Быстрый старт

Для подключения используйте https://api.kvantora.ai. Найдите модель в каталоге, проверьте доступность текстовой операции и подготовьте ключ с нужными правами и бюджетом.

Подготовка

Создайте ключ

Создайте ключ в кабинете Kvantora с правами models:read и text. Задайте дневной бюджет.

Сохраните переменные окружения

Сохраните ключ в переменной окружения сервера KVANTORA_API_KEY. Не помещайте его в браузерный код или URL. В KVANTORA_BASE_URL укажите https://api.kvantora.ai без /v1.

Выберите модель

Получите список моделей и скопируйте public_api_id нужной модели в KVANTORA_MODEL_ID. В ответе /v1/models поле id содержит тот же публичный ID. Проверьте availability.operations и разрешение запуска.

export KVANTORA_BASE_URL="https://api.kvantora.ai"
curl "$KVANTORA_BASE_URL/v1/models?operation=chat&page=1&page_size=20" \
  -H "Authorization: Bearer $KVANTORA_API_KEY"

Для текстового запроса используйте Node.js 22 или новее. Создайте REQUEST_ID один раз на логический запрос, а затем выполните пример из руководства API:

export REQUEST_ID="$(node -e 'console.log(crypto.randomUUID())')"

Пример формирует JSON через JSON.stringify, поэтому ID модели и текст передаются без ручного экранирования. Успешный ответ содержит object: chat.completion и текст в choices[0].message.content. HTTP 202 означает, что результат ещё не готов. При сетевой ошибке сохраните исходный ключ, endpoint, REQUEST_ID и всё тело. Новый ID создаёт отдельный запрос. Подробности — в памятке по ошибкам.

Запрос через SDK или curl

В примерах используется один сохранённый REQUEST_ID. Автоматические повторы SDK отключены. Примеры для Bash; ключ уже должен находиться в окружении сервера.

JavaScript SDK
curl

Установите проверенную версию: npm install openai@7.13.0. Сохраните код в sdk-request.mjs и выполните node sdk-request.mjs.

import OpenAI from 'openai';
const { KVANTORA_API_KEY, KVANTORA_BASE_URL,
  KVANTORA_MODEL_ID, REQUEST_ID } = process.env;
if (![KVANTORA_API_KEY, KVANTORA_BASE_URL,
  KVANTORA_MODEL_ID, REQUEST_ID].every(Boolean)) {
  throw new Error('Задайте ключ, адрес API, ID модели и REQUEST_ID');
}
const client = new OpenAI({
  apiKey: KVANTORA_API_KEY,
  baseURL: KVANTORA_BASE_URL.replace(/[/]$/, '') + '/v1',
  maxRetries: 0,
});
const result = await client.chat.completions.create({
  model: KVANTORA_MODEL_ID,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Привет' }],
  max_tokens: 256,
}, { headers: { 'Idempotency-Key': REQUEST_ID } });
if (result.object === 'chat.completion') {
  console.log(result.choices[0]?.message.content);
} else {
  console.log('Обработка ещё не завершена:', result);
}

Сначала сформируйте JSON без ручного экранирования переменных. Нужен Node.js 22 или новее.

node --input-type=module -e 'import {writeFileSync} from "node:fs"; if (!process.env.KVANTORA_MODEL_ID) throw new Error("Set KVANTORA_MODEL_ID"); writeFileSync("request.json", JSON.stringify({model:process.env.KVANTORA_MODEL_ID,messages:[{role:"user",content:"Привет"}],max_tokens:256}));'
curl --fail-with-body --include "$KVANTORA_BASE_URL/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $KVANTORA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: $REQUEST_ID" \
  --data-binary @request.json

Следующий шаг

Для вывода текста по частям откройте SSE. Для изображений и других медиа начните с оценки стоимости, затем сохраняйте ID задания. Хотите работать без кода? Откройте Нейростудию в кабинете. Для последовательности шагов используйте Kvantora Flow. Все три способа используют модели и баланс Kvantora.

Начало

Текст и векторы

Медиа и файлы

Расчёты

Агенты Kvantora

Kvantora Flow

Интеграции и данные

Быстрый старт

Подготовка

Запрос через SDK или curl

Следующий шаг

​Подготовка

​Запрос через SDK или curl

​Следующий шаг

Подготовка

Запрос через SDK или curl

Следующий шаг