Diseño de API Agent-First: Cómo construir APIs que los agentes de IA realmente entiendan
La mayoría de las API están diseñadas para desarrolladores humanos que leen documentación, exploran ejemplos y depuran con stack traces. Pero en 2026, los consumidores de API que más rápido crecen no son humanos: son agentes de IA. Y ellos interactúan con las API de forma muy diferente.
Esta es la historia de cómo rediseñamos la API de IA unificada de LemonData en torno a un principio simple: no seas inteligente, sé informativo. El resultado es lo que llamamos diseño de API agent-first, y redujo el desperdicio de tokens de nuestros usuarios en más del 60%.
¿Qué es el diseño de API Agent-First?
El diseño de API agent-first significa estructurar las respuestas de tu API —especialmente las respuestas de error— para que un agente de IA pueda entender qué salió mal y solucionarlo sin ayuda externa.
Error de API tradicional:
{"error": {"message": "Model not found"}}
Error de API agent-first:
{
"error": {
"code": "model_not_found",
"message": "Model 'gpt5' not found",
"did_you_mean": "gpt-4o",
"suggestions": [{"id": "gpt-4o"}, {"id": "gpt-4o-mini"}],
"hint": "Use GET /v1/models to list all available models."
}
}
¿La diferencia? Con una API tradicional, el agente necesita buscar en la web, encontrar documentación, analizar HTML y adivinar. Con una API agent-first, se autocorrije en un solo paso.
Por qué las API tradicionales fallan con los agentes de IA
Mira lo que sucede cuando un agente de IA accede a un agregador de API típico por primera vez:
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt5"}
API: 400 {"error": {"message": "Model not found"}}
Agent: (busca en la web "lemondata models list")
Agent: (obtiene una página de documentación, tal vez la equivocada)
Agent: (analiza el HTML, encuentra un nombre de modelo)
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt-4o"}
API: 200 ✓
Seis pasos. Múltiples peticiones de red. Cientos de tokens desperdiciados. Y este es el camino feliz: el agente adivinó la URL correcta de la documentación.
Con el diseño agent-first:
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt5"}
API: 400 {"did_you_mean": "gpt-4o", "hint": "Use GET /v1/models..."}
Agent: POST /v1/chat/completions {"model": "gpt-4o"}
API: 200 ✓
Dos pasos. Cero búsquedas web. El agente se autocorrigió solo con la respuesta de error.
El principio fundamental: la inteligencia permanece en el lado del modelo
La tentación es construir API "inteligentes": autocorregir el nombre del modelo, enrutar silenciosamente a un modelo similar, añadir un motor de recomendación. Rechazamos todo eso.
Cuando un agente envía model: "gpt5", no conoces su intención. Tal vez esté probando si GPT-5 existe. Tal vez tenga una restricción de presupuesto. Tal vez necesite una capacidad específica. El enrutamiento automático a gpt-4o cambiaría silenciosamente el costo, la calidad de la salida y las capacidades, sin que el agente lo sepa.
El movimiento correcto es fallar rápido y fallar de manera informativa. Dale al agente todos los datos. Deja que él decida.
Cuatro patrones de diseño de API Agent-First
Patrón 1: Modelo no encontrado → Sugerencias difusas
{
"error": {
"code": "model_not_found",
"did_you_mean": "gpt-4-turbo",
"suggestions": [
{"id": "gpt-4o"},
{"id": "gpt-4o-mini"},
{"id": "claude-sonnet-4-5"}
],
"hint": "Did you mean 'gpt-4-turbo'? Use GET /v1/models to list all available models."
}
}
El campo did_you_mean utiliza una resolución de tres capas: mapeo de alias estáticos (basado en datos de producción, no en conjeturas), coincidencia de cadenas normalizadas y distancia de edición limitada. Todos los candidatos se validan contra la lista de modelos activos; nunca sugerimos un modelo que esté actualmente fuera de línea.
Patrón 2: Saldo insuficiente → Alternativas conscientes del presupuesto
{
"error": {
"code": "insufficient_balance",
"balance_usd": 0.12,
"estimated_cost_usd": 0.35,
"suggestions": [
{"id": "gpt-4o-mini", "estimated_cost_usd": 0.02},
{"id": "deepseek-chat", "estimated_cost_usd": 0.01}
],
"hint": "Insufficient balance. Try a cheaper model or top up."
}
}
En lugar de simplemente decir "no hay suficiente dinero", le decimos al agente exactamente cuánto tiene, cuánto necesita y qué modelos puede permitirse. El agente puede degradar de forma autónoma a un modelo de IA más barato, sin intervención humana.
Patrón 3: Todos los canales fallaron → Alternativas en vivo
{
"error": {
"code": "all_channels_failed",
"retryable": true,
"retry_after": 30,
"alternatives": [
{"id": "claude-sonnet-4-5", "status": "available"},
{"id": "gpt-4o", "status": "available"}
],
"hint": "All channels for 'claude-opus-4-6' temporarily unavailable. Retry in 30s or try an alternative."
}
}
La lista de alternatives no es estática: es una consulta en tiempo real contra nuestros datos de salud del canal. El agente obtiene información en tiempo real sobre lo que realmente está funcionando en ese momento.
Patrón 4: Límite de tasa excedido → Tiempo exacto de reintento
{
"error": {
"code": "rate_limit_exceeded",
"retryable": true,
"retry_after": 8,
"limit": "1000/min",
"remaining": 0,
"hint": "Rate limited. Retry after 8s."
}
}
Sin adivinanzas. Sin backoff exponencial basado en valores arbitrarios. El agente conoce el tiempo de espera exacto. Para más información sobre cómo manejar los límites de tasa de manera efectiva, consulta nuestra guía de rate limiting para API de IA.
Las respuestas exitosas también llevan pistas
Cuando un agente llama a /v1/chat/completions con un modelo de Claude, la respuesta incluye:
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
Le estamos diciendo al agente: "esto funcionó, pero hay una forma mejor". El agente puede cambiar al endpoint nativo en la siguiente llamada, obteniendo acceso a funciones como el pensamiento extendido (extended thinking) y el prompt caching que no están disponibles a través del formato compatible con OpenAI.
Colocamos esto en los headers, no en el cuerpo de la respuesta, porque el cuerpo sigue la especificación de OpenAI/Anthropic. Los headers son el punto de extensión seguro.
La respuesta /v1/models como hoja de trucos para el agente
Añadimos tres campos a cada modelo en la respuesta de /v1/models:
category— ¿modelo de chat, generador de imágenes, modelo de video o audio? No más adivinanzas por el nombre.pricing_unit— por token, por imagen, por segundo, por petición. Esencial para la estimación de costos.cache_pricing— precios de prompt cache de origen más el descuento de caché semántico de la plataforma.
Combinado con los campos existentes (precios, capacidades, alias, tokens máximos), un agente puede tomar decisiones de selección de modelo totalmente informadas desde una sola llamada a la API.
llms.txt: La primera lectura del agente
Servimos un llms.txt dinámico en api.lemondata.cc/llms.txt, una descripción general del API legible por máquinas. Incluye:
- Una plantilla de primera llamada con código funcional
- Nombres de modelos comunes (generados automáticamente a partir de datos de uso, no codificados manualmente)
- Los 12 endpoints con sus parámetros
- Parámetros de filtro para el descubrimiento de modelos
Un agente que lea este archivo antes de su primera llamada a la API probablemente lo hará bien al primer intento.
Basado en datos, no en conocimiento
Cada sugerencia en nuestro sistema proviene de datos de producción. El mapa de alias did_you_mean se alimentó de 30 días de errores reales de model_not_found en nuestros logs de peticiones. Las sugerencias de modelos se ordenan por patrones de uso reales. Los "nombres de modelos comunes" en llms.txt se generan desde nuestra base de datos.
Rastreamos cada error de modelo en un sorted set de Redis. Cuando un error ortográfico acumula suficientes impactos, se promueve al mapa de alias. Cuando un modelo se desconecta, desaparece automáticamente de todas las sugerencias. El sistema se mejora a sí mismo.
La restricción de diseño que lo hizo funcionar
Establecimos una regla: nada de endpoints nuevos, nada de SDK nuevos, nada de cambios disruptivos. Todo tenía que funcionar dentro del formato de error compatible con OpenAI existente. Los campos nuevos son opcionales: cualquier cliente que los ignore obtiene la misma experiencia que antes.
Esta restricción nos obligó a ser precisos sobre qué información ayuda realmente a un agente a autocorregirse, en lugar de construir nuevas API elaboradas que nadie adoptaría.
Cómo aplicar el diseño Agent-First a tu propia API
Si estás construyendo API que los agentes de IA consumirán:
- Cada error debe ser accionable: incluye qué salió mal, por qué y qué hacer a continuación.
- Sugiere alternativas, no autocorrijas: deja que el agente tome decisiones informadas.
- Usa campos estructurados, no prosa:
did_you_meanes parseable, "¿Quisiste decir...?" en una cadena de texto no lo es. - Basa las sugerencias en datos reales: los patrones de uso en producción superan a las listas estáticas.
- Ofrece descubrimiento legible por máquinas:
llms.txt, especificaciones OpenAPI o listas de modelos estructuradas. - Mantén la compatibilidad hacia atrás: los nuevos campos de sugerencia deben ser aditivos, nunca disruptivos.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Qué es el diseño de API agent-first?
El diseño de API agent-first es un enfoque donde las respuestas de error incluyen pistas estructuradas y legibles por máquinas que permiten a los agentes de IA autocorregirse sin intervención humana ni consultas a documentación externa.
¿En qué se diferencia agent-first del diseño de API developer-first?
Las API developer-first optimizan para la legibilidad humana: mensajes de error claros, buena documentación, ejemplos útiles. Las API agent-first añaden campos estructurados (did_you_mean, suggestions, hint) que las máquinas pueden analizar y actuar sobre ellos programáticamente.
¿El diseño agent-first rompe los clientes existentes?
No. Los campos agent-first son aditivos: campos extra en la respuesta JSON. Los clientes que no los conocen simplemente los ignoran. Las integraciones existentes continúan funcionando sin cambios.
¿Cómo implementa LemonData el diseño agent-first?
El gateway de API de IA unificada de LemonData añade pistas de error estructuradas a los más de 300 modelos. Cada respuesta de error incluye sugerencias accionables, y el endpoint llms.txt proporciona descubrimiento de API legible por máquinas.
LemonData proporciona acceso unificado a más de 300 modelos de IA a través de una sola API. Prueba la API agent-first en lemondata.cc.
