Modelos

Cualquier modelo. Un solo agente.

Trae tus propias claves, corre un modelo en tu máquina o usa los modelos alojados por Dulus con Fuel. Cambia con /model en plena conversación — y un solo dial de razonamiento funciona con todos.

Ilustración: el selector de /model. Lo que escribes filtra una sola lista de modelos alojados por Dulus, modelos con tus propias claves y modelos locales, y con Enter la conversación pasa al modelo resaltado.

Alojado por Dulus

Doce modelos. Un solo medidor.

Los modelos alojados se pagan por token en Fuel, con una tarifa relativa: un modelo de 2× cuesta el doble de Fuel por token que uno de 1×. Los tokens en caché son gratis, una llamada fallida se reembolsa por completo y cada respuesta trae su cargo exacto en X-Dulus-Fuel-Charged.

Modelos alojados por Dulus, su tarifa relativa de Fuel y para qué sirve cada uno
Modelo Tarifa de Fuel Ideal para
dulus-a-9b 1× Rápido y barato
dulus-mistral-7b 1× Rápido y barato
dulus-mistral-nemo 1× Rápido y barato
dulus-gpt-oss-20b 1× Generalista de pesos abiertos
dulus-b-27b 2× Equilibrado
dulus-mistral-small-24b 2× Equilibrado
dulus-qwen-32b 2× Equilibrado
dulus-coder-30b 2× Código
dulus-llama-70b 3× Generalista grande
dulus-vl-72b 3× Visión
dulus-gpt-oss-120b 3× Generalista de pesos abiertos
dulus-x-397b 4× El grandote
dulus-free-9b 0× Nivel gratis para holders
dulus-free-7b 0× Nivel gratis para holders
dulus-free-20b 0× Nivel gratis para holders

Nivel gratis para holders

Mantén al menos 1,000,000 $DULUS como Fuel en tu saldo de Dulus y tienes 40 mensajes gratis cada 24 horas en dulus-free-9b, dulus-free-7b y dulus-free-20b, de hasta 2,048 tokens de salida cada uno. El saldo se conserva, nunca se gasta — y tiene que ser Fuel depositado, no tokens guardados en tu propia billetera.

Cómo funciona Fuel

Trae tus propias claves

Tus claves. Cero Fuel.

Agrega la clave de un proveedor y elige un modelo con /model provider/model. Dulus no te cobra nada por los modelos con tus propias claves: le pagas directo a tu proveedor. En tu configuración, las claves de proveedor se guardan cifradas.

Creadores de modelos 12

  • Anthropicanthropic/…
  • OpenAIopenai/…
  • Google Geminigemini/…
  • DeepSeekdeepseek/…
  • Moonshot Kimikimi/…
  • Alibaba Qwenqwen/…modelstudio/…
  • Z.ai GLMzhipu/…
  • Perplexityperplexity/…
  • MiniMaxminimax/…
  • Xiaomixiaomi/…
  • Sakanasakana/…
  • Metameta/…

Nubes y gateways 6

  • Vertex AITu sesión de gcloud, sin clavegcloud/…
  • Azure OpenAIPor nombre de despliegueazure/…
  • Amazon Bedrockbedrock/…
  • Cloudflare Workers AI@cf/…
  • NVIDIA NIMTu clave de API
  • AMDTu servidor vLLMamd/…

Local

Tu hardware. El mismo agente.

Apunta /model a un runtime en tu propia máquina y Dulus lo maneja como a cualquier otro modelo. Los modelos locales no te cuestan nada en Dulus.

32k

Una ventana que cabe en tu RAM

Los servidores locales reservan de entrada la memoria para toda la ventana de contexto, así que Dulus arranca Ollama y LM Studio con una ventana de 32k en lugar de la más grande que anuncie el modelo. Súbela con /tokens context_limit cuando tu máquina dé para más.

  • Ollama

    localhost:11434

    Descarga un modelo con Ollama y luego cámbiate a él.

    /model ollama/qwen2.5-coder
  • LM Studio

    localhost:1234

    Carga un modelo, inicia el servidor local de LM Studio y luego elígelo.

    /model lmstudio/…
  • llama.cpp y compañía

    Compatible con OpenAI

    El servidor de llama.cpp o cualquier otro en tu máquina que hable la API de OpenAI.

    llama-server -m model.gguf

Razonamiento

Un dial. Todos los modelos.

/thinking 0–4 ajusta cuánto piensa el modelo antes de responder. Dulus traduce el nivel a lo que entienda cada proveedor, así que aprendes un solo dial en vez de una docena.

Prueba un nivel de razonamiento

[my-app] » /thinking 0

Thinking OFF ──────────────────────────── 0%

Extended thinking: OFF (level=0)

[my-app] » /thinking 1

Thinking MIN ━━━━━━━───────────────────── 25%

Extended thinking: MIN (level=1)

[my-app] » /thinking 2

Thinking MED ━━━━━━━━━━━━━━────────────── 50%

Extended thinking: MED (level=2)

[my-app] » /thinking 3

Thinking HIGH ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━─────── 75%

Extended thinking: HIGH (level=3)

[my-app] » /thinking 4

Thinking MAX ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 100%

Extended thinking: MAX (level=4)

[my-app] » /thinking debug

Thinking matrix for dulus-b-27b:

▶ 0 OFF → off

▶ 1 MIN → low

▶ 2 MED → medium

▶ 3 HIGH → high

▶ 4 MAX → max

Un mismo nivel, traducido

  • Modelos tipo presupuesto

    reciben un presupuesto de razonamiento que crece con el nivel.

  • Modelos tipo esfuerzo

    reciben el ajuste de esfuerzo equivalente.

  • Modelos tipo interruptor

    encienden o apagan el razonamiento.

Si un modelo no llega al nivel que pediste, Dulus lo deja en su máximo y te avisa. /thinking debug muestra toda la escala del 0 al 4 del modelo que estás usando.

Mesa Redonda

Muchos modelos. Una sola mesa.

Sienta de 2 a 26 agentes en una conversación: cada uno es un agente completo, con su propio modelo, historial y buzón. Hablan entre ellos a mitad del turno, y Dulus preside — nunca ocupa un asiento.

Desde tu código

Los mismos modelos. Tu código.

Los modelos alojados hablan la API de OpenAI. Genera una clave dulus_sk_live_… en la app de escritorio, apunta cualquier cliente compatible con OpenAI a la URL base y quédate con el código que ya tienes.

URL base https://control.dulus.ai/v1
  • POST /chat/completions GET /models
  • Authorization: Bearer dulus_sk_live_… Tu clave, que solo se muestra una vez.
  • X-Dulus-Fuel-Charged El cargo exacto, en cada respuesta.
  • 402 Sin Fuel. El saldo nunca queda en negativo.

Lee la documentación para desarrolladores

quickstart.py
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://control.dulus.ai/v1",
    api_key="dulus_sk_live_…",
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="dulus-b-27b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola, Dulus"}],
)
print(reply.choices[0].message.content)
Cambian tres líneas. El resto es el código que ya tienes.

Elige un modelo. Y luego, otro.

La app de Dulus es gratis. Trae tus claves, corre un modelo local o carga la línea alojada, y cambia cuando cambie el trabajo.

esc

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