API и SDK

Для SDK и своих клиентов apikey.center удобнее всего рассматривать как OpenAI-compatible базовый URL.

Это страница не про один конкретный инструмент, а про общий принцип: если библиотека умеет работать с OpenAI-compatible API, то в большинстве случаев ее можно подключить к apikey.center просто через замену base_url и api_key.

OpenAI-compatible base URL

Если библиотека умеет работать с OpenAI-compatible API, используй:

https://apikey.center/v1

Это подходит для:

• собственных скриптов
• backend-сервисов
• SDK-клиентов
• no-code или low-code коннекторов, если они ждут OpenAI-style endpoint

Что нужно проверить до интеграции

Перед кодом полезно заранее понять четыре вещи:

• где в библиотеке задается base_url
• где задается api_key
• какой именно метод использует клиент: chat/completions, responses или другой OpenAI-compatible маршрут
• какой model ID реально доступен тебе через GET /v1/models

Первая проверка через GET /v1/models

macOS / Linux:

curl https://apikey.center/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $APIKEY_CENTER_API_KEY"

Windows PowerShell:

Invoke-WebRequest `
  -Uri "https://apikey.center/v1/models" `
  -Headers @{ Authorization = "Bearer $env:APIKEY_CENTER_API_KEY" }

Если этот шаг не проходит, не нужно сразу дебажить SDK. Сначала добейся корректного ответа на этом самом простом HTTP-check.

Минимальный cURL для chat/completions

curl https://apikey.center/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $APIKEY_CENTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "YOUR_MODEL_ID",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "ping" }
    ]
  }'

Минимальный пример через OpenAI-style SDK

Если библиотека поддерживает настройку base_url, логика обычно выглядит так:

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.APIKEY_CENTER_API_KEY,
  baseURL: "https://apikey.center/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "YOUR_MODEL_ID",
  messages: [{ role: "user", content: "ping" }],
});

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

Смысл примера не в конкретной библиотеке, а в общей схеме:

• ключ берется из env
• base URL указывает на https://apikey.center/v1
• model ID задается явно

Порядок безопасной интеграции

1. сначала проверь GET /v1/models
2. потом проверь один прямой HTTP-запрос
3. потом подключай SDK
4. потом добавляй retry, streaming, tool calling и остальную логику

Так проще отделить transport-проблемы от проблем кода приложения.

Что должно быть в любом SDK-примере

• base_url или аналогичный параметр
• api_key
• явный model ID
• короткий тестовый запрос
• отдельная проверка GET /v1/models, если клиент не видит модели

Дополнительно полезно держать такие правила:

• не хардкодить ключ в исходники
• не полагаться на дефолтный base URL библиотеки
• не скрывать model ID глубоко в конфиге, пока интеграция еще не проверена

Автонастройка

Installer для этого сценария не нужен. Здесь лучше держать короткие и прозрачные примеры, которые пользователь легко адаптирует под свою библиотеку.

Verification

• сначала проверь GET /v1/models
• затем проверь один минимальный inference-request
• если models работает, а inference нет, проблема обычно уже в wire format клиента или model ID

Rollback

• верни исходный base_url библиотеки
• убери временный APIKEY_CENTER_API_KEY из env
• верни прежний model ID, если менял его только ради проверки
• откати локальные тестовые примеры, если добавлял их временно

Частые ошибки

Оставили дефолтный URL библиотеки

Если клиент всё еще ходит в api.openai.com или другой дефолтный endpoint, значит base_url не был реально переопределен.

Проверяют SDK до проверки обычного HTTP

Это делает диагностику сложнее. Сначала лучше добиться успеха на GET /v1/models и одном curl.

Подставили несуществующий model ID

Если авторизация и URL уже правильные, а inference все равно не идет, очень часто проблема именно в названии модели.