1. Cree una clave API
Cree o inicie sesión en su cuenta IteraCompute, luego cree una clave en la consola.
Enrute las solicitudes a través de una interfaz.
Cree o inicie sesión en su cuenta IteraCompute, luego cree una clave en la consola.
Configure api_base y use openai/ antes del ID del modelo API.Este prefijo son metadatos de enrutamiento LiteLLM.
Utilice el ID de modelo API exacto para el modelo elegido.Verifique su contexto y capacidades antes de habilitar las funciones de agente o visión.
Mantenga las claves API en su entorno de servidor o almacén de credenciales de herramientas.Reemplace el campo clave de ejemplo con su propia clave cuando corresponda.
import os
from litellm import completion
response = completion(
model="openai/qwen/qwen3.8-27b",
api_base="https://api.iteracompute.com/v1",
api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=512,
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
)
print(response.choices[0].message.content)model_list:
- model_name: itera-model
litellm_params:
model: openai/qwen/qwen3.8-27b
api_base: https://api.iteracompute.com/v1
api_key: os.environ/ITERACOMPUTE_API_KEYReferencia de configuración · revisado el 2026-10-15.Aquí no se ha registrado una prueba de herramienta reproducible de un extremo a otro.Registre su versión instalada y la fecha de prueba cuando ejecute los pasos a continuación.
Finalización de la ejecución y, si se utiliza, la ruta del proxy.Marque un campo de contenido que no esté vacío y confirme el modelo ascendente previsto.
python -m pip show litellmPruebe la herramienta configurada después de la verificación de API a continuación.Un resultado HTTP 200 o cURL por sí solo no verifica esa herramienta.
# Bash / zsh / WSL; set ITERACOMPUTE_API_KEY in your environment first.
curl --fail-with-body https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"model":"qwen/qwen3.8-27b","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: Hello!"}],"max_tokens":512}'Compruebe que opciones[0].message.content contenga texto visible;HTTP 200 por sí solo es insuficiente.El razonamiento puede consumir el presupuesto de producción.Para Qwen gratis, utiliza el ejemplo de primera llamada gratuita para desactivar el pensamiento, luego envíe un mensaje dentro de su herramienta.
Estas son capacidades API del modelo seleccionado.La disponibilidad de funciones en su flujo de trabajo también depende de la herramienta y su configuración;Los controles de razonamiento varían según el modelo.
Utilice openai/qwen/qwen3.8-27b para el enrutamiento LiteLLM y api_base=https://api.iteracompute.com/v1.El prefijo openai/ son metadatos de enrutamiento, no forman parte del ID del modelo API.
El cliente llama al nombre_modelo desde su configuración de proxy;litellm_params.model contiene el modelo ascendente con el prefijo del proveedor.Comprueba qué nombre estás enviando.
Establezca la clave en el proceso LiteLLM, incluido el proceso de proxy cuando se utilice.Confirme que las opciones[0].message.content tengan texto antes de probar las políticas de enrutamiento o de respaldo.
Verifique el uso mensual y el TPM en toda la cuenta.Respete el reintento posterior y evite los reintentos paralelos.Free Qwen no tiene excedente pagado automáticamente;otros modelos utilizan sus precios publicados.
401 / 403: verifique la clave y el permiso del modelo.Qwen gratuito no requiere saldo ni tarjeta.Para modelos pagos, consulta también saldo disponible.
Conecte su clave, elija un modelo y envíe su primera solicitud.