Il tuo cliente OpenAI. Un catalogo di modelli più ampio.

Tre parti della connessione

Mantieni queste impostazioni sul tuo server. L'URL di base include già /v1; I client SDK aggiungono autonomamente l'endpoint.

• URL di base: https://api.textcortex.com/v1
• Autenticazione: Authorization: Bearer <api_key>
• Modello: un identificatore restituito da GET /models

Effettua la tua prima richiesta API

Crea uno Conto TextCortex e genera una chiave API nelle impostazioni dell'account. Installa il pacchetto Python OpenAI sul tuo server. Memorizza la chiave in TEXTCORTEX_API_KEY e imposta TEXTCORTEX_MODEL su un identificatore restituito da GET /models.

Questo esempio mantiene le credenziali nelle variabili di ambiente. La stessa configurazione del client funziona quando scegli un altro modello supportato. Leggere Riferimento API per i parametri specifici dell'endpoint.

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)

Utilizza l'endpoint di cui ha bisogno la tua applicazione

GET /models elenca il catalogo. POST /chat/completions accetta richieste di chat e POST /responses fornisce l'interfaccia di risposta documentata. Esaminare ciascun endpoint separatamente quando si sposta un'applicazione esistente.

Inizia con una richiesta minima, quindi aggiungi streaming, utilizzo di strumenti o output strutturato laddove il modello scelto lo supporta. Un formato di richiesta condiviso semplifica l'integrazione mentre ciascun modello mantiene le proprie capacità.

Cambia modello senza l'integrazione di un altro fornitore

Mantieni la configurazione del client e dell'autenticazione in un unico posto. Cambia TEXTCORTEX_MODEL con un altro identificatore disponibile quando valuti GPT, Claude, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek o MiMo.

Utilizza guida al catalogo modelli per le famiglie di modelli e guida al router di inferenza per la selezione a livello di applicazione. I percorsi ospitati nell'UE sono disponibili per carichi di lavoro con requisiti di inferenza europei.