Intégrez facilement l'IA à votre application Compatibilité directe avec n'importe quel client OpenAI
Pointez n'importe quelle bibliothèque compatible avec OpenAI vers l'URL de base de Nebux avec votre clé API, sans réécrire de code.
1import OpenAI from "openai";23const client = new OpenAI({4 apiKey: "your-api-key",5 baseURL: "https://api.nebux.cloud/v1",6});
Vous décidez de ce que le modèle retient
Chaque requête est indépendante : le modèle ne connaît que les messages que vous y incluez. Pour poursuivre une conversation, envoyez l'historique avec le nouveau message et choisissez le modèle qui répond.
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 en temps réel
Affichez la réponse au fur et à mesure qu'elle s'écrit, token par token. Ou, si vous préférez, récupérez-la entière d'un seul coup.
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}
Sorties JSON garanties
Imposez une réponse en JSON valide, conforme à votre schéma.
{
"good": [{ "id": 1, "comment": "Génial !" }, { "id": 3, "comment": "Bien" }],
"bad": [{ "id": 2, "comment": "Nul" }, { "id": 4, "comment": "Lent" }]
}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));
Du raisonnement, seulement quand vous en avez besoin
Laissez le modèle réfléchir avant de répondre sur les tâches les plus difficiles. Le raisonnement arrive séparé de la réponse, pour que vous puissiez l'afficher, le conserver ou l'ignorer, et vous ne le payez que sur les requêtes où vous l'activez.
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);
Vous décidez comment il répond
Température, top-p, nombre maximal de tokens, pénalités et séquences d'arrêt. La même question, avec le ton et la longueur que vous voulez.
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);
Des résultats reproductibles
Fixez une seed et mettez la température à zéro pour obtenir des réponses cohérentes d'une exécution à l'autre. Idéal pour classer, extraire des données ou tester sans surprise.
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);
Appel de fonctions
Le modèle appelle vos outils et vos fonctions quand il le faut, pour répondre avec les données qu'ils renvoient.
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});
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