Первый запрос к текстовой модели | Документация

Этот пример использует OpenAI Chat Completions — самый простой старт для обычного текстового диалога. Точный endpoint, ID и параметры берите со страницы выбранной модели.

Перед запросом#

Создайте API-ключ.
Сохраните его в переменной DSLAB_API_KEY.
Скопируйте ID модели из каталога.

Пример cURL#

Замените <model-id> на ID со страницы модели:

bash

curl https://api.dslab.tech/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer $DSLAB_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "<model-id>",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Ответь одним коротким предложением: что такое градиентный спуск?"}
    ]
  }'

Пример Python#

python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["DSLAB_API_KEY"],
    base_url="https://api.dslab.tech/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="<model-id>",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": "Ответь одним коротким предложением: что такое градиентный спуск?",
        }
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

Важно#

Сначала добейтесь ответа без temperature, token limit, tools и JSON-режима. Затем добавляйте параметры по одному.

Для GPT-5-подобных reasoning-моделей и агентных сценариев может лучше подходить Responses API. Anthropic SDK использует Messages API. У изображений, аудио, видео и эмбеддингов другие endpoint, поля и форматы ответа.