Documentação da API compatível com OpenAI |IteraCompute

Primeira chamada gratuita à API

Registre-se e verifique seu e-mail ou faça login no Google.Não é necessário cartão ou recarga.
Abra as chaves de API, crie uma chave que permita qwen/qwen3.8-27b e salve o segredo mostrado uma vez.
Execute isso no Bash (macOS, Linux ou WSL) com cURL e Python 3. Substitua your-api-key pela sua chave.Mantenha o response.json local.

Bash · Qwen3.8-27B · $0

export ITERACOMPUTE_API_KEY="your-api-key"

curl --fail-with-body --max-time 180 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,"chat_template_kwargs":{"enable_thinking":false}}' \
  -o response.json && python3 -c 'import json; r=json.load(open("response.json")); text=r["choices"][0]["message"]["content"]; assert text and text.strip(), "Empty model reply: activation is incomplete"; print(text)'

O teste tem sucesso quando choices[0].message.content contém texto não vazio. Este comando imprime o texto e falha se a resposta estiver vazia; cadastrar-se ou receber HTTP 200 não basta para concluir a ativação. Saída esperada: Hello! (o texto pode variar).

Este exemplo Qwen desativa o pensamento para uma resposta curta e visível.401/403: verifique a chave e a permissão do modelo.429: verifique o uso mensal e o TPM no Console e, em seguida, repita Retry-After.A capacidade livre pode ficar em fila;não dispare repetidas tentativas paralelas.

Guia de início rápido da API → · Subsídio e limites gratuitos →

Suporte e custos do modelo

Os exemplos avançados abaixo usam DeepSeek V4.1 Flash pago e deduzem o uso do seu saldo de API.Verifique os preços atuais de entrada, entrada em cache e saída na página Modelos.Qwen3.8-27B gratuito suporta conclusões de bate-papo, streaming e chamadas de ferramentas;este guia não estabelece suporte à API Qwen Responses.IDs de modelo e parâmetros de raciocínio não são intercambiáveis.Confirme se o modelo selecionado suporta cada endpoint e opção antes de adaptar um exemplo.

Preços do DeepSeek V4.1 Flash →

1. Visão geral

A API da IteraCompute é compatível com OpenAI. Se seu aplicativo já usa a API da OpenAI, para migrar basta alterar base_url e a chave de API. Chat Completions, Responses, streaming e chamadas de ferramentas seguem formatos compatíveis quando o modelo selecionado oferece suporte.

2. URL base e autenticação

As solicitações de API são enviadas para https://api.iteracompute.com/v1. As solicitações de Chat Completions e Responses são autenticadas com a chave de API no cabeçalho Authorization .

export ITERACOMPUTE_API_KEY="your-api-key"

curl --fail-with-body https://api.iteracompute.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $ITERACOMPUTE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"deepseek/deepseek-v4.1-flash","messages":[{"role":"user","content":"Reply with exactly: Hello!"}],"temperature":0,"max_tokens":128}'

3. IDs do modelo

Use exatamente o identificador provider/model retornado pelo endpoint Models; não adicione o prefixo iteracompute/ . Consulte os modelos publicados atualmente pelo gateway:

curl --fail-with-body https://api.iteracompute.com/v1/models

O endpoint Models é público e retorna o catálogo atual do gateway. Use os valores de id exatamente como retornados. O acesso comercial a cada modelo continua sujeito à sua chave de API e ao contrato aplicável.

4. Chat Completions

POST /v1/chat/completions segue o formato de solicitação e resposta OpenAI:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
    api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly: Hello!"}],
    temperature=0,
    max_tokens=128,
)

print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # prompt_tokens / completion_tokens / total_tokens

5. Responses API

POST /v1/responses suporta a API OpenAI Responses usada por clientes como Codex:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
    api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)

response = client.responses.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    input="Reply with exactly: Hello!",
    max_output_tokens=128,
)
print(response.output_text)

6. Transmissão (SSE)

Defina "stream": true para receber eventos do servidor. Os fragmentos chegam conforme são gerados; o uso de tokens está incluído no último fragmento que contém usage, antes do evento final [DONE] . Trate todo o fluxo como uma única solicitação lógica: depois que tokens forem emitidos, a solicitação não será repetida de forma transparente.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
    api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly: Hello!"}],
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
    temperature=0,
    max_tokens=128,
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")
    if chunk.usage:  # final chunk: token usage
        print("\n", chunk.usage)

7. Chamada de ferramenta

As ferramentas são declaradas no tools seguindo o formato de chamadas de funções da OpenAI. Quando o modelo decide chamar uma ferramenta, a resposta contém tool_calls; devolva os resultados da ferramenta com o papel "tool" para continuar a conversa.

import json
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.iteracompute.com/v1",
    api_key=os.environ["ITERACOMPUTE_API_KEY"],
)

messages = [{"role": "user", "content": "What is the weather in Singapore?"}]
tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Get current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=messages,
    tools=tools,
    tool_choice={"type": "function", "function": {"name": "get_weather"}},
    max_tokens=512,
)

assistant_message = resp.choices[0].message
messages.append(assistant_message)

for call in assistant_message.tool_calls or []:
    arguments = json.loads(call.function.arguments)
    result = {"city": arguments["city"], "temperature_c": 29}
    messages.append({
        "role": "tool",
        "tool_call_id": call.id,
        "content": json.dumps(result),
    })

final = client.chat.completions.create(
    model="deepseek/deepseek-v4.1-flash",
    messages=messages,
    tools=tools,
    max_tokens=512,
)
print(final.choices[0].message.content)

8. Códigos de erro

Os erros usam o formato de erro OpenAI com um corpo JSON de {"error": {"message", "type", "code"}}:

Estado	Significado
400	Solicitação inválida – JSON malformado ou parâmetros obrigatórios ausentes
401	Falha na autenticação – chave de API ausente ou inválida
403	Chave não permitida para este modelo ou ação
404	Modelo ou endpoint desconhecido
429	Limite de taxa excedido - desacelere e respeite Retry-After
500	Erro interno – é seguro tentar novamente a solicitação
503	Modelo temporariamente indisponível. Tente novamente com espera

9. Limites de taxas

Qwen3.8-27B aplica cotas mensais e TPM à conta inteira. Free / Starter / Pro oferecem 30M / 100M / 300M de tokens por mês do calendário UTC, 160K / 300K / 600K TPM e 128K / 128K / 256K de contexto. Uma recarga líquida acumulada e concluída de US$ 10 / US$ 50 libera Starter / Pro. Contas gratuitas podem esperar na fila quando a GPU está ocupada, com até 32 solicitações em espera por GPU e 120 segundos de espera. Os outros modelos usam os limites de cada chave. Cotas esgotadas, filas cheias e tempo de espera excedido retornam 429; respeite o cabeçalho Retry-After antes de tentar novamente.

10. Suporte

Perguntas de integração: support@iteracompute.com