Начало работы

Быстрый старт

От регистрации до первого ответа AI — две минуты.

1. Получите API-ключ

Зарегистрируйтесь через /login (Email+OTP или Telegram)
Получите 100 ₽ приветственного бонуса автоматически
Откройте /dashboard → кнопка «Создать API-ключ»
Скопируйте ключ eak_... — он показывается один раз

⚠️ Ключ даёт полный доступ к вашему балансу. Не коммитьте в git — используйте .env.

2. Первый запрос — curl

bash

curl https://api.easyllm.kz/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer eak_YOUR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "openai/gpt-4o-mini",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Напиши шутку про разработчиков"}
    ]
  }'

Ожидаемый ответ: JSON с полем choices[0].message.content. Стоимость (~0.001 ₽) спишется с баланса.

3. Python (OpenAI SDK)

first_request.py

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="eak_YOUR_KEY",
    base_url="https://api.easyllm.kz/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o-mini",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты профессиональный переводчик."},
        {"role": "user", "content": "Переведи на английский: Привет, мир"},
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=256,
)

print(response.choices[0].message.content)
print(f"Потрачено токенов: {response.usage.total_tokens}")

Это стандартный OpenAI SDK — все его возможности (function calling, structured output, tools) работают. Модели задаются в формате provider/model.

4. Node.js / TypeScript

first_request.ts

// npm install openai
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "eak_YOUR_KEY",
  baseURL: "https://api.easyllm.kz/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "openai/gpt-4o-mini",
  messages: [
    { role: "user", content: "Объясни замыкания в JS" },
  ],
});

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

5. Потоковая выдача (streaming)

Для UI-чатов включите stream=True — токены приходят по мере генерации:

streaming.py

stream = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Расскажи длинную историю"}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta
    if delta.content:
        print(delta.content, end="", flush=True)

6. Обработка ошибок

error_handling.py

from openai import OpenAI, APIError, RateLimitError

try:
    response = client.chat.completions.create(...)
except RateLimitError:
    # 429 — ждите и повторите
    time.sleep(5)
except APIError as e:
    # 401, 402, 500 и другие
    print(f"Ошибка API: {e.status_code} {e.message}")