1. APIキーを作成する
IteraCompute アカウントを作成するかサインインし、コンソールでキーを作成します。
IteraCompute アカウントを作成するかサインインし、コンソールでキーを作成します。
Pythonでbase_url、またはJavaScriptでbaseURLを設定し、チャット補完機能を使用してください。
選択したモデルの正確な API モデル ID を使用してください。エージェントまたはビジョン機能を有効にする前に、そのコンテキストと機能を確認してください。
API キーをサーバー環境またはツール認証情報ストアに保管します。該当する場合は、サンプルのキー フィールドを独自のキーに置き換えます。
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
model="qwen/qwen3.8-27b",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
max_tokens=512,
extra_body={"chat_template_kwargs": {"enable_thinking": False}},
)
text = response.choices[0].message.content
if not text or not text.strip():
raise RuntimeError("Empty model reply: activation is incomplete.")
print(text)import OpenAI from "openai";
if (!process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY) {
throw new Error("Set ITERACOMPUTE_API_KEY on the server.");
}
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://api.iteracompute.com/v1",
apiKey: process.env.ITERACOMPUTE_API_KEY,
});
const response = await client.chat.completions.create({
model: "qwen/qwen3.8-27b",
messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
max_tokens: 512,
chat_template_kwargs: { enable_thinking: false },
});
const text = response.choices[0].message.content;
if (!text || !text.trim()) throw new Error("Empty model reply: activation is incomplete.");
console.log(text);Python SDK 2.14.0 · Python 3.11.4 · 2026 年 10 月 15 日: リクエストのシリアル化と空でない/空の応答の処理がローカルのモック トランスポートでチェックされました。これでは実際の API 呼び出しは確立されません。JavaScript SDK のバージョンとエンドツーエンドの結果はまだ記録されていません。
両方の SDK スニペットを実行します。それぞれが空ではないコンテンツを出力する必要があります。キーが見つからない場合、または空の応答がある場合は、プログラムを停止する必要があります。
python -m pip show openai
npm ls openai以下の API チェックの後、構成されたツール自体をテストします。HTTP 200 または cURL の結果だけでは、そのツールは検証されません。
# 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}'choices[0].message.content に表示されるテキストが含まれていることを確認します。HTTP 200 だけでは不十分です。推論により出力バジェットが消費される可能性があります。無料のQwenを使用するには、 初めての無料API呼び出しの例 思考を無効にするには、ツール内でプロンプトを送信します。
これらは、選択したモデルの API 機能です。ワークフローで利用できる機能は、ツールとその設定によっても異なります。推論コントロールはモデルによって異なります。
Python は、base_url を使用します。JavaScriptはbaseURLを使用します。IteraCompute キーを明示的に渡します。SDK のデフォルト環境変数は ITERACOMPUTE_API_KEY ではありません。
client.chat.completions.create を呼び出して、choices[0].message.content を読み取ります。応答の例とresponse.output_textは別のAPIを使用します。
コンテンツフィールドが空の場合、テキストテストは成功しません。無料の Qwen サンプルでは、512 個の出力トークンが許可され、思考が無効になります。このパラメータはモデル固有です。
アカウント全体の月間使用量と TPM を確認します。Retry-After を尊重し、並列再試行を避けます。Free Qwen には、自動的に支払われる超過料金はありません。他のモデルには公開価格が適用されます。
401 / 403: キーとモデルの権限を確認します。無料の Qwen には残高やカードは必要ありません。有料モデルの場合は、利用可能残高も確認してください。