidor.
Contras
- Não há modo sem streaming, então toda integração precisa lidar com eventos enviados pelo servidor, o que dá mais trabalho que uma chamada JSON simples.
- Nunca executa ferramentas, ou seja, você ainda constrói e roda a camada de ferramentas por conta própria.
- O escopo para nos turnos de conversa com ferramentas; sem embeddings, geração de imagens, lote ou ajuste fino, então cargas mistas precisam de outros serviços.
- Os namespaces são imutáveis uma vez criado um chat, então reorganizar depois significa começar chats novos.
Perguntas frequentes
Ele armazena, monta e roteia o contexto de conversa de LLM atrás de uma única API. Você cria um chat, envia o próximo evento com um nome de modelo e ele ajusta o contexto a esse modelo e transmite a resposta.
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