KI mit wenig Aufwand in Ihre Anwendung integrieren Direkt kompatibel mit jedem OpenAI-Client
Tragen Sie in einer beliebigen OpenAI-kompatiblen Bibliothek die Basis-URL von Nebux und Ihren API-Schlüssel ein – ohne Code umzuschreiben.
1import OpenAI from "openai";23const client = new OpenAI({4 apiKey: "your-api-key",5 baseURL: "https://api.nebux.cloud/v1",6});
Sie entscheiden, woran sich das Modell erinnert
Jede Anfrage steht für sich: Das Modell kennt nur die Nachrichten, die Sie mitschicken. Um ein Gespräch fortzuführen, senden Sie den Verlauf zusammen mit der neuen Nachricht und wählen, welches Modell antwortet.
7const completion = await client.chat.completions.create({8 model: "qwen3-14b",9 messages: [10 { role: "system", content: "You are a helpful assistant." },11 { role: "user", content: "Recommend me a book" },12 { role: "assistant", content: "Try The Shadow of the Wind" },13 { role: "user", content: "And a similar one?" },14 ],15});1617console.log(completion.choices[0].message.content);
Streaming in Echtzeit
Zeigen Sie die Antwort, während sie entsteht, Token für Token. Oder holen Sie sie sich am Stück, wenn Ihnen das lieber ist.
7const stream = await client.chat.completions.create({8 model: "qwen3-14b",9 messages: [{ role: "user", content: "Which running shoes do you recommend?" }],10 stream: true,11});1213for await (const chunk of stream) {14 process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");15}
Garantierte JSON-Ausgabe
Erzwingen Sie als Antwort gültiges JSON nach Ihrem Schema.
{
"good": [{ "id": 1, "comment": "Super!" }, { "id": 3, "comment": "Gut" }],
"bad": [{ "id": 2, "comment": "Furchtbar" }, { "id": 4, "comment": "Langsam" }]
}7const completion = await client.chat.completions.create({8 model: "qwen3-14b",9 messages: [10 { role: "system", content: "Classify each comment as good or bad, keeping its id. Reply as JSON." },11 { role: "user", content: "1: Great! 2: Awful 3: Good 4: Slow" },12 ],13 response_format: { type: "json_object" },14});1516console.log(JSON.parse(completion.choices[0].message.content));
Reasoning, nur wenn Sie es brauchen
Lassen Sie das Modell bei schwierigeren Aufgaben erst nachdenken, bevor es antwortet. Das Reasoning kommt getrennt von der Antwort an: Sie können es anzeigen, speichern oder ignorieren. Und Sie zahlen nur bei den Anfragen dafür, bei denen Sie es einschalten.
7const res = await client.chat.completions.create({8 model: "qwen3-14b",9 messages: [10 { role: "user", content: "A coffee is 1.20. What are 7 with 15% off?" },11 ],12 // chat_template_kwargs is outside the OpenAI library's types,13 // so it travels as an extra request parameter.14 // The other option is calling POST https://api.nebux.cloud/v1/chat/completions15 // directly.16 // @ts-expect-error17 chat_template_kwargs: {"enable_thinking": true},18});1920console.log(res.choices[0].message.content);
Sie entscheiden, wie es antwortet
Temperatur, Top-p, maximale Tokens, Penalties und Stoppsequenzen. Dieselbe Frage, in dem Ton und der Länge, die Sie wollen.
7const res = await client.chat.completions.create({8 model: "qwen3-14b",9 messages: [10 { role: "user", content: "Describe the product in one line" },11 ],12 temperature: 0.7,13 max_tokens: 1024,14 top_p: 0.95,15 frequency_penalty: 0.4,16 stop: ["\n\n"],17});1819console.log(res.choices[0].message.content);
Wiederholbare Ergebnisse
Legen Sie einen Seed fest und stellen Sie die Temperatur auf null, dann bekommen Sie über mehrere Ausführungen hinweg konsistente Antworten. Ideal zum Klassifizieren, zum Extrahieren von Daten oder für Tests ohne Überraschungen.
7const res = await client.chat.completions.create({8 model: "qwen3-14b",9 messages: [10 { role: "user", content: "Classify this review" },11 ],12 temperature: 0,13 seed: 42,14});1516console.log(res.choices[0].message.content);
Funktionsaufrufe
Das Modell ruft bei Bedarf Ihre Tools und Funktionen auf und antwortet mit den Daten, die sie zurückgeben.
7const completion = await client.chat.completions.create({8 model: "qwen3-14b",9 messages: [{ role: "user", content: "What's the weather in València?" }],10 tools: [11 {12 type: "function",13 function: {14 name: "get_weather",15 description: "Get the current weather for a location",16 parameters: {17 type: "object",18 properties: { location: { type: "string" } },19 required: ["location"],20 },21 },22 },23 ],24});2526console.log(completion.choices[0].message.tool_calls);
1import OpenAI from "openai";23const client = new OpenAI({4 apiKey: "your-api-key",5 baseURL: "https://api.nebux.cloud/v1",6});
Ausprobieren und justieren, bevor Sie Code schreiben
Kopieren Sie den fertigen Code in einer der Programmiersprachen, die wir dokumentieren, und fangen Sie an zu bauen.
Playground öffnenDie ganze API, dokumentiert
Jeder Parameter des Endpoints, mit Beispielen: Streaming, garantiertes JSON, Funktionsaufrufe und der Umgang mit Fehlern.
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