Wiki de Ox Alpha
Ox Alpha es un modelo de razonamiento stealth gratuito creado para programación, trabajo agéntico prolongado, ingeniería de software de largo alcance y flujos de trabajo de IA multimodal.
Ox Alpha Recursos
Todo lo que necesitas para dominar el modelo stealth Ox Alpha: especificaciones, API, precios, flujos de trabajo de programación y seguimiento de identidad
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Análisis de inteligencia artificial de Ox Alpha: capacidades y benchmarks
Análisis de inteligencia artificial de Ox Alpha sobre contexto, entrada multimodal, benchmarks de programación, generación 3D y consejos prácticos de evaluación.
Benchmark de Ox Alpha: primeras puntuaciones, contexto y comparación de modelos
Revisa los resultados reportados del benchmark de Ox Alpha, su ventana de contexto, funciones multimodales, límites de fiabilidad y comparación con modelos de IA competidores.
Completions de chat de Ox Alpha: guía paso a paso para configurar la API
Aprende a configurar las completions de chat de Ox Alpha, autenticar solicitudes, establecer opciones de razonamiento, controlar la generación y leer las respuestas.
Configuración de razonamiento de Ox Alpha: guía de API y límites clave
Consulta la configuración de razonamiento de Ox Alpha, los límites de contexto, los parámetros de API, los datos de rendimiento y las consideraciones de privacidad para flujos de trabajo de programación.
Contexto de 1 millón de tokens de Ox Alpha: guía de configuración y límites
Descubre qué admite el contexto de 1 millón de tokens de Ox Alpha, dónde acceder a él y cómo evaluar de forma segura su rendimiento en programación y agentes.
Contexto de 1M de Ox Alpha: guía de configuración, límites y mejores usos
Descubre cómo el contexto de 1M de Ox Alpha, la entrada multimodal, los límites de salida, las afirmaciones de privacidad y el acceso de vista previa influyen en los flujos de trabajo prácticos de IA.
Entrada de imágenes de Ox Alpha: guía de configuración, pruebas y consejos de seguridad
Descubre qué se informa que admite la entrada de imágenes de Ox Alpha, cómo probar tareas de programación visual y qué riesgos de privacidad y evaluación debes considerar.
Entrada de video de Ox Alpha: guía de configuración de API para aplicaciones multimodales
Aprende cómo funciona la entrada de video de Ox Alpha mediante OpenRouter, incluidas las modalidades compatibles, la configuración de la API, la estructura de las solicitudes, consejos de prueba y limitaciones conocidas.
Esfuerzo de razonamiento de Ox Alpha: guía de configuración y API
Aprende cómo funciona el esfuerzo de razonamiento de Ox Alpha, qué configuraciones están documentadas y cómo usar el modelo de forma segura para tareas de programación y multimodales.
Evaluaciones de Ox Alpha: Benchmarks, configuración y consejos de seguridad
Explora las evaluaciones de Ox Alpha, los benchmarks publicados, métodos prácticos de prueba, opciones de acceso y precauciones de privacidad para el modelo de IA anónimo.
Modelo de IA Ox Alpha: guía de configuración de API y benchmarks
Descubre qué es Ox Alpha, cómo acceder a él mediante OpenRouter y cómo evaluar su contexto, velocidad, precio y adecuación para la programación agéntica.
Modelo misterioso Ox Alpha: Guía de acceso e identidad de 2026
Consulta los detalles conocidos, las capacidades informadas, la ventana de acceso y las teorías sobre la identidad del modelo misterioso Ox Alpha.
Especificaciones del modelo Ox Alpha
Ox Alpha se lanzó el 20 de agosto de 2026 bajo el espacio de nombres stealth de OpenRouter. Su característica más destacada es una ventana de contexto de 1,048,576 tokens, que permite a los desarrolladores procesar bases de código, documentos, registros e historiales extensos de agentes en ejecución dentro de un solo contexto.
Ox Alpha
stealth/ox-alpha
OpenRouter Stealth
20 de agosto de 2026
1,048,576 tokens
131,072 tokens
Texto, imagen, vídeo
Texto
Compatible con razonamiento
Programación, flujos de trabajo agénticos, análisis de repositorios, tareas con contexto extenso y cargas de trabajo de producción
Disponible a través de la API de OpenRouter
Why Ox Alpha Stands Out
- A 1M-class context window large enough for whole repositories, long documents, and full agent histories.
- Multimodal text, image, and video input with up to 131,072 output tokens per response.
- Reasoning-capable and positioned for coding, agentic workflows, and production workloads.
Guía de configuración de la API de Ox Alpha
Ox Alpha utiliza el identificador de modelo stealth/ox-alpha. Los desarrolladores pueden llamarlo mediante el endpoint de completado de chats compatible con OpenAI de OpenRouter, lo que facilita su integración en aplicaciones que ya utilizan API compatibles con OpenAI.
Crea una clave de API de OpenRouter
Crea una clave de API de OpenRouter y guárdala de forma segura como una variable de entorno, por ejemplo OPENROUTER_API_KEY.
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-...Usa el ID del modelo Ox Alpha
Establece el parámetro model en stealth/ox-alpha en cada solicitud.
"model": "stealth/ox-alpha"Envía una solicitud con curl
Llama al endpoint de completado de chats de OpenRouter e incluye tu clave de API en el encabezado Authorization.
curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"stealth/ox-alpha","messages":[{"role":"user","content":"Explica la arquitectura de esta base de código."}]}'Usa Ox Alpha con Python
El SDK de Python de OpenAI se conecta a OpenRouter cambiando la URL base, mientras mantiene la interfaz estándar de completado de chats.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://openrouter.ai/api/v1",
api_key=os.environ["OPENROUTER_API_KEY"]
)
response = client.chat.completions.create(
model="stealth/ox-alpha",
messages=[{"role": "user", "content": "Revisa esta implementación."}]
)
print(response.choices[0].message.content)Usa Ox Alpha con TypeScript
El SDK de JavaScript de OpenAI utiliza el mismo endpoint compatible con OpenRouter junto con el identificador de modelo stealth/ox-alpha.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://openrouter.ai/api/v1",
apiKey: process.env.OPENROUTER_API_KEY
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "stealth/ox-alpha",
messages: [{ role: "user", content: "Depura esta función." }]
});
console.log(response.choices[0].message.content);Activa el streaming
Establece stream en true cuando quieras que los tokens se devuelvan progresivamente en lugar de esperar a la respuesta completa.
"stream": truePrecios y acceso gratuito de Ox Alpha
La lista de stealth/ox-alpha se presenta como un modelo de acceso gratuito en OpenRouter. Sus precios y disponibilidad pueden cambiar a medida que evoluciona la vista previa stealth, por lo que la página del modelo en OpenRouter sigue siendo la fuente principal para consultar el estado de acceso actual.
Gratis
$0
$0
stealth/ox-alpha
1,048,576 tokens
OpenRouter
Clave de API de OpenRouter
Acceso gratuito de vista previa a través de OpenRouter
Sujeto a los límites de la cuenta de OpenRouter, del proveedor y de frecuencia del modelo gratuito
Free Access Notes
- Los precios de la vista previa gratuita se aplican mientras el despliegue stealth siga activo en OpenRouter.
- Las solicitudes a modelos gratuitos están sujetas a límites de frecuencia por modelo y por cuenta.
- Si finaliza la vista previa stealth, la página del modelo en OpenRouter mostrará la ruta de precios actualizada.
- Los proveedores stealth anónimos de OpenRouter conservan las indicaciones y las respuestas para supervisar usos indebidos, pero no las utilizan para entrenar modelos.
Flujos de trabajo de programación y agentes de Ox Alpha
Ox Alpha está diseñado para flujos de trabajo en los que el modelo debe mantener disponible un contexto sustancial del proyecto mientras razona entre muchos archivos o varias etapas de una tarea. La API de OpenRouter y la compatibilidad con llamadas a herramientas permiten integrar el modelo en agentes de programación autónomos o supervisados por personas.
Análisis del repositorio
Proporciona grandes partes de un repositorio, notas de arquitectura, archivos de configuración y documentación para que Ox Alpha pueda razonar sobre las relaciones entre las distintas partes del proyecto.
Best for: Incorporación a bases de código, revisiones de arquitectura, análisis de dependencias y planes de refactorización
Programación a largo plazo
Mantén los requisitos, los detalles de implementación, los cambios anteriores y los resultados de las pruebas en el contexto mientras trabajas en tareas de ingeniería de varias etapas.
Best for: Desarrollo de funcionalidades, migraciones, grandes refactorizaciones y cambios en varios archivos
Flujos de trabajo de depuración
Combina el código fuente, los registros, los seguimientos de pila, la configuración y los pasos de reproducción en un solo prompt para que el modelo pueda rastrear los fallos entre varios componentes.
Best for: Diagnóstico de errores, investigación de incidentes en producción y análisis de regresiones
Agentes con llamadas a herramientas
Conecta Ox Alpha a herramientas que puedan buscar archivos, inspeccionar repositorios, ejecutar pruebas, consultar servicios o realizar acciones específicas de la aplicación.
Best for: Agentes de programación, asistentes para desarrolladores y flujos de trabajo de ingeniería automatizados
Ciclos de planificar, ejecutar y revisar
Haz que el modelo cree primero un plan de tareas, ejecute pasos individuales mediante herramientas, inspeccione los resultados y revise su siguiente acción en función de lo ocurrido.
Best for: Tareas complejas que requieren varias acciones dependientes
Tareas de documentación extensa
Utiliza la ventana de contexto ampliada para analizar especificaciones, referencias de API, documentación técnica y código fuente conjuntamente.
Best for: Generación de documentación, planificación de implementaciones y flujos de trabajo de especificación a código
Revisión de código
Proporciona los archivos relacionados y el contexto de implementación circundante en lugar de revisar un diff aislado, lo que permite razonar de forma más amplia sobre el comportamiento y la mantenibilidad.
Best for: Revisión de pull requests, comprobaciones de seguridad y análisis de mantenibilidad
Pipelines de agentes en producción
Combina prompts estructurados, llamadas a herramientas, respuestas en streaming, validación y controles del lado de la aplicación para integrar Ox Alpha en flujos de trabajo de producción.
Best for: Herramientas internas para desarrolladores, sistemas de automatización y aplicaciones basadas en agentes
Guía del contexto de 1 M y las capacidades multimodales de Ox Alpha
Ox Alpha admite una ventana de contexto de 1.048.576 tokens, además de entradas de texto, imágenes y vídeo. Su amplio contexto lo hace adecuado para bases de código, documentos extensos, análisis de varios archivos y flujos de trabajo prolongados con agentes, con respuestas basadas en texto proporcionadas a través de la API de OpenRouter.
Ventana de contexto de 1.048.576 tokens
1.048.576 tokens
La amplia ventana de contexto puede contener prompts extensos, archivos fuente, documentación, historial de conversaciones, registros recuperados y otro material de apoyo dentro de un único contexto del modelo.
Bases de código grandes
Documentos técnicos extensos
Análisis de todo el repositorio
Conversaciones prolongadas
Análisis de bases de código grandes
Contexto de varios archivos
Los desarrolladores pueden proporcionar conjuntamente muchos archivos fuente relacionados, archivos de configuración, registros, pruebas y documentación para que Ox Alpha pueda razonar sobre las dependencias en lugar de analizar los archivos de forma independiente.
Exploración de repositorios
Depuración entre archivos
Refactorización
Análisis de arquitectura
Procesamiento de documentos extensos
Análisis con contexto extenso
La ventana de contexto puede utilizarse para informes extensos, especificaciones, transcripciones, material de investigación, contratos, manuales técnicos y colecciones de documentos relacionados.
Resumen de documentos
Extracción de información
Comparación entre documentos
Respuestas a preguntas
Entrada de texto
Compatible
Los prompts de texto estándar, el código fuente, el texto estructurado, los mensajes de conversación y los documentos extensos pueden proporcionarse como entrada del modelo.
Chat
Programación
Razonamiento
Extracción
Entrada de imágenes
Compatible
El contenido de imágenes puede incluirse junto con prompts de texto para flujos de trabajo de análisis multimodal.
Análisis de capturas de pantalla
Comprensión visual de documentos
Análisis de interfaces de usuario
Razonamiento basado en imágenes
Entrada de vídeo
Compatible
Ox Alpha ofrece el vídeo como modalidad de entrada admitida, lo que permite a las aplicaciones combinar material de vídeo con instrucciones de texto.
Comprensión de vídeo
Análisis de escenas
Revisión de contenido
Agentes multimodales
Salida de texto
Texto
Las generaciones del modelo se devuelven como texto, incluidas respuestas en lenguaje natural, código, respuestas relacionadas con herramientas y texto estructurado cuando se utilizan las funciones de API adecuadas.
Respuestas de aplicaciones
Código generado
Informes
Datos estructurados
Contexto ampliado para agentes
Contexto de larga duración
La gran capacidad de contexto resulta útil para flujos de trabajo con agentes que acumulan instrucciones, resultados de herramientas, documentos recuperados, código e historial de conversaciones durante tareas complejas.
Agentes de programación
Agentes de investigación
Automatización
Flujos de trabajo de producción
Configuración de razonamiento de Ox Alpha
Ox Alpha es un modelo orientado al razonamiento y puede utilizar los controles de razonamiento de OpenRouter en las solicitudes compatibles. Ajusta el esfuerzo de razonamiento según la complejidad de la tarea, los requisitos de latencia y el uso de tokens: un esfuerzo mayor para programación y planificación complejas, y configuraciones menores para pruebas rápidas y tareas sencillas.
Asigna un mayor esfuerzo de razonamiento a problemas difíciles de varios pasos, planificación, análisis y tareas en las que la calidad de la solución es más importante que la velocidad de respuesta.
{
"reasoning": { "effort": "high" }
}Resulta útil para depuración a nivel de repositorio, decisiones de arquitectura, tareas de implementación difíciles, refactorizaciones y problemas que requieren varios pasos de razonamiento dependientes.
{
"reasoning": { "effort": "high" }
}Una configuración equilibrada para programación cotidiana, preguntas técnicas, transformación de datos, lógica de aplicaciones y cargas de trabajo de razonamiento moderadas.
{
"reasoning": { "effort": "medium" }
}Reduce el esfuerzo de razonamiento para prompts sencillos, comprobaciones de integración de API, tareas de formato, transformaciones ligeras y flujos de trabajo en los que se prefiere una latencia menor.
{
"reasoning": { "effort": "low" }
}Proporciona un presupuesto de razonamiento basado en tokens cuando un desarrollador desea controlar de forma más directa cuánta capacidad de razonamiento se asigna a una solicitud.
{
"reasoning": { "max_tokens": 4000 }
}reasoning.excludeOcultar datos de razonamientotrueExcluye la información de razonamiento devuelta, aunque permite que el modelo razone internamente, lo que resulta útil cuando una aplicación solo necesita la respuesta final.
{
"reasoning": { "effort": "high", "exclude": true }
}reasoning_detailsAplicaciones conscientes del razonamientoLeer de la respuesta cuando se devuelvaOpenRouter puede exponer datos de respuesta relacionados con el razonamiento mediante campos de detalles de razonamiento para flujos de trabajo que conservan o procesan metadatos de razonamiento compatibles.
{ "response_field": "reasoning_details" }Llamadas a herramientas y salidas estructuradas de Ox Alpha
Las llamadas a herramientas permiten que una aplicación describa funciones externas que el modelo puede seleccionar durante una tarea, mientras que las salidas estructuradas restringen los datos generados a formatos que el software puede consumir de forma fiable. Juntas permiten que Ox Alpha opere como la capa de razonamiento dentro de flujos de trabajo de aplicaciones más amplios.
Definir las herramientas disponibles
toolsEnvía definiciones de funciones que describan las operaciones que el modelo puede solicitar, incluido el nombre de la función, su propósito y los argumentos esperados.
Controlar la selección de herramientas
tool_choiceConfigura cómo se gestiona la selección de herramientas para que un agente pueda permitir la selección automática de funciones o guiar al modelo hacia una herramienta adecuada para un flujo de trabajo.
Ejecutar la función solicitada
tool_callsCuando Ox Alpha solicita una función, la aplicación lee la llamada a la herramienta generada, valida sus argumentos, ejecuta la función externa correspondiente y captura el resultado.
Devolver los resultados de la herramienta a Ox Alpha
toolAñade el resultado de la función externa a la conversación como salida de la herramienta para que el modelo pueda utilizar los datos devueltos, continuar razonando y producir la siguiente respuesta.
Solicitar respuestas JSON
response_formatUtiliza controles de formato de respuesta cuando el código de la aplicación necesite JSON legible por máquinas en lugar de una respuesta en lenguaje natural sin restricciones.
Aplicar un esquema JSON
response_format.json_schemaLas salidas estructuradas pueden restringir los datos generados a un esquema JSON definido, proporcionando a las aplicaciones backend nombres de campos, tipos de datos y estructuras de objetos predecibles.
Crear bucles de agentes
tools + structured outputCombina el razonamiento, las llamadas a herramientas, los resultados devueltos por las herramientas y una salida final restringida por esquema para crear agentes de producción capaces de realizar acciones y devolver datos en un formato listo para la aplicación.
Benchmarks e identidad del modelo Ox Alpha
La forma más útil de comparar Ox Alpha es separar sus especificaciones expuestas por OpenRouter de las conversaciones sobre el modelo que se encuentra detrás del identificador stealth. El nombre del modelo visible en la API, el tamaño del contexto, las modalidades, las funciones de razonamiento y las capacidades de producción compatibles pueden analizarse de forma independiente de los intentos de la comunidad por identificar su familia subyacente.