Gerar texto com Flatkey

URL base: https://router.flatkey.ai A geração de texto é feita por meio de POST /v1/chat/completions, que corresponde exatamente à API de Chat Completions da OpenAI. Qualquer cliente compatível com OpenAI funciona após você alterar a URL base.

Sem reescrita necessária

Mantenha seu código de requisição existente e aponte base_url para https://router.flatkey.ai/v1.

Uma chave, todos os modelos

Troque de modelos alterando o campo model. Nada mais muda.

Faça sua primeira chamada

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["FLATKEY_API_KEY"],
    base_url="https://router.flatkey.ai/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain vector databases in two sentences."}],
)

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

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.FLATKEY_API_KEY,
  baseURL: "https://router.flatkey.ai/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "claude-sonnet-5",
  messages: [{ role: "user", content: "Explain vector databases in two sentences." }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

curl --fail-with-body -sS https://router.flatkey.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_FLATKEY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Explain vector databases in two sentences." }
    ]
  }'

Escolha um modelo

Liste tudo que sua conta pode acessar e mantenha os modelos de texto:

curl --fail-with-body -sS https://router.flatkey.ai/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_FLATKEY_API_KEY" \
  | jq '.data[] | select(.type == "text") | .id'

Navegue pela mesma lista com preços, tamanho do contexto e latência no diretório de modelos. Um ponto de partida prático:

Necessidade	Tente
Codificação e raciocínio do dia a dia	`claude-sonnet-5`, `gpt-5.6-sol`
Documentos longos ou repositórios inteiros	`deepseek-v4-pro`, `kimi-k3`
Alto volume a baixo custo	`deepseek-v4-flash`, `gemini-2.5-flash-lite`
Codificação agêntica	`glm-5.3`, `claude-opus-5`

Transmita a resposta

Defina stream: true para receber tokens conforme são produzidos:

stream = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about routing."}],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

Cada chunk carrega um delta parcial em vez de uma mensagem completa.

Chame suas próprias funções

Passe definições de ferramentas e o modelo decide quando invocá-las:

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Current weather for a city",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5",
    messages=[{"role": "user", "content": "What is the weather in Paris?"}],
    tools=tools,
)

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

Para fechar o loop, anexe a mensagem do assistente, depois uma mensagem por resultado de ferramenta identificada por tool_call_id, e envie toda a thread de volta.

Quando uma ferramenta é acionada, finish_reason é tool_calls, não stop. Código que verifica apenas stop vai descartar a chamada silenciosamente.

A chamada de ferramentas é uma capacidade do modelo, não do Flatkey. As famílias GPT, Claude, Gemini, Qwen, DeepSeek e GLM oferecem suporte. Modelos de imagem, vídeo e áudio ignoram um array tools.

Force um formato JSON

Use response_format quando precisar analisar a resposta:

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Extract the city and country."}],
    response_format={
        "type": "json_schema",
        "json_schema": {
            "name": "location",
            "strict": True,
            "schema": {
                "type": "object",
                "properties": {"city": {"type": "string"}, "country": {"type": "string"}},
                "required": ["city", "country"],
                "additionalProperties": False,
            },
        },
    },
)

{"type": "json_object"} também funciona quando você precisa apenas de JSON válido sem um esquema fixo.

Leia o uso de tokens

Cada resposta traz as contagens que são cobradas:

"usage": {
  "prompt_tokens": 28,
  "completion_tokens": 22,
  "total_tokens": 50
}

Famílias de modelos diferentes tokenizam de forma diferente, portanto o mesmo texto custa um número diferente de tokens em modelos diferentes. Use usage em vez de estimar com base na contagem de caracteres. O custo por requisição também aparece nos Registros de uso.

Solução de problemas

No available channel for model ... Esse modelo não está roteável no momento. Escolha outro id em /v1/models. Tentar novamente com o mesmo modelo não resolve isso. A resposta para no meio de uma frase finish_reason é length. Aumente max_tokens. As chamadas de ferramentas nunca são acionadas Confirme se o modelo suporta ferramentas e verifique se tool_choice não está definido como none.

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