Referencia de la API

La autenticación, la superficie de endpoints compatible con OpenAI, el streaming, el razonamiento y la taxonomía de errores.

Autenticación

Cada petición a /v1/* se autentica con una clave virtual en la cabecera Authorization: Bearer. Acuñe claves en la Consola; el secreto se muestra una sola vez y solo se almacena su hash. Una clave lleva sus propios límites de tasa, presupuesto, etiquetas y una lista opcional de modelos permitidos (vacía = cualquier modelo).

Una petición cuyo modelo no está en la lista de permitidos no vacía de la clave se rechaza con un 403 permission_error sellado antes de despachar nada; el propio rechazo queda registrado en la cadena de auditoría.

Acuñar una clave de producción requiere una dirección de correo verificada.

curl https://api.sluis.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer $SLUIS_KEY"

# a model outside the key's allow-list never dispatches:
# → 403 permission_error · the refusal is sealed in the audit chain

Endpoints

Sluis expone la superficie compatible con OpenAI que se muestra a continuación. Los endpoints sin un handler de primera clase se retransmiten literalmente al proveedor enrutado, streaming incluido, de modo que los upstreams compatibles con OpenAI conservan plena fidelidad.

Streaming

Ponga stream: true y la respuesta llega como server-sent events: cada frame es un delta chat.completion.chunk y el stream termina con data: [DONE]. Los streams nunca se almacenan en búfer en la pasarela: pasan a través de ella en modo tee, y el sellado de auditoría y la medición ocurren aunque el cliente cuelgue antes de tiempo.

Pida stream_options.include_usage y el frame final lleva el uso exacto de tokens, las mismas cifras que la pasarela mide y factura.

stream = client.chat.completions.create(
    model="mistral/mistral-large-latest",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku"}],
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "mistral/mistral-large-latest",
  messages: [{ role: "user", content: "Write a haiku" }],
  stream: true,
  stream_options: { include_usage: true },
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

Razonamiento

Pase el parámetro OpenAI reasoning_effort (minimal | low | medium | high) en cualquier modelo con capacidad de razonamiento. Sluis lo traduce por proveedor (el nivel de pensamiento de Gemini, el esfuerzo de pensamiento adaptativo de Claude) y lo omite donde un modelo lo rechazaría, así que un solo parámetro funciona en todo el catálogo.

resp = client.chat.completions.create(
    model="vertex/claude-opus-4-8",
    messages=[{"role": "user", "content": "Prove it step by step…"}],
    reasoning_effort="high",  # minimal | low | medium | high
)

Códigos de error

Los errores usan el sobre de error de OpenAI; el valor error.type refleja el estado HTTP, así que el manejo de errores de su SDK sigue funcionando sin cambios.