Документация

Smart AIPI предоставляет API, совместимые и с OpenAI, и с Anthropic. Используйте наш сервис с любым существующим SDK, инструментом или приложением OpenAI или Anthropic, просто изменив base URL. Без изменений в коде.

CLI и MCP инструменты

Smart AIPI предоставляет два npm-пакета, чтобы помочь разработчикам работать со своими аккаунтами:

Установить оба

Установить по отдельности

Аутентификация

Для всех API-запросов нужен API key. Один и тот же ключ работает с обоими способами аутентификации:

Гид по миграции

Миграция занимает меньше минуты. Наш API на 100% совместим и с endpoint OpenAI, и с endpoint Anthropic.

С OpenAI

С Anthropic

Chat Completions

Создает chat completion для переданных messages и модели. Это основной endpoint для взаимодействия с языковыми моделями.

Параметры тела запроса

Роли сообщений

Примеры кода

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.smartaipi.com/v1",
    api_key="your-api-key"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    temperature=0.7,
    max_tokens=1000
)

print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
    baseURL: 'https://api.smartaipi.com/v1',
    apiKey: 'your-api-key'
});

const response = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-6-astra',
    messages: [
        { role: 'system', content: 'You are a helpful assistant.' },
        { role: 'user', content: 'Hello!' }
    ],
    temperature: 0.7,
    max_tokens: 1000
});

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

curl https://api.smartaipi.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-6-astra",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ],
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1000
  }'

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    config := openai.DefaultConfig("your-api-key")
    config.BaseURL = "https://api.smartaipi.com/v1"
    client := openai.NewClientWithConfig(config)

    resp, _ := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: "gpt-6-astra",
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {Role: "system", Content: "You are a helpful assistant."},
                {Role: "user", Content: "Hello!"},
            },
            Temperature: 0.7,
            MaxTokens:   1000,
        },
    )
    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

use async_openai::{Client, config::OpenAIConfig};
use async_openai::types::{
    CreateChatCompletionRequestArgs, ChatCompletionRequestMessage,
    ChatCompletionRequestSystemMessageArgs, ChatCompletionRequestUserMessageArgs,
};

let config = OpenAIConfig::new()
    .with_api_key("your-api-key")
    .with_api_base("https://api.smartaipi.com/v1");

let client = Client::with_config(config);

let request = CreateChatCompletionRequestArgs::default()
    .model("gpt-6-astra")
    .messages([
        ChatCompletionRequestSystemMessageArgs::default()
            .content("You are a helpful assistant.")
            .build()?.into(),
        ChatCompletionRequestUserMessageArgs::default()
            .content("Hello!")
            .build()?.into(),
    ])
    .build()?;

let response = client.chat().create(request).await?;
println!("{}", response.choices[0].message.content);

Потоковая передача

Включите streaming, чтобы получать tokens по мере их генерации через Server-Sent Events (SSE). Это дает лучший пользовательский опыт для длинных ответов.

Пример Streaming

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.smartaipi.com/v1",
    api_key="your-api-key"
)

# Enable streaming
stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a poem"}],
    stream=True
)

# Process chunks as they arrive
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

const stream = await openai.chat.completions.create({
    model: 'gpt-6-astra',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Write a poem' }],
    stream: true,
});

for await (const chunk of stream) {
    const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || '';
    process.stdout.write(content);
}

Усилие рассуждения

Управляйте глубиной reasoning с помощью параметра reasoning_effort для моделей GPT-5.

Поддерживаемые модели

Уровни Reasoning Effort

Fast Mode (приоритетная обработка)

Используйте service_tier: "priority" для приоритетной обработки с более низкой задержкой. Именно это использует команда /fast в Codex CLI. Это не меняет глубину reasoning — вы получаете то же качество, только быстрее.

response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input="Refactor this function",
    service_tier="priority"              # priority processing, lower latency
)

API Chat Completions

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-astra",
    messages=[{"role": "user", "content": "Analyze this code for bugs..."}],
    reasoning_effort="high"  # or "xhigh" for maximum depth
)

API ответов

# Reasoning is set via the "reasoning" object
response = client.responses.create(
    model="gpt-6-astra",
    input=[{"role": "user", "content": "Refactor this function..."}],
    reasoning={"effort": "high"}  # defaults to "high" on Smart AIPI
)

Генерация изображений

Генерируйте изображения по текстовым prompts через наш endpoint генерации изображений.

Параметры тела запроса

Доступные модели

Пример

response = client.images.generate(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    prompt="A futuristic city at sunset, cyberpunk style",
    size="1024x1024",
    n=1
)

# Response contains base64-encoded image
image_b64 = response.data[0].b64_json

# Save to file
import base64
with open("output.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(image_b64))

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/generations \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gpt-image-2.5-flare",
    "prompt": "A futuristic city at sunset",
    "n": 1,
    "size": "1024x1024"
  }'

Редактирование изображений

Редактируйте существующие изображения с помощью текстового prompt. Поддерживаются и JSON (строка base64), и multipart/form-data (загрузка файла), поэтому OpenAI SDK работают сразу из коробки.

Параметры тела запроса

Пример

import base64

response = client.images.edit(
    model="gpt-image-2.5-flare",
    image=open("input.png", "rb"),
    prompt="Change the background to a sunset beach",
    size="1024x1024",
    n=1
)

# Save the edited image
edited_b64 = response.data[0].b64_json
with open("edited.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(edited_b64))

curl https://api.smartaipi.com/v1/images/edits \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -F "model=gpt-image-2.5-flare" \
  -F "prompt=Change the background to a sunset beach" \
  -F "[email protected]" \
  -F "size=1024x1024" \
  -F "n=1"

Realtime API с WebSocket

WebSocket-соединения — это широко поддерживаемый API для передачи данных в реальном времени и отличный выбор для подключения к Smart AIPI Realtime API в server-to-server приложениях.

В server-to-server интеграции ваша backend-система подключается по WebSocket напрямую к Realtime API. Используйте стандартный API key для аутентификации соединения, поскольку токен доступен только на вашем защищенном backend-сервере.

Подключение через WebSocket

Ниже приведено несколько примеров подключения через WebSocket. Помимо использования WebSocket URL, вам нужно передать заголовок аутентификации с вашим API key.

import WebSocket from "ws";

const url = "wss://api.smartaipi.com/v1/responses";
const ws = new WebSocket(url, {
  headers: {
    Authorization: "Bearer " + process.env.SMARTAIPI_API_KEY,
  },
});

ws.on("open", function open() {
  console.log("Connected to server.");

  // Send a response.create event
  ws.send(JSON.stringify({
    type: "response.create",
    response: {

      model: "gpt-6-astra",
      store: false,
      input: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
      stream: true,
    },
  }));
});

ws.on("message", function incoming(message) {
  const event = JSON.parse(message.toString());
  console.log(event.type, event);
});

import os, json, websocket

url = "wss://api.smartaipi.com/v1/responses"
headers = ["Authorization: Bearer " + os.environ["SMARTAIPI_API_KEY"]]

def on_open(ws):
    print("Connected to server.")
    ws.send(json.dumps({
        "type": "response.create",
        "response": {
            "model": "gpt-6-astra",
            "store": False,
            "input": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
            "stream": True,
        }
    }))

def on_message(ws, message):
    data = json.loads(message)
    print("Event:", data["type"])

ws = websocket.WebSocketApp(url, header=headers,
    on_open=on_open, on_message=on_message)
ws.run_forever()

# Verify WebSocket handshake (requires curl with --http1.1)
curl --max-time 5 --http1.1 -i -N \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Connection: Upgrade" \
  -H "Upgrade: websocket" \
  -H "Sec-WebSocket-Version: 13" \
  -H "Sec-WebSocket-Key: $(openssl rand -base64 16)" \
  "https://api.smartaipi.com/v1/responses"

# A successful handshake returns:
# HTTP/1.1 101 Switching Protocols
# upgrade: websocket
# sec-websocket-accept: ...

Отправка и получение событий

Сессии управляются через отправляемые клиентом и сервером JSON-события по WebSocket-соединению. Оберните ваш запрос в envelope response.create :

Список моделей

Получите список всех доступных моделей. Используйте этот endpoint, чтобы динамически определять, какие модели доступны для вашего аккаунта.

Формат ответа

{
    "object": "list",
    "data": [
        {
            "id": "gpt-6-astra",
            "object": "model",
            "created": 1700000000,
            "owned_by": "smart-aipi"
        },
        {
            "id": "gpt-5.3-codex",
            "object": "model",
            "created": 1700000000,
            "owned_by": "smart-aipi"
        },
        // ... more models
    ]
}

Пример

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.smartaipi.com/v1",
    api_key="your-api-key"
)

# List all available models
models = client.models.list()

for model in models.data:
    print(model.id)

curl https://api.smartaipi.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY"

Доступные модели

Anthropic Messages API

Полная совместимость с Anthropic Messages API. Используйте любой SDK Anthropic, Claude Code или приложение, которое работает по протоколу Anthropic — просто измените base URL.

Поддерживаемые возможности

Примеры кода

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    base_url="https://api.smartaipi.com",
    api_key="your-api-key"
)

response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    max_tokens=1024,
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

print(response.content[0].text)

import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';

const client = new Anthropic({
    baseURL: 'https://api.smartaipi.com',
    apiKey: 'your-api-key'
});

const response = await client.messages.create({
    model: 'claude-sonnet-4-5-20250929',
    max_tokens: 1024,
    messages: [
        { role: 'user', content: 'Hello!' }
    ]
});

console.log(response.content[0].text);

curl https://api.smartaipi.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: your-api-key" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-5-20250929",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
  }'

Сопоставление моделей

Имена моделей Claude принимаются и автоматически направляются на GPT-5.4 с многоуровневым reasoning effort. Каждый ответ включает заголовок x-actual-model , показывающий реальную backend-модель.

Claude Code

Используйте Claude Code с Smart AIPI в качестве backend. Поддерживаются полное использование инструментов, streaming и агентные возможности.

Автоматическая настройка

npx smart-aipi claude

Это автоматически настроит ~/.claude/settings.json и ~/.claude.json Если у вас уже настроен Claude Code с аккаунтом Anthropic, вместо перезаписи будет показана ручная конфигурация.

Ручная настройка

Добавьте в ~/.claude/settings.json:

{
  "env": {
    "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.smartaipi.com",
    "ANTHROPIC_API_KEY": "sk-your-key",
    "ANTHROPIC_DEFAULT_HAIKU_MODEL": "claude-haiku-4-5-20251001"
  },
  "model": "opus"
}

Затем добавьте "hasCompletedOnboarding": true в ~/.claude.json чтобы пропустить мастер настройки.

Что делает каждая настройка

OpenCode

Используйте Smart AIPI как backend для OpenCode через OpenAI-совместимый SDK.

Настройка конфигурации

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "smart-aipi": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "Smart AIPI",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.smartaipi.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_API_KEY"
      },
      "models": {
        "gpt-6-astra": {
          "name": "GPT-6 Astra",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        },
        "gpt-5.3-codex": {
          "name": "GPT-5.3 Codex",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        },
        "gpt-5.2-codex": {
          "name": "GPT-5.2 Codex",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        },
        "gpt-5-codex": {
          "name": "GPT-5 Codex",
          "reasoning": true,
          "limit": { "context": 400000, "output": 128000 }
        }
      }
    }
  },
  "model": "smart-aipi/gpt-6-astra"
}

Codex CLI

Используйте Smart AIPI с инструментом Codex CLI от OpenAI. Нужно настроить три файла.

Автоматическая настройка

npx smart-aipi codex

Это автоматически настроит все три файла ниже. После запуска добавьте model_reasoning_effort в ваш config (см. шаг 2).

Ручная настройка

Настройте эти три файла:

1. API Key — ~/.codex/auth.json

{
  "auth_mode": "apikey",
  "OPENAI_API_KEY": "sk-your-key"
}

2. Модель и Reasoning — ~/.codex/config.toml

model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"

Допустимые уровни reasoning: low, medium, high (рекомендуется), xhigh.

3. Переменные окружения — ~/.zshrc

# Smart AIPI
export OPENAI_API_KEY="sk-your-key"
export OPENAI_BASE_URL="https://api.smartaipi.com/v1"

Затем используйте Codex как обычно:

codex "fix this bug"

Гид по скорости Codex WebSocket

Режим WebSocket обычно быстрее для агентных сценариев кодинга с большим количеством вызовов инструментов. Вместо постоянных переподключений по HTTP и повторной отправки полных request envelopes, Codex держит одно активное соединение и отправляет incremental turns, что снижает continuation overhead.

Включение WebSockets в Codex

Используйте feature flag WebSocket v2 в ~/.codex/config.toml: ~/.codex/config.toml:

model = "gpt-6-astra"
model_reasoning_effort = "high"

[features]
responses_websockets_v2 = true

Эквивалент в CLI:

codex --enable responses_websockets_v2

Старые сборки могут использовать legacy flag:

[features]
responses_websockets = true

Известное поведение Homebrew

В некоторых сборках, распространяемых через Homebrew, WebSocket-turns могут зависать во время долгих задач, а затем незаметно переключаться обратно на HTTP. Особенно часто мы замечали это в сложных циклах вызова инструментов. Пересборка из open-source кода с исправлениями ниже улучшила и стабильность, и скорость.

После merge: исправьте open-source WebSocket bug

После слияния вашей ветки используйте этот чеклист, чтобы убедиться, что исправление есть в локальном бинарнике:

# 1) Pull merged main
git checkout main
git pull --ff-only

# 2) Confirm websocket flags exist
codex features list | rg responses_websockets

# 3) Build and install
cd codex-rs
cargo build --release
install -m 0755 target/release/codex ~/.local/bin/codex-beta

# 4) Run with websocket enabled
CODEX_RS_RESPONSES_WS=true \
OPENAI_BASE_URL=https://api.smartaipi.com/v1 \
~/.local/bin/codex-beta --enable responses_websockets_v2

Если нужно патчить вручную, проверьте, что присутствуют эти исправления на уровне кода:

# A) Build websocket request with IntoClientRequest so required headers are set
let mut request = url.as_str().into_client_request()?;
request.headers_mut().extend(headers);

# B) Ensure TLS roots are enabled for tokio-tungstenite in Cargo.toml
tokio-tungstenite = { version = "...", features = ["rustls-tls-native-roots"] }

Cursor и Cline

Используйте Smart AIPI с Cursor IDE или расширением Cline для VS Code.

Чат

Используйте Smart AIPI Chat на chat.smartaipi.com. для текстовых, графических, видео, кодовых, поисковых и голосовых сценариев.

Возможности

• ✓ Чат — Текстовые диалоги общего назначения с моделями Smart AIPI.
• ✓ Изображения — Создавайте и редактируйте изображения по prompts.
• ✓ Видео — Создавайте видео из текста или изображений.
• ✓ Код — Помощь с кодом и редактирование в браузере.
• ✓ Поиск — Используйте веб-поиск для ответов с опорой на источники.
• ✓ Голос — Общайтесь с моделью с помощью голоса: ввод и ответы.

Быстрый старт

Биллинг: Использование списывается с ваших credits в Smart AIPI.

Тестер API

Проверьте API прямо из браузера: