クイックスタート

1. キーを作成してモデルを選ぶ

コンソールでキーを作成します。下記の環境変数を設定し、そのキーでカタログを取得してください。supported_endpoints に /v1/chat/completions が含まれるモデルを選び、ID を LAZU_MODEL に設定します。カタログはアクセス範囲と機能を示しますが、実際の上流リクエストの成功を保証するものではありません。

export LAZU_API_ORIGIN="https://api.lazu.ai"
export LAZU_API_KEY="YOUR_LAZU_KEY"
curl --fail-with-body "$LAZU_API_ORIGIN/api/models/catalog" \
  -H "Authorization: Bearer $LAZU_API_KEY"
export LAZU_MODEL="MODEL_ID_FROM_CATALOG"

2. リクエストを送る

HTTP を直接使う場合、LAZU_API_ORIGIN は /v1 を含まないオリジンです。OpenAI SDK の base URL には /v1 を追加します。セルフホストでは自身のオリジンに置き換えてください。

# Requires jq. Inspect response headers in response.headers.
jq -n --arg model "$LAZU_MODEL" \
  '{model: $model, messages: [{role: "user", content: "Hello"}]}' \
  | curl --fail-with-body -D response.headers \
      "$LAZU_API_ORIGIN/v1/chat/completions" \
      -H "Authorization: Bearer $LAZU_API_KEY" \
      -H "Content-Type: application/json" --data-binary @-

Python

python -m pip install openai

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["LAZU_API_KEY"],
    base_url=os.environ["LAZU_API_ORIGIN"].rstrip("/") + "/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
    model=os.environ["LAZU_MODEL"],
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

TypeScript

npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.LAZU_API_KEY,
  baseURL: `${process.env.LAZU_API_ORIGIN}/v1`,
});
const response = await client.chat.completions.create({
  model: process.env.LAZU_MODEL!,
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

3. 結果と使用量を確認する

返されたテキストを読み、レスポンスヘッダーの X-Request-Id を保存します。コンソールの使用量・ログで請求を確認するか、同じキーで GET /api/usage/requests/{request_id} を呼び出します。上流レスポンス本文の ID が Lazu のリクエスト ID とは限りません。

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