Quickstart: первый ответ за 5 минут и цена запроса в копейках — в том же ответе

1. Зарегистрируйтесь: email, пароль, подтверждение письма.
2. Кабинет → «API-ключи» → «Создать ключ». Имя: «main» или ваше правило имён.
3. Скопируйте значение одним кликом. Ключ показывается один раз; префикс вида ruslo-sk-.

Получить ключ в кабинете

Заметка: «Не успели скопировать — отзовите ключ и создайте новый: отзыв мгновенный, статистика сохраняется.»

Ожидаемый результат: строка ключа в кабинете со статусом «активен», лимит по умолчанию RPM 60 / TPM 150 000.

Ключ живёт в переменной окружения, не в коде:

export RUSLO_API_KEY="ruslo-sk-…"
export RUSLO_BASE_URL="https://api.farvater.copul4.com/v1"

Dual-accept: переменные OPENAI_API_KEY и OPENAI_BASE_URL принимаются теми же маршрутами; если SDK читает только их — править ничего не нужно.

Установка SDK (выберите свой стек): pip install openai или npm i openai. Комментарии: «используем SDK OpenAI намеренно: нового формата для изучения нет.»

curl https://api.farvater.copul4.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RUSLO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "mid-class-chat",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Собери договор в 7 пунктов"}]
  }'

{
  "id": "chatcmpl-8f2…",
  "model": "mid-class-chat",
  "usage": {
    "prompt_tokens": 1500,
    "completion_tokens": 1000,
    "cost_rub": 0.42,
    "balance_rub": 299.58
  }
}

Цифры фрагмента: цена запроса 0.42 ₽, баланс после списания 299.58.

Чтение вывода: usage.cost_rub — цена запроса в ₽, usage.balance_rub — баланс после списания; заголовок ответа Ruslo-Usage-Path показывает маршрут. Та же цифра — в кабинете, «Статистика».

Подставить мой ключ

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url=os.environ.get("RUSLO_BASE_URL", "https://api.farvater.copul4.com/v1"),
    api_key=os.environ["RUSLO_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="mid-class-chat",
    messages=[{"role": "user", "content": "Собери договор в 7 пунктов"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)  # cost_rub=0.42 balance_rub=299.58

Ожидаемый вывод: текст ответа модели плюс строка usage с cost_rub=0.42. Стриминг включается параметром stream=True и работает как в SDK OpenAI.

Смена модели — одна строка, diff «было/стало» (тот же артефакт, что на M1 и D3):

-    model="mid-class-chat",
+    model="flag-chat",

• Anthropic-формат тем же ключом: endpoint /v1/messages, заголовки x-api-key и anthropic-version — ветка D1a.
• Batch: −50% к цене единиц для офлайн-задач, окно до 24 часов — схема JSONL и статусы в D6, цифры на странице M9.
• Единицы цен по модальностям (изображения, минуты аудио, символы синтеза, эмбеддинги) и формулы списания — D7.
• Сравнение двух моделей на своём промпте: виджет каталога, цена каждого ответа в ₽ (S5).
• Потолок расходов: Лимиты в кабинете — рядом с ключами, «3 000 ₽/мес ≈ 7 100 запросов mid-class-chat» — ставится до передачи экспериментов в прод; на batch лимит действует так же.

Чек-лист завершения: «ответ получен; цена запроса в ₽ видна (usage.cost_rub или заголовок Ruslo-Usage-Cost); ключ лежит в окружении, а не в репозитории.»

Выполнить первый запросСменить модель одной строкой