Текст и медиа
Chat, Responses, Messages, векторизация и асинхронные медиа используют один API. Перед запросом проверьте поддерживаемые параметры.
Разработчикам
Подключите модели к своему приложению
Выберите модель в каталоге, выпустите API-ключ и выберите нужную операцию API. Перед запуском проверьте доступность и цену.
API-ключ приложения
Создайте ключ в кабинете и сохраните его на сервере приложения. Полный секрет показывается только один раз.
Модель по её ID
Скопируйте публичный ID из карточки модели в поле model. Поиск по названию поможет найти нужную карточку.
Перед первым запросом
Проверьте доступность нужной операции и опубликованную цену. Наличие модели в каталоге само по себе не разрешает запуск.
Один запрос: Python, JavaScript или cURL
В примере — API ID из текущего каталога. Ключ задаётся переменной окружения на вашем сервере. Для проверки подключения сначала выполните GET-запрос из быстрого старта.
Пример подключения доступен. Запуск этой модели пока недоступен. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID — уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, urlopen
request = Request(
"https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions",
data="{\n \"model\": \"openai/gpt-4o\",\n \"messages\": [\n {\n \"role\": \"user\",\n \"content\": \"Объясни задачу кратко.\"\n }\n ],\n \"max_tokens\": 256\n}".encode("utf-8"),
headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
},
method="POST",
)
with urlopen(request) as response:
print(json.load(response))Начните с примера запроса или найдите модель для своей задачи.
Выберите модель для своей задачи
Изучите характеристики и проверьте доступность и цену перед запросом.