TEEra — Documentación para Developers

Quickstart

TEEra es una API compatible con OpenAI que te permite usar modelos LLM open source en enclaves seguros (TEE). Tus prompts y respuestas nunca se almacenan de forma persistente.

1. Crea tu cuenta

Para obtener tu API Key primero necesitas una cuenta. Es gratis y toma 10 segundos.

Crear cuenta

2. Obtén tu API Key

Una vez registrado, encuentra tu API Key en el Dashboard. Cada usuario tiene una clave única en formato hex.

3. Configura tu cliente

Usa estos valores en los settings de Cline, Roo Code o cualquier cliente OpenAI-compatible:

API Provider

OpenAI Compatible

Base URL

https://teera.io/v1

API Key tu-api-key

Model ID

auto

Para programar recomendamos zai-org/GLM-5.1-TEE o moonshotai/Kimi-K2.6-TEE. Ver todos los modelos →

Listo

Con estos valores ya estás conectado. Más abajo encontrarás guías detalladas para Roo Code, Cline y otros clientes.

O también puedes probar desde tu terminal

Terminal

curl -X POST https://teera.io/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer TU-API-KEY" \
  -d '{"model":"auto","messages":[{"role":"user","content":"Hola"}]}'

Modelos disponibles

Modelos open source ejecutados en Trusted Execution Environments. Tus prompts permanecen cifrados en hardware dedicado. Usa auto para que TEEra seleccione el modelo más rápido disponible.

Modelo	Model ID	Utilización	Input $/M	Output $/M
Cargando modelos...

Listar modelos via API

Obtén la lista actualizada de modelos disponibles:

GET /v1/models

curl https://teera.io/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer tu-api-key"

Endpoint principal

POST /v1/chat/completions

Compatible con el formato de OpenAI. Envía mensajes en formato messages y recibe la respuesta del modelo. Soporta streaming con "stream": true.

Compatible con OpenAI SDK

Si ya usas el SDK de OpenAI, solo cambia la base_url y la api_key. Todo lo demás funciona igual.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://teera.io/v1",
    api_key="tu-api-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="auto",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola"}]
)

print(response.choices[0].message.content)

Roo Code

Roo Code es una extensión de VS Code que te permite programar con IA directamente en tu editor. Sigue estos pasos para conectarlo con TEEra.

⚠️ Roo Code ha sido descontinuado por su equipo (a mayo 2026) y está siendo retomado por la comunidad. Por el momento recomendamos Cline.

1

Instala VS Code

Descarga Visual Studio Code si aún no lo tienes.

2

Instala la extensión Roo Code

Busca "Roo Code" en el marketplace de extensiones de VS Code e instálala.

3

Selecciona OpenAI Compatible

Abre Roo Code, haz clic en el icono de configuración y selecciona "OpenAI Compatible" como proveedor.

4

Configura los campos

Copia los siguientes valores en la configuración de Roo Code:

API Provider

OpenAI Compatible

Base URL

https://teera.io/v1

API Key tu-api-key

Model

zai-org/GLM-5.1-TEE

Cline

Cline es otra extensión popular de VS Code para programar con IA. La configuración con TEEra es igual de simple.

💡 Tip para ahorrar saldo: Inicia un New Task cuando cambies de tarea. Usa /compact frecuentemente para comprimir el contexto y ahorrar hasta un 50%.

1

Instala VS Code

Descarga Visual Studio Code si aún no lo tienes.

2

Instala la extensión Cline

Busca "Cline" en el marketplace de extensiones de VS Code e instálala.

3

Selecciona OpenAI Compatible

Abre Cline, haz clic en el icono de configuración y selecciona "OpenAI Compatible" como proveedor.

4

Configura los campos

Copia los siguientes valores en la configuración de Cline:

API Provider

OpenAI Compatible

Base URL

https://teera.io/v1

API Key tu-api-key

Model

moonshotai/Kimi-K2.6-TEE

OpenCode

OpenCode es un agente de coding en terminal. Ligero, rápido, y funciona directo desde la línea de comandos.

💡 Tip para ahorrar saldo: Usa /clear cuando empieces una tarea nueva. Usa /compact frecuentemente para comprimir el contexto y ahorrar hasta un 50%.

1

Instala OpenCode

Sigue las instrucciones en opencode.ai.

2

Configura opencode.json

Crea un archivo opencode.json en la raíz de tu proyecto con esta configuración:

opencode.json

{ "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "teera/moonshotai/Kimi-K2.6-TEE", "provider": { "teera": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "TEEra", "options": { "baseURL": "https://teera.io/v1", "apiKey": "tu-api-key" }, "models": { "moonshotai/Kimi-K2.6-TEE": { "name": "Kimi K2.6 TEE", "limit": { "context": 131072, "output": 16384 } } } } } }

3

Ejecuta OpenCode

Abre tu terminal en el directorio del proyecto y ejecuta:

Terminal

opencode

Cualquier cliente OpenAI-compatible

TEEra funciona con cualquier herramienta que soporte la API de OpenAI. Solo necesitas configurar estos tres valores:

API Provider

OpenAI Compatible

Base URL

https://teera.io/v1

API Key tu-api-key

Model

auto

Clientes compatibles

Continue

Extension de VS Code/JetBrains. Selecciona "OpenAI Compatible" como proveedor.

Aider

Agente de coding en terminal. Usa --openai-api-base https://teera.io/v1.

LiteLLM

Proxy universal. Configura como proveedor OpenAI con base URL de TEEra.

cURL

Usa cURL para probar la API directamente desde tu terminal. Ejemplo completo con streaming y sin streaming:

Terminal
curl -X POST https://teera.io/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer tu-api-key" \
  -d '{
    "model": "zai-org/GLM-5.1-TEE",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
      {"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo estás?"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1024
  }'
curl -X POST https://teera.io/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer tu-api-key" \
  -d '{
    "model": "zai-org/GLM-5.1-TEE",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
      {"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo estás?"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1024,
    "stream": true
  }'

Ejemplo con Python (OpenAI SDK)

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://teera.io/v1",
    api_key="tu-api-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="zai-org/GLM-5.1-TEE",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil."},
        {"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo estás?"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

Ejemplo con Node.js (OpenAI SDK)

javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
    baseURL: "https://teera.io/v1",
    apiKey: "tu-api-key"
});

const response = await client.chat.completions.create({
    model: "zai-org/GLM-5.1-TEE",
    messages: [
        { role: "system", content: "Eres un asistente útil." },
        { role: "user", content: "Hola, ¿cómo estás?" }
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1024
});

console.log(response.choices[0].message.content);

Request Body

El endpoint POST /v1/chat/completions acepta los siguientes parámetros en formato JSON:

Parámetro	Tipo	Requerido	Descripción
`model`	string	Si	ID del modelo. Ver lista de modelos.
`messages`	array	Si	Array de mensajes con `role` y `content`.
`temperature`	number	No	0-2. Controla aleatoriedad. Default: 1.
`max_tokens`	integer	No	Máximo de tokens en la respuesta.
`stream`	boolean	No	Activar streaming SSE. Default: false.
`top_p`	number	No	Nucleus sampling. Default: 1.
`stop`	string/array	No	Secuencias de parada.

Formato de messages

messages
"messages": [
    {"role": "system", "content": "Instrucciones del sistema"},
    {"role": "user", "content": "Mensaje del usuario"},
    {"role": "assistant", "content": "Respuesta previa"},
    {"role": "user", "content": "Siguiente mensaje"}
]

Response

La respuesta sigue el formato estándar de OpenAI:

Response JSON
{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1710000000,
  "model": "zai-org/GLM-5.1-TEE",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "¡Hola! Estoy bien, ¿en qué puedo ayudarte?"
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 24,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 36
  }
}

Streaming (SSE)

Con "stream": true, la respuesta llega como eventos SSE:

SSE chunks
data: {"id":"chatcmpl-abc","choices":[{"delta":{"content":"¡"},"index":0}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc","choices":[{"delta":{"content":"Hola"},"index":0}]}

data: {"id":"chatcmpl-abc","choices":[{"delta":{"content":"!"},"index":0}]}

data: [DONE]

Códigos de error

La API retorna errores estándar HTTP:

Código	Significado	Solución
`401`	API key inválida o faltante	Verifica tu API key en el dashboard
`402`	Créditos insuficientes	Recarga créditos desde tu cuenta
`429`	Rate limit excedido	Espera unos segundos y reintenta
`500`	Error interno del servidor	Reintenta en unos momentos
`503`	Modelo no disponible	Intenta con otro modelo o usa `auto`

Error response
{
  "error": "Invalid API key"
}