Documentación de API compatible con OpenAI |IteraCompute

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Abra Claves API, cree una clave que permita qwen/qwen3.8-27b y guarde el secreto que se muestra una vez.
Ejecute esto en Bash (macOS, Linux o WSL) con cURL y Python 3. Reemplace su clave api con su clave.Mantenga el archivo Response.json local.

Explosión · Qwen3.8-27B · $0

exportar ITERACOMPUTE_API_KEY="tu-clave-api"

curl --falla-con-cuerpo --tiempo máximo 180 https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions -H "Autorización: Portador $ITERACOMPUTE_API_KEY" -H "Tipo de contenido: aplicación/json" \-d '{"model":"qwen/qwen3.8-27b","messages":[{"role":"user","content":"Responder exactamente: ¡Hola!"}],"max_tokens":512,"chat_template_kwargs":{"enable_thinking":false}}' \ -o respuesta.json && python3 -c 'importar json;r=json.load(open("respuesta.json"));text=r["opciones"][0]["mensaje"]["contenido"];afirmar texto y text.strip(), "Respuesta de modelo vacío: la activación está incompleta";imprimir(texto)'

El éxito significa opciones no vacías [0].message.content.Este comando lo imprime y falla con una respuesta vacía;El registro o HTTP 200 por sí solo no completa la activación.Resultado esperado: ¡Hola!(la redacción puede variar).

Este ejemplo de Qwen desactiva el pensamiento para una respuesta breve y visible.401/403: verifique la clave y el permiso del modelo.429: verifique el uso mensual y el TPM en la consola, luego respete el reintento posterior.La capacidad libre puede hacer cola;no realice repetidos intentos paralelos.

Inicio rápido de API → · Asignación gratuita y límites →

Soporte y costos del modelo.

Los ejemplos avanzados a continuación utilizan DeepSeek V4.1 Flash pago y deducen el uso de su saldo de API.Verifique los precios actuales de entrada, entrada en caché y salida en la página Modelos.Free Qwen3.8-27B admite finalización de chat, transmisión y llamadas de herramientas;Esta guía no establece la compatibilidad con la API de Qwen Responses.Los ID de modelo y los parámetros de razonamiento no son intercambiables.Confirme que el modelo seleccionado admita cada punto final y opción antes de adaptar un ejemplo.

Precios de DeepSeek V4.1 Flash →

1. Descripción general

La API IteraCompute es compatible con OpenAI: si su aplicación ya se comunica con la API OpenAI, la migración es un cambio de URL_base y clave API.Las finalización de chat, las respuestas, la transmisión y las llamadas de herramientas siguen formatos compatibles donde el modelo seleccionado los admita.

2. URL base y autenticación

Las solicitudes de API van a https://api.iteracompute.com/v1.Las solicitudes de finalización y respuesta de chat se autentican con su clave API en el Autorización encabezamiento.

exportar ITERACOMPUTE_API_KEY="tu-clave-api"

curl --fail-with-body https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \ -H "Autorización: Portador $ITERACOMPUTE_API_KEY" -H "Tipo de contenido: aplicación/json" \-d '{"model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"Responder exactamente: ¡Hola!"}],"temperature":0,"max_tokens":128}'

3. ID de modelo

Usa el exacto proveedor/modelo ID devuelto por el punto final de Modelos;no agregues un iteracómputo/ prefijo.Lista los modelos actualmente publicados por la pasarela:

curl --falla-con-cuerpo https://api.iteracompute.com/v1/models

El punto final de Modelos es público y devuelve el catálogo de puerta de enlace actual.Usa su identificación valores exactamente como se devuelven.El acceso comercial a un modelo aún está controlado por su clave API y su acuerdo.

4. Finalizaciones del chat

ENVIAR /v1/chat/compleciones Sigue el formato de solicitud y respuesta de OpenAI:

importar sistema operativo
de openai importar Cliente OpenAI = OpenAI( base_url="https://api.iteracompute.com/v1", api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"], ) resp = client.chat.completions.create( modelo="deepseek/deepseek-v4.1-flash", mensajes=[{"papel": "usuario", "contenido": "Responda exactamente: ¡Hola!"}], temperatura=0, max_tokens=128,)

imprimir(resp.opciones[0].message.content)
imprimir(uso respectivo)  # tokens_indicación/tokens_completación/tokens_total

5. API de respuestas

PUBLICAR /v1/respuestas admite la API OpenAI Responses utilizada por clientes como Codex:

importar sistema operativo
de openai importar Cliente OpenAI = OpenAI( base_url="https://api.iteracompute.com/v1", api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"], ) respuesta = cliente.respuestas.create( modelo="deepseek/deepseek-v4.1-flash", entrada ="Responda exactamente: ¡Hola!", tokens_salida_max=128, )
imprimir(respuesta.output_text)

6. Transmisión (SSE)

conjunto "corriente": verdadero para recibir eventos enviados por el servidor.Los fragmentos llegan tal como se generan;El uso del token se incluye en el fragmento final que lleva uso, antes de la terminal [HECHO] evento.Trate la secuencia como una solicitud lógica: una vez que se han emitido los tokens, la solicitud no se reintenta de forma transparente.

importar sistema operativo
de openai importar Cliente OpenAI = OpenAI( base_url="https://api.iteracompute.com/v1", api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"], ) flujo = client.chat.completions.create (modelo ="deepseek/deepseek-v4.1-flash", mensajes=[{"papel": "usuario", "contenido": "Responda exactamente: ¡Hola!"}], flujo=Verdadero, opciones_transmisión={"incluir_uso": Verdadero}, temperatura=0, max_tokens=128, )

para trozo en corriente:
    si opciones de trozos y trozo.elecciones[0].delta.content:
        imprimir(chunk.choices[0].delta.content, final="")
    si uso de trozos:  # fragmento final: uso de token
        imprimir("\n", trozo.uso)

7. Llamada de herramientas

Las herramientas están declaradas en el herramientas parámetro, siguiendo el formato de llamada de funciones OpenAI.Cuando el modelo decide llamar a una herramienta, la respuesta contiene llamadas_herramientas;enviar los resultados de la herramienta con el rol "herramienta" para continuar la conversación.

importar json
importar sistema operativo
de openai importar Cliente OpenAI = OpenAI( base_url="https://api.iteracompute.com/v1", api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"], ) mensajes = [{"papel": "usuario", "contenido": "¿Cuál es el clima en Singapur?"}] herramientas = [{
    "tipo": "función",
    "función": {
        "nombre": "obtener_clima",
        "descripción": "Obtener el clima actual de una ciudad",
        "parámetros": {
            "tipo": "objeto",
            "propiedades": {"ciudad": {"tipo": "cuerda"}},
            "requerido": ["ciudad"], }, }, }] resp = client.chat.completions.create( modelo="deepseek/deepseek-v4.1-flash", mensajes=mensajes, herramientas=herramientas, herramienta_choice={"tipo": "función", "función": {"nombre": "obtener_clima"}}, max_tokens=512, ) asistente_message = resp.choices[0].message mensajes.append(assistant_message)

para llamar en asistente_mensaje.tool_calls o []: argumentos = json.loads(call.function.arguments) resultado = {"ciudad": argumentos["ciudad"], "temperatura_c": 29} mensajes.append({
        "papel": "herramienta",
        "tool_call_id": llamada.id,
        "contenido": json.dumps(resultado), }) final = client.chat.completions.create( modelo="deepseek/deepseek-v4.1-flash", mensajes=mensajes, herramientas=herramientas, max_tokens=512, )
imprimir(opciones.finales[0].mensaje.contenido)

8. Códigos de error

Los errores utilizan el formato de error OpenAI con un cuerpo JSON de {"error": {"mensaje", "tipo", "código"}}:

Estado	Significado
400	Solicitud no válida: JSON con formato incorrecto o faltan parámetros requeridos
401	Error de autenticación: clave API faltante o no válida
403	Clave no permitida para este modelo o acción.
404	Modelo o punto final desconocido
429	Se superó el límite de velocidad: reduzca la velocidad y respete el reintento posterior
500	Error interno: es seguro volver a intentar la solicitud
503	Modelo no disponible temporalmente: vuelva a intentarlo con retroceso

9. Límites de tarifas

Qwen3.8-27B utiliza asignaciones mensuales y TPM para toda la cuenta.Free / Starter / Pro proporciona 30M / 100M / 300M de tokens por mes calendario UTC, 160K / 300K / 600K TPM y 128K / 128K / 256K de contexto.La recarga neta completa de $10 o $50 desbloquea Starter o Pro.Las cuentas gratuitas pueden hacer cola cuando la capacidad de la GPU está ocupada, con hasta 32 solicitudes de espera por GPU y 120 segundos de espera.Otros modelos utilizan sus límites clave.Vuelven las dietas agotadas, las colas llenas y los tiempos de espera 429;honor Reintentar después antes de volver a intentarlo.

10. Apoyo

Preguntas de integración: support@iteracompute.com

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