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Requisitos previos
- Python 3.10–3.13
uv- Una cuenta de CometAPI con una clave de API activa — obtén la tuya en el panel
- Cuatro ID de modelos de texto para los transportes que se muestran a continuación
Configura la integración
1
Crea un proyecto e instala CrewAI
Crea un nuevo proyecto de
uv e instala CrewAI con sus extras de Anthropic y Google Gen AI:2
Configura tu clave de API y los ID de modelo
Configura la clave de API de CometAPI y un ID de modelo para cada transporte:Reemplaza cada valor de
your-model-id por un ID de modelo de la página de modelos de CometAPI. Los cuatro valores pueden ser diferentes. Asigna cada ID de modelo a su transporte correspondiente.3
Crea el Crew secuencial
Guarda el siguiente ejemplo como Los Agents no tienen herramientas, no pueden delegar y se ejecutan de uno en uno. Cada Task después de la primera declara sus Tasks precedentes en
crew.py:context, por lo que CrewAI incluye esas salidas anteriores en la siguiente Task.4
Ejecuta el Crew
Ejecuta el ejemplo en la misma sesión de shell:El script imprime los resultados de las cuatro Task, incluido el informe final de lanzamiento.
Asignación de rutas
Las dos configuraciones de OpenAI anteriores necesitan el sufijo
/v1 en base_url. Las configuraciones de Anthropic y Gemini añaden su propia ruta versionada, por lo que su URL base es el origen de CometAPI sin /v1.
Elige los ID de modelo
Usa la página de modelos de CometAPI para elegir un ID de modelo de texto para cada transporte. Almacena los ID de modelo en variables de entorno para poder cambiarlos sin editar el archivo de Python. No agregues un prefijo de proveedor a una variable de entorno. El ejemplo agregaanthropic/ y gemini/ donde CrewAI usa esos prefijos para la selección de proveedor.
Solución de problemas
Las importaciones del proveedor Anthropic o Gemini fallan
Las importaciones del proveedor Anthropic o Gemini fallan
Ejecuta
uv add 'crewai[anthropic,google-genai]' en el proyecto. El paquete base de CrewAI no instala ambos SDK de proveedores opcionales de forma predeterminada.Una solicitud de Responses devuelve un error de parámetro
Una solicitud de Responses devuelve un error de parámetro
Elimina los parámetros opcionales que no formen parte de la interfaz del modelo seleccionado. El ejemplo configura solo el límite de Tokens de salida para Responses.
Una solicitud usa la ruta incorrecta
Una solicitud usa la ruta incorrecta
Compara la configuración de
LLM con la tabla de asignación de rutas. En particular, usa custom_openai=True con el valor api correcto y mantén la URL base de Gemini dentro de client_params.http_options.