Cada familia modelo. Un lugar para conectarse.

Familias de modelos propietarios

Incorpore los principales modelos propietarios a la misma integración que sus opciones de peso abierto. Seleccione la versión y las capacidades expuestas a su cuenta.

• Modelos GPT de OpenAI.
• Modelos Claude de Anthropic.
• Modelos Gemini de Google.

Páginas modelo alojadas en la UE

Explore las implementaciones europeas solicitadas para esta colección de modelos. El hosting se adjunta a la ruta seleccionada, no a todos los modelos del catálogo más amplio.

• Kimi K3
• GLM-5.3
• DeepSeek
• MiMo

Leer identificadores de la API

Llame a GET /models con su clave TextCortex. Utilice el identificador devuelto en su solicitud en lugar de construir uno a partir de un nombre para mostrar. Las versiones de los modelos pueden cambiar independientemente de la aplicación que las utilice.

Mantenga una lista versionada de los modelos aprobados en la configuración de su aplicación. Evalúe las nuevas entradas antes de mover el tráfico de producción y elimine los identificadores retirados de su asignación de tareas.

Elige según el resultado que necesitas

Para codificar, ejecute el resultado con las comprobaciones de su proyecto. Para la extracción, califique la precisión del campo y la validez de la salida. Para un asistente de cara al usuario, mida la utilidad y el tiempo de respuesta en conversaciones representativas.

Utilice el guía de selección de modelo para comparar candidatos y el Guía de precios de API para estimar el uso.

Haga su primera solicitud de API

Cree un Cuenta TextCortex y genere una clave API en la configuración de la cuenta. Instale el paquete Python OpenAI en su servidor. Guarde la clave en TEXTCORTEX_API_KEY y configure TEXTCORTEX_MODEL con un identificador devuelto por GET /models.

Este ejemplo mantiene las credenciales en variables de entorno. La misma configuración de cliente funciona cuando elige otro modelo compatible. Lea el Referencia API para conocer los parámetros específicos del terminal.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["TEXTCORTEX_API_KEY"],
    base_url="https://api.textcortex.com/v1",
)

for model in client.models.list():
    print(model.id)

response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["TEXTCORTEX_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)