귀하의 OpenAI 클라이언트. 더 넓은 모델 카탈로그.

연결의 세 부분

서버에서 이러한 설정을 유지하세요. 기본 URL에는 이미 /v1이 포함되어 있습니다. SDK 클라이언트는 엔드포인트 자체를 추가합니다.

• 기본 URL: https://api.textcortex.com/v1
• 인증: Authorization: Bearer <api_key>
• 모델: GET /models가 반환한 식별자

첫 번째 API 요청하기

TextCortex 계정를 생성하고 계정 설정에서 API 키를 생성하세요. 서버에 OpenAI Python 패키지를 설치합니다. 키를 TEXTCORTEX_API_KEY에 저장하고 TEXTCORTEX_MODEL를 GET /models에서 반환된 식별자로 설정합니다.

이 예에서는 환경 변수에 자격 증명을 유지합니다. 지원되는 다른 모델을 선택해도 동일한 클라이언트 구성이 작동합니다. 엔드포인트별 매개변수에 대해서는 API 참조를 읽어보세요.

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)

애플리케이션에 필요한 엔드포인트 사용

GET /models는 카탈로그를 나열합니다. POST /chat/completions는 채팅 요청을 수락하고 POST /responses는 문서화된 응답 인터페이스를 제공합니다. 기존 애플리케이션을 이동할 때 각 엔드포인트를 개별적으로 검토하세요.

최소한의 요청으로 시작한 다음 선택한 모델이 지원하는 스트리밍, 도구 사용 또는 구조화된 출력을 추가하세요. 공유 요청 형식은 각 모델이 자체 기능을 유지하면서 통합을 단순화합니다.

다른 공급자 통합 없이 모델 전환

클라이언트 및 인증 구성을 한 곳에 보관하세요. GPT, Claude, Gemini, Kimi, GLM, DeepSeek 또는 MiMo를 평가할 때 TEXTCORTEX_MODEL를 사용 가능한 다른 식별자로 변경합니다.

모델 제품군에는 모델 카탈로그 가이드를 사용하고 애플리케이션 수준 선택에는 추론 라우터 가이드를 사용합니다. EU 호스팅 경로는 유럽 추론 요구 사항이 있는 워크로드에 사용할 수 있습니다.