Документация API

OpenAI-совместимый API: текст, изображения, видео и эмбеддинги — один ключ, один баланс.

Быстрый старт

Для подключения клиента с поддержкой OpenAI-совместимого API укажите адрес ниже и ключ из консоли. Доступные методы и параметры зависят от модели. Создайте аккаунт по e-mail, затем выпустите ключ для своего приложения.

BASE_URL = https://api.rodnik.ai/v1
API_KEY  = sk-...   # Консоль → API-ключи

Чтобы попробовать модель до интеграции, откройте Студию. Для Студии и API используется один баланс.

curl --fail-with-body --max-time 30 https://api.rodnik.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $RODNIK_API_KEY"

Текст — chat/completions

Стриминг поддерживается (SSE). Рекомендуем glm-4.5-air для быстрых задач, glm-5.3 для сложных, deepseek-v4-flash для логики и математики.

# pip install openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.rodnik.ai/v1",
    api_key="sk-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="glm-5.2",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты — помощник, отвечай по-русски."},
        {"role": "user", "content": "Объясни RAG в двух предложениях"},
    ],
    stream=True,          # потоковая выдача
)
for chunk in resp:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

// npm i openai  — Node.js / JavaScript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.rodnik.ai/v1",
  apiKey: "sk-...",
});

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "glm-5.2",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет! Кто ты?" }],
  stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

Изображения — images/generations

Синхронный вызов; по умолчанию приходит ссылка (url), base64 — через response_format="b64_json". Ссылка на изображение действует до 24 часов; для скачивания используйте ключ того же аккаунта. Число изображений и размеры зависят от модели.

resp = client.images.generate(
    model="kolors",
    prompt="минималистичный постер: гора, закат, плоские цвета",
    n=1,
    size="1024x1024",
)
# Для скачивания нужен действующий ключ того же аккаунта
import httpx, os
from pathlib import Path
image = httpx.get(resp.data[0].url, headers={"Authorization": "Bearer " + os.environ["RODNIK_API_KEY"]})
image.raise_for_status()
Path("result.png").write_bytes(image.content)

# то же самое в curl
curl https://api.rodnik.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"kolors","prompt":"горный пейзаж, закат","n":1,"size":"1024x1024"}'

Видео — /v1/videos

Формат как у OpenAI: создаёте задачу → опрашиваете статус → скачиваете mp4. Время выполнения и допустимые параметры зависят от модели. Перед отправкой проверьте цену и сохраните id задачи.

# pip install httpx
import httpx, time

BASE, KEY = "https://api.rodnik.ai", "sk-..."
H = {"Authorization": f"Bearer {KEY}", "Content-Type": "application/json"}

# 1) Создать задачу
r = httpx.post(f"{BASE}/v1/videos", headers=H, json={
    "model": "kling-v2.6",
    "prompt": "кот идёт по мокрой улице под дождём, кинематографично",
    "seconds": "5",
})
r.raise_for_status()
vid = r.json()["id"]
print("Сохраните id задачи:", vid)

# 2) Опрашивать статус (раз в 3–5 секунд)
for attempt in range(120):
    status = httpx.get(f"{BASE}/v1/videos/{vid}", headers=H, timeout=30)
    status.raise_for_status()
    v = status.json()
    print(v["status"], v.get("progress", 0), "%")
    if v["status"] in ("completed", "failed"):
        break
    time.sleep(5)
else:
    raise TimeoutError(f"Проверьте позже ту же задачу {vid}; не создавайте новую")

# 3) Скачать mp4
if v["status"] == "completed":
    result = httpx.get(f"{BASE}/v1/videos/{vid}/content", headers=H)
    result.raise_for_status()
    open("out.mp4", "wb").write(result.content)

Для видео по изображению проверьте поддержку исходного кадра у выбранной модели. В Студии доступны параметры поддерживаемых сценариев.

Эмбеддинги — bge-m3 и qwen3-embedding-8b

Для поиска и RAG. bge-m3 — мультиязычный бюджетный ярус ($0.01 / 1M токенов); qwen3-embedding-8b — флагманский: 4096 измерений, для многоязычного поиска.

resp = client.embeddings.create(
    model="bge-m3",
    input=["Первый документ", "Второй документ"],
)
vec = resp.data[0].embedding   # 1024 измерения

Переранкинг выдачи поиска — /v1/rerank (qwen3-reranker-8b), оплата как у текста — за токены:

curl https://api.rodnik.ai/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-reranker-8b","query":"возврат средств","documents":["Как вернуть деньги","Правила оплаты"]}'

Транскрипция и OCR

Для qwen3-asr, qwen3-asr-1.7b-new и sensevoicesmall стоимость указана за запрос. Сравните актуальные тарифы распознавания перед отправкой. Допустимые форматы и размер файла зависят от модели. Пример передачи аудио:

curl https://api.rodnik.ai/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -F model=qwen3-asr \
  -F file=@audio.mp3

OCR — текст с картинки (unlimited-ocr): русский и английский, с координатами блоков. Тот же chat-эндпоинт, картинка передаётся как image_url (или попробуйте в Студии — прикрепите файл к сообщению):

resp = client.chat.completions.create(
    model="unlimited-ocr",
    messages=[{"role": "user", "content": [
        {"type": "text", "text": "Извлеки весь текст"},
        {"type": "image_url", "image_url": {"url": "data:image/png;base64,..."}},
    ]},
)

Ошибки и лимиты

Тарификация: текст — $ за 1 млн токенов (вход/выход раздельно); изображения — за штуку; видео — фиксированная цена за ролик указанной длительности. Единица оплаты и ограничения распознавания зависят от модели. Полные цены — в таблице тарифов. По вопросам подключения и списаний напишите на Помощь в Telegram · support@rodnik.ai. ИИ-помощник на сайте поможет найти инструкцию.