Текст

Получение всех доступных моделей для генерации текста

Для получения массива доступных моделей достаточно отправить GET-запрос на эндпоинт https://api.air.fail/public/text, добавив в заголовок авторизации свой API-ключ:

Authorization: sk-...

Показать код

Пример на Python (Библиотека requests)

import requests

url = "https://api.air.fail/public/text"
api_key = "<API-ключ>"
headers = {"Authorization": api_key}
response = requests.get(url, headers=headers)
print(response.json())

Пример на Python (Библиотека httpx)

import httpx

url = "https://api.air.fail/public/text"
api_key = "<API-ключ>"
headers = {"Authorization": api_key}
response = httpx.get(url, headers=headers)
print(response.json())

Платформа регулярно обновляется новыми моделями, поэтому результат может меняться.

Обращение к модели генерации текста

Для обращения к конкретной модели достаточно отправить POST-запрос на тот же эндпоинт, дополнив его названием модели и передав в теле запроса объект Message. Результатом обращения будет массив, состоящий из объектов Message, но пришедших от нейронной модели.

Пример эндпоинта для ChatGPT: https://api.air.fail/public/text/chatgpt.

Генерация текста на CURL

Обычная генерация

curl -X POST "https://api.air.fail/public/text/chatgpt" \
  -H "Authorization: <API-ключ>" \
  -F "content=Привет! Как дела?" \
  -F 'info={"version":"gpt-5","temperature":0.5}'

Генерация с прикрепленным файлом

curl -X POST "https://api.air.fail/public/text/chatgpt" \
  -H "Authorization: <API-ключ>" \
  -F "content=Привет! Как дела?" \
  -F 'info={"version":"gpt-5","temperature":0.5}' \
  -F "file=@example.png"

Генерация текста на Python

Обычная генерация (Библиотека requests)

import requests
import json

url = "https://api.air.fail/public/text/chatgpt"
api_key = "<API-ключ>"
form_data = {
    "content": "Привет! Как дела?",
    "info": json.dumps({
        "version": "gpt-5",
        "temperature": 0.5,
    })
}
headers = {
    "Authorization": api_key
}
response = requests.post(url, data=form_data, headers=headers, timeout=120)
print(response.json())

Генерация с прикрепленным файлом (Библиотека requests)

import requests
import json

url = "https://api.air.fail/public/text/chatgpt"
api_key = "<API-Ключ>"
form_data = {
    "content": "Привет, что на картинке?",
    "info": json.dumps({
        "version": "gpt-5",
        "temperature": 0.5,
        "reasoning": "Минимальный"
    })
}
headers = {"Authorization": api_key}
files = {"file": ("example.png", open("example.png", "rb"))}
response = requests.post(url, data=form_data, files=files, headers=headers, timeout=120)
print(response.json())

Обычная генерация (Библиотека httpx)

import httpx
import json

url = "https://api.air.fail/public/text/chatgpt"
api_key = "<API-ключ>"
form_data = {
    "content": "Привет! Как дела?",
    "info": json.dumps({
        "version": "gpt-5",
        "temperature": 0.5,
    })
}
headers = {
    "Authorization": api_key
}
response = httpx.post(url, data=form_data, headers=headers, timeout=120)
print(response.json())

Генерация с прикрепленным файлом (Библиотека httpx)

import httpx
import json

url = "https://api.air.fail/public/text/chatgpt"
api_key = "<API-ключ>"
form_data = {
    "content": "Привет! Как дела?",
    "info": json.dumps({
        "version": "gpt-5",
        "temperature": 0.5,
    })
}
headers = {
    "Authorization": api_key
}
files = {"file": ("example.png", open("example.png", "rb"))}
response = httpx.post(url, data=form_data, files=files, headers=headers, timeout=120)
print(response.json())

Обычная генерация (Библиотека openai)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.air.fail/public/openai/",
    api_key='<API-ключ>'
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты умный ассистент"},
        {"role": "user", "content": "Напиши короткий тост на день рождения"}
    ],
    temperature=0.7,
)
print(response)

Генерация с прикрепленным файлом (Библиотека openai)

import base64

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.air.fail/public/openai/",
    api_key='<API-ключ>'
)

with open("example.png", "rb") as f:
    image_base64 = base64.b64encode(f.read()).decode("utf-8")

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {"type": "text", "text": "Опиши, что изображено на картинке."},
                {
                    "type": "image_url",
                    "image_url": {
                        "url": f"data:image/png;base64,{image_base64}"}
                }
            ],
        }
    ],
)
print(response)