Riferimento API

L'autenticazione, la superficie di endpoint compatibile OpenAI, lo streaming, il reasoning e la tassonomia degli errori.

Autenticazione

Ogni richiesta a /v1/* si autentica con una chiave virtuale nell'header Authorization: Bearer. Genera le chiavi nella Console; il segreto viene mostrato una sola volta e ne viene memorizzato solo l'hash. Una chiave porta i propri rate limit, budget, tag e una lista opzionale di modelli consentiti (vuota = qualsiasi modello).

Una richiesta il cui modello non è nella lista di consentiti non vuota della chiave viene rifiutata con un 403 permission_error sigillato prima che venga inoltrato alcunché; il rifiuto stesso finisce nella catena di audit.

Generare una chiave di produzione richiede un indirizzo email verificato.

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

Endpoint

Sluis espone la superficie compatibile OpenAI qui sotto. Gli endpoint senza un handler di prima classe vengono inoltrati alla lettera al provider instradato, streaming incluso, così gli upstream compatibili OpenAI mantengono piena fedeltà.

Streaming

Imposta stream: true e la risposta arriva come server-sent events: ogni frame è un delta chat.completion.chunk e lo stream termina con data: [DONE]. Gli stream non vengono mai bufferizzati nel gateway: lo attraversano in tee, e il sigillo di audit e la misurazione avvengono anche se il client si disconnette in anticipo.

Richiedi stream_options.include_usage e il frame finale porta l'uso esatto dei token, gli stessi numeri che il gateway misura e fattura.

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 ?? "");
}

Ragionamento

Passa il parametro OpenAI reasoning_effort (minimal | low | medium | high) su qualsiasi modello capace di ragionamento. Sluis lo traduce per provider (il thinking level di Gemini, l'adaptive thinking effort di Claude) e lo omette dove un modello lo rifiuterebbe, così un solo parametro funziona su tutto il catalogo.

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
)

Codici di errore

Gli errori usano l'envelope di errore di OpenAI; il valore error.type rispecchia lo stato HTTP, così la gestione degli errori del tuo SDK continua a funzionare invariata.