Guía de integración para desarrolladores de API Blibs

Modelos y Precios

Nuestros precios base son los siguientes. Puede aplicarse un precio adicional por país en el pedido de API Blib. Además, puedes aprovechar nuestras promociones regulares de Créditos Extra.

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¿Cómo solicitar tu API Blib

Antes de usar nuestra API debe solicitar su API Blib en nuestro sitio web: Ordenar API Blib

Puede elegir su Modelo y su Región, y tras desplegar el modelo deseado debería ver algo así en tu Panel de Gestión:

Indicador de sistema estático gratuito

Ofrecemos un system prompt gratuito de hasta 1,024 caracteres. El system prompt gratuito solo está disponible desde el panel de control. Los mensajes dinámicos del sistema enviados mediante la API se cobran según lo habitual. Haz clic en Acciones y verás el diálogo para editar el system prompt.

¡Vamos, ordena tu API Blib ahora:

Ordenar API Blib ahora

Benchmark de MLL 🧪

Si deseas comparar nuestros puntos finales de modelos de lenguaje (LLM) con otras plataformas de LLM, puedes usar nuestra herramienta gratuita para evaluar la calidad del modelo aquí: Free LLM Quality Benchmark. Así es como se ve:

Prueba cualquier punto de extremo compatible con OpenAI de modelos de lenguaje (LLM) con 25 verificaciones automáticas de calidad — razonamiento, programación, multilingüe, salida estructurada, llamadas a herramientas y más.

URL base

https://eu.router.trooper.ai/v1

Puntos finales regionales para residencia de datos por país:

Autenticación

Todas las solicitudes requieren un token Bearer. Obtenga su clave de API desde el panel de gestión .

Authorization: Bearer YOUR_TROOPER_KEY

Modelos disponibles

Activa rutas en trooper.ai/order-apiblib . Cada ruta te proporciona un nombre de modelo que usas en las llamadas a la API.

Puntos de extremo

POST /v1/chat/completions

Punto de extremo compatible con OpenAI para completiones de chat estándar.

Obtener /v1/models

Lista tus modelos activados. Requiere autenticación. Devuelve solo los modelos que coincidan con la región del dominio desde el cual realizas la llamada.

Cada objeto de modelo incluye:

Objeto de capacidades:

Usa capabilities.thinking para determinar si un modelo acepta parámetros de razonamiento antes de enviarlos.

Ejemplo de respuesta:

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "clara",
      "object": "model",
      "owned_by": "trooper_42",
      "created": 1700000000,
      "base_models": ["Ministral-3"],
      "context_length": 131072,
      "max_tokens": 131072,
      "capabilities": {
        "tools": true,
        "vision": true,
        "audio": false,
        "thinking": false,
        "json_mode": true,
        "token_budget": false
      },
      "supported_parameters": [
        "temperature", "top_p", "max_tokens", "stream",
        "response_format", "tools", "tool_choice"
      ]
    }
  ]
}

Obtener /health

Devuelve la disponibilidad del punto de extremo y la información regional.

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Parámetros de solicitud

Todos los parámetros siguen el formato de la API OpenAI Chat Completions.

Obligatorio

Parámetros opcionales

Características

Transmisión en tiempo real

Transmisión por eventos en tiempo real estándar SSE, completamente compatible con la SDK de OpenAI.

{ "stream": true }

Formato de respuesta: data: {...}\n\n líneas, terminadas por data: [DONE]\n\n.

Modo JSON

Solicita una salida estructurada en formato JSON. Asegúrate de no solo configurar la solicitud de JSON en el mensaje de texto; también debes establecer al menos response_format como json_object.

Si el modelo no logra producir un JSON válido, no se le cobrará.

{ "response_format": { "type": "json_object" } }

Con un esquema:

{
  "response_format": {
    "type": "json_schema",
    "json_schema": {
      "name": "my_schema",
      "schema": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "name": { "type": "string" },
          "age": { "type": "integer" }
        },
        "required": ["name", "age"]
      }
    }
  }
}

Visión (Imágenes y PDF)

Envía imágenes mediante URL o base64. Los PDF se convierten automáticamente en imágenes de páginas del lado del servidor.

{
  "messages": [{
    "role": "user",
    "content": [
      { "type": "image_url", "image_url": { "url": "https://example.com/photo.jpg" } },
      { "type": "text", "text": "Describe this image." }
    ]
  }]
}

Base64:

{
  "type": "image_url",
  "image_url": { "url": "data:image/png;base64,iVBOR..." }
}

• Las imágenes se redimensionan automáticamente y se les elimina la metadatos (SSRF-safe).
• El número máximo de imágenes y su tamaño dependen de la configuración de tu ruta.
• Soportado en rutas liv y clara.

Audio

Envía archivos de audio en mensajes multimodales. Soportado en liv. Longitud máxima es de 30 segundos debido a las limitaciones de Gemma 4. Si necesitas más tiempo, divide tu audio en segmentos solapados y envíalos uno por uno junto con los resultados de las partes ya transcritas.

Pensamiento / Razonamiento

Controla si y en qué medida el modelo razona (chain-of-thought) antes de responder.

Activar pensamiento estándar:

{ "reasoning_effort": "medium" }

Activar pensamiento profundo para máxima calidad:

{ "reasoning_effort": "high" }

O bien mediante el reasoning objeto:

{ "reasoning": { "effort": "high" } }

Deshabilitar el pensamiento explícitamente:

{ "reasoning_effort": "none" }

Para eliminar el razonamiento de la respuesta (el pensamiento sigue ocurriendo, pero los tokens del razonamiento no se devuelven):

{ "reasoning": { "effort": "high", "exclude": true } }

Comportamiento de Pensamiento también puede configurarse por ruta en el panel de gestión. La configuración del panel controla el comportamiento predeterminado y cómo se devuelve la razonamientorazonamiento:

• Deshabilitado — Pensamiento desactivado por defecto. Puede seguir habilitándose por solicitud mediante "reasoning_effort": "medio" o "alto"
• Eliminar — El pensamiento está activado, pero se eliminan los tokens de razonamiento en la respuesta.
• Contenido de Razonamiento — Pensando activado, el razonamiento se devuelve en un campo separado razonamiento_contenido.
• Etiqueta de Pensamiento — El pensamiento está activado y el razonamiento se devuelve como etiquetas <think> dentro del contenido.

Recuperación por razonamiento: si el modelo entra en un bucle de razonamiento, la ruta se recupera automáticamente y devuelve una respuesta utilizable.

Llamada a Funciones / Herramientas

Formato estándar de herramientas de OpenAI. Funciona con todas las rutas.

{
  "tools": [{
    "type": "function",
    "function": {
      "name": "get_weather",
      "description": "Get current weather for a location",
      "parameters": {
        "type": "object",
        "properties": {
          "location": { "type": "string" }
        },
        "required": ["location"]
      }
    }
  }],
  "tool_choice": "auto"
}

Compresión Automática de Contexto

Si su entrada supera la ventana de contexto, el enrutador comprime automáticamente la parte central de la conversación para ajustarla sin necesidad de truncación manual. Siempre recibirá una respuesta.

Indicador del sistema

Un system prompt gratuito puede configurarse por ruta en el panel de administración. Se añade automáticamente al inicio de cada solicitud y no tiene costo.

Formato de respuesta

Estructura de respuesta estándar de OpenAI:

{
  "id": "chatcmpl-abc123",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1700000000,
  "model": "clara",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {
      "role": "assistant",
      "content": "Hello! How can I help you?"
    },
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 12,
    "completion_tokens": 8,
    "total_tokens": 20
  }
}

Con el razonamiento habilitado, la respuesta puede incluir reasoning_content junto content.

ID de transacción

Cada respuesta incluye un x-transaction-id encabezado para referencia de facturación y depuración.

Manejo de errores

Los errores siguen el formato de sobre de error de OpenAI:

{
  "error": {
    "message": "The model 'nonexistent' does not exist.",
    "type": "invalid_request_error",
    "param": "model",
    "code": "model_not_found"
  }
}

Códigos de error

Facturación

• Precio por token — se facturan los tokens de entrada y salida por separado cada millón de tokens.
• Sin costos por inactividad — solo pagas cuando realizas llamadas a la API.
• Créditos prepagos — recarga tu saldo y consume según el uso.
• Tokens del sistema de prompt son gratuitos (no se cobran).
• Peticiones JSON fallidas no se cobran al usar el modo JSON.
• Las entradas de visión se facturan por unidad (imágenes procesadas).

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Ejemplos de integración

Consulta ejemplos populares de código para usar una API compatible con OpenAI para inferencia en modelos de lenguaje. ¡Debe reemplazarse router.trooper.ai por la URL del punto final mostrada en tu orden de API Blib!

Python (SDK de OpenAI)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="clara",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this document."}],
    max_tokens=1024
)

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

Node.js (SDK de OpenAI)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://router.trooper.ai/v1",
  apiKey: "YOUR_TROOPER_KEY",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "nikola",
  messages: [{ role: "user", content: "Write a unit test for this function." }],
  max_tokens: 2048,
});

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

Python con transmisión en tiempo real

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="liv",
    messages=[{"role": "user", "content": "Explain quantum computing."}],
    max_tokens=2048,
    stream=True
)

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

Modo JSON

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="clara",
    messages=[{"role": "user", "content": "List the 3 largest EU countries as JSON with name and population."}],
    max_tokens=512,
    response_format={"type": "json_object"}
)

data = json.loads(response.choices[0].message.content)
print(data)

Visión (Análisis de Imágenes)

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="clara",
    messages=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/invoice.png"}},
            {"type": "text", "text": "Extract all line items from this invoice as JSON."}
        ]
    }],
    max_tokens=2048,
    response_format={"type": "json_object"}
)

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

Llamada a función

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY"
)

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

response = client.chat.completions.create(
    model="nikola",
    messages=[{"role": "user", "content": "What's the weather in Berlin?"}],
    tools=tools,
    tool_choice="auto",
    max_tokens=512
)

tool_calls = response.choices[0].message.tool_calls
if tool_calls:
    print(tool_calls[0].function.name, tool_calls[0].function.arguments)

Cadena de Lenguaje

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    base_url="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY",
    model="clara",
    max_tokens=1024
)

response = llm.invoke("Extract all dates from the following text: ...")
print(response.content)

LlamaIndex

from llama_index.llms.openai_like import OpenAILike

llm = OpenAILike(
    api_base="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY",
    model="nikola",
    max_tokens=2048
)

response = llm.complete("Explain the EU AI Act in simple terms.")
print(response.text)

curl

curl https://router.trooper.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_TROOPER_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "clara",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "max_tokens": 512
  }'

Migración desde OpenAI

Cambio de una línea — actualizar la URL base y la clave API:

# Before (OpenAI)
client = OpenAI(api_key="sk-...")

# After (Trooper.AI)
client = OpenAI(
    base_url="https://router.trooper.ai/v1",
    api_key="YOUR_TROOPER_KEY"
)

Todo lo demás sigue igual: formato de solicitud, esquema de respuesta, transmisión en tiempo real (streaming), herramientas y modo JSON.

Residencia de Datos y Cumplimiento Normativo

• Todo el procesamiento en centros de datos certificados con ISO/IEC 27001 en Alemania y la UE.
• Retención cero de datos — los prompts y respuestas se procesan solo en RAM, nunca almacenados.
• Cumplimiento con el GDPR — sin transferencias transfronterizas de datos, sin entrenamiento del modelo con sus datos.
• Enrutamiento por país disponible (Alemania (DE), Países Bajos (NL) o la UE en general).

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