cURL / Python / Node.js

Qualsiasi libreria ufficiale di OpenAI funziona; cambia solo base_url. Gli esempi usano gpt-5.6-sol; per il pacchetto Astra usa gpt-astra.

Chat Completions

curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
      {"role": "user", "content": "Explain closures in JavaScript"}
    ]
  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-xxx",
    base_url="https://gpt.teamsoclo.site/v1",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Explain closures in JavaScript"},
    ],
)

print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage)

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-xxx",
  baseURL: "https://gpt.teamsoclo.site/v1",
})

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  messages: [
    { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },
    { role: "user", content: "Explain closures in JavaScript" },
  ],
})

console.log(resp.choices[0].message.content)
console.log(resp.usage)

base_url deve includere /v1 e non deve terminare con /. La libreria aggiunge /chat/completions da sola.

Le risposte seguono esattamente lo schema di OpenAI: id è chatcmpl-..., usage ha prompt_tokens, completion_tokens e completion_tokens_details.reasoning_tokens. Il credito viene addebitato esattamente usage.total_tokens.

Responses API

Codex e i nuovi SDK usano questo protocollo. L’impostazione di ragionamento si trova in reasoning.effort.

curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "input": "Write a Python function that checks for primes",
    "reasoning": {"effort": "medium"}
  }'

resp = client.responses.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    input="Write a Python function that checks for primes",
    reasoning={"effort": "medium"},
)
print(resp.output_text)

Livello di ragionamento

Con Chat Completions usa reasoning_effort (low, medium, high). Se non impostato, il gateway usa high. Per compiti semplici imposta low per risparmiare token:

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    reasoning_effort="low",
    messages=[{"role": "user", "content": "Translate to French: good morning"}],
)

reasoning_effort è solo per Chat Completions. Con la Responses API usa reasoning: {"effort": ...}; inviare reasoning_effort a /v1/responses viene rifiutato con “Unsupported parameter”.

Streaming

stream = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a short paragraph about autumn"}],
    stream=True,
    stream_options={"include_usage": True},
)

for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
    if chunk.usage:
        print("\n", chunk.usage)

curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-xxx" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a short paragraph about autumn"}],
    "stream": true,
    "stream_options": {"include_usage": true}
  }'

Su domande difficili il modello potrebbe pensare a lungo prima del primo token. Usa stream: true in modo che la connessione non venga interrotta. stream_options.include_usage fa sì che l’ultimo chunk porti usage in modo che tu possa riconciliare il credito da solo.

Invio di immagini (visione)

Le immagini vanno nell’array content, come URL pubblica o base64 per i file locali.

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "What error does this show?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/screenshot.png"}},
        ],
    }],
)
print(resp.choices[0].message.content)

import base64

with open("screenshot.png", "rb") as f:
    b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "text", "text": "What error does this show?"},
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": f"data:image/png;base64,{b64}"}},
        ],
    }],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Le immagini costano token in base alla loro dimensione. Ritaglia la parte rilevante invece di inviare uno screenshot 4K completo.

Modelli e credito tramite API

# Modelli che questa chiave può chiamare
curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/models -H "Authorization: Bearer sk-xxx"

# Credito (endpoint OpenAI legacy)
curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/dashboard/billing/subscription -H "Authorization: Bearer sk-xxx"
curl https://gpt.teamsoclo.site/v1/dashboard/billing/usage -H "Authorization: Bearer sk-xxx"

subscription restituisce il totale in hard_limit_usd; usage restituisce ciò che è stato usato in total_usage, in centesimi (dividi per 100 prima di confrontare). La pagina di verifica fa questo per te.

Guida introduttiva

Configurazione

Supporto

Chat Completions

Responses API

Livello di ragionamento

Streaming

Invio di immagini (visione)

Modelli e credito tramite API

​Chat Completions

​Responses API

​Livello di ragionamento

​Streaming

​Invio di immagini (visione)

​Modelli e credito tramite API

Chat Completions

Responses API

Livello di ragionamento

Streaming

Invio di immagini (visione)

Modelli e credito tramite API