От первого запроса к интеграции

Документация без лишних переходов

Подключите API, скопируйте готовый пример и выберите нужную задачу. Пояснения, параметры и ответы собраны на этой странице.

Базовый адрес APIhttps://crea-ai.ru/v1Совместим с OpenAI SDK для текстовых запросов

1. Отправьте первый запрос

Для начала нужны API-ключ, выбранная модель и достаточный баланс.

ШАГ 01Создайте ключ

Зарегистрируйтесь и создайте API-ключ в кабинете. Сохраните секрет при первом показе.

Перейти к ключам

ШАГ 02Выберите модель

Скопируйте идентификатор из каталога. Для этого примера нужна модель с поддержкой текста.

Открыть каталог

ШАГ 03Запустите пример

На сервере задайте переменную AI_HUB_API_KEY. Для Python установите openai, для Node.js — пакет openai.

Первый текстовый запрос

curl https://crea-ai.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AI_HUB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-3-7-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни, что такое API, простыми словами."
    }
  ]
}'

Не вставляйте секретный ключ в код браузера и не публикуйте его в репозитории. Все примеры показывают формат запроса; выполнение расходует баланс по тарифу модели.

2. Выберите задачу и изучите параметры

Выберите тип запроса. Технические имена полей остаются на английском — так их ожидает API; пояснения даны на русском.

Операция

Диалог и текст

Отправьте сообщения и получите ответ модели. Подходит для диалогов, анализа, объяснений и генерации текста.

POST /v1/chat/completions

Диалог и текст

curl https://crea-ai.ru/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AI_HUB_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Idempotency-Key: example-chat-001" \
  -d '{
  "model": "gemini-3-7-flash",
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Объясни, что такое API, простыми словами."
    }
  ]
}'

Параметры: Диалог и текст
Поле	Что указать
`model`	Идентификатор текстовой модели из каталога.
`messages`	Массив сообщений. role задаёт автора, content — текст.
`stream`	Необязательно. true — получать ответ постепенно.
`temperature`	Необязательно. От 0 до 2; поддержка зависит от модели.

Список моделей и возможностей обновляется через GET /v1/models. Если в примере указано MODEL_ID, замените его идентификатором нужной модели. Размеры, голоса и другие специфические параметры проверяйте для выбранной модели.

3. Прочитайте ответ и проверьте расход

Для обычного текстового запроса ответ приходит как JSON. Пример ниже показывает структуру, а не результат реального запроса.

Пример структуры ответа

{
  "object": "chat.completion",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "API — это способ взаимодействия программ."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 18,
    "completion_tokens": 12,
    "total_tokens": 30
  },
  "billing": {
    "currency": "RUB",
    "charged": "0.01",
    "request_id": "req_example",
    "price_version_id": "price_example"
  }
}

choices: Содержит ответы. Текст находится в choices[0].message.content.
usage: Объём использования: входящие токены, токены ответа и сумма.
billing: Фактическое списание в рублях, идентификатор запроса и версия тарифа.
История: Запросы и расходы доступны в кабинете. Калькулятор до вызова API даёт только оценку.

Дополнительные настройки

Открывайте только то, что нужно для вашей интеграции.

Потоковый ответ: текст появляется постепенно

Для текстового запроса добавьте stream: true. OpenAI SDK читает поток частями. При работе с HTTP напрямую обрабатывайте события SSE до маркера [DONE].

Потоковый ответ в Node.js

const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-3-7-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Составь план проекта." }],
  stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "");
}

Вызов функций: модель запрашивает действие у вашего приложения

Выберите модель с возможностью tools и передайте описание функций в tools.
Если ответ содержит message.tool_calls, выполните функцию в своём приложении. API не выполняет вашу функцию сам.
Отправьте исходное сообщение assistant и результат с role: tool и соответствующим tool_call_id.

tool_choice может быть auto, required или указанием конкретной функции. Несовместимая модель возвращает tool_calling_unsupported. При потоке вызовы функций приходят в delta.tool_calls.

Контроль стоимости, маршрутизация и безопасные повторы

Заголовки управления запросом
Заголовок	Назначение
`Authorization`	Bearer API_KEY — авторизация для оплачиваемых запросов.
`Idempotency-Key`	Уникальный ключ операции. Для повтора того же запроса сохраните тот же ключ и тело.
`X-Max-Cost-RUB`	Верхняя граница стоимости отдельного запроса в рублях.
`X-Routing-Mode`	balanced (по умолчанию), cheap, fast, stable или fixed.
`X-Provider`	Поставщик для фиксированного маршрута, если разрешён политикой ключа.
`X-Request-ID`	Ваш идентификатор для сопоставления запроса и ответа.

Ограничения самого ключа действуют независимо от настроек отдельного запроса. Параметры routing можно передать в JSON; заголовки имеют приоритет.

Долгие запросы, готовность медиа и скачивание

Текст: async: true или wait_timeout_ms может вернуть 202 с object: ai.job. Сохраните status_url и проверяйте /v1/jobs/{id}. Для отмены используется POST /v1/jobs/{id}/cancel. Поддерживаются webhook_url (HTTPS) и webhook_secret.

Изображения и видео: сохраняйте task.id или возвращённый task_url. Проверка — GET /v1/tasks/{id}, отмена — POST /v1/tasks/{id}/cancel. Некоторые модели ждут результат в исходном запросе; H3 по умолчанию работает асинхронно.

Готовый файл: GET /v1/tasks/{id}/content возвращает 307 на временный адрес. Следуйте перенаправлению. Скачайте результат до retention_expires_at: медиа хранится 12 часов, после истечения срока доступ может вернуть 410.

Статусы медиа-задач: queued, running, succeeded, failed, cancelled. Для текстовых задач также используются retry_scheduled и expired. Маршруты редактирования аудио и видео, возвращающие 501, пока не поддерживаются.

Скачать готовый результат

curl -L https://crea-ai.ru/v1/tasks/TASK_ID/content \
  -H "Authorization: Bearer $AI_HUB_API_KEY" \
  --output result.bin

Что делать, если запрос не выполнился

Ориентируйтесь на HTTP-статус, сообщение и code. Сохраните request_id для обращения по конкретному запросу.

Обработка ошибок API
Статус	Что проверить
400	Поля запроса, формат данных и совместимость модели с задачей.
401 / 403	API-ключ, его состояние, права и ограничения доступа.
404	Идентификатор модели или задачи. Обновите каталог моделей.
429	Лимиты частоты. Соблюдайте Retry-After, если он возвращён, и увеличивайте задержку повторов.
5xx	Временную недоступность. Повторяйте запрос с задержкой, если retryable: true.
501	Операция пока не реализована. Повтор не сделает её доступной.

Пример ошибки

{
  "error": {
    "message": "Rate limit exceeded.",
    "type": "rate_limit_error",
    "code": "rate_limit_exceeded",
    "request_id": "req_example",
    "retryable": true
  }
}

Сообщение поставщика может быть на английском. Для принятия решения используйте code и retryable; пояснения основных случаев приведены выше.

Готовые интеграции

Инструкции для инструментов разработки находятся здесь же. Раскройте нужную.

Подключить OpenCode

Как подключить

Четыре шага до первого запроса

01Кабинет

Создайте API-ключ

Авторизуйтесь в кабинете AI API Hub и создайте ключ на странице Dashboard. Скопируйте его — он понадобится на следующем шаге.

02Терминал

Запустите /connect в OpenCode

В терминале, внутри проекта или в глобальном режиме, выполните команду /connect. Прокрутите список провайдеров вниз и выберите Other.

03Конфигурация

Укажите ID провайдера

Введите уникальный ID, например ai-api-hub-russia. Этот же ID используется в opencode.json, поэтому важно использовать одинаковое значение.

04Файл

Добавьте opencode.json

В корне проекта создайте файл opencode.json с конфигурацией ниже. После сохранения выполните /models и выберите модель AI API Hub.

opencode.json

Готовый конфиг

Скопируйте файл в корень проекта. Поле baseURL указывает на публичный endpoint AI API Hub, а models содержит публичные slug, доступные через каталог.

AI API Hub — OpenAI-compatible gateway. Подходит для /v1/chat/completions, поэтому используем пакет @ai-sdk/openai-compatible.

Если вы планируете использовать модели с /v1/responses, замените npm на @ai-sdk/openai для соответствующего slug.

Добавьте в .env переменную AI_HUB_API_KEY и укажите её в опции apiKey через {env:AI_HUB_API_KEY}, чтобы не хранить ключ в файле.

JSONopencode.json

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "ai-api-hub-russia": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "AI API Hub",
      "options": {
        "baseURL": "https://crea-ai.ru"
      },
      "models": {
        "claude-sonnet-4-6": { "name": "Claude Sonnet 4.6" },
        "gpt-5-4-codex": { "name": "GPT 5.4 Codex" },
        "gpt-5-4": { "name": "GPT 5.4" },
        "codex-pro": { "name": "Codex Pro" }
      }
    }
  }
}

Советы

Выбор модели

После добавления конфигурации выполните /models и выберите подходящий slug. Для код-генерации рекомендуем claude-sonnet-4-6 или gpt-5-4-codex.

Headers

Для контроля расходов используйте X-Max-Cost-RUB и X-Request-Project. Они передаются как обычные HTTP-заголовки в каждом запросе.

Безопасность

Не храните API-ключ в репозитории. Используйте переменные окружения и синтаксис {env:AI_HUB_API_KEY} в opencode.json.

FAQ

Частые вопросы по OpenCode

Можно ли использовать AI API Hub в глобальном конфиге OpenCode, а не в проекте?

Да. Разместите opencode.json в домашней директории (~/.config/opencode/opencode.json или ~/.opencode.json — зависит от версии). Тогда провайдер будет доступен во всех проектах без необходимости копировать файл.

Какой пакет указывать в поле npm — @ai-sdk/openai или @ai-sdk/openai-compatible?

Используйте @ai-sdk/openai-compatible. Он предназначен для OpenAI-совместимых API, к которым относится AI API Hub. Пакет @ai-sdk/openai работает только с официальным OpenAI API и не поддерживает кастомный baseURL.

Как передать API-ключ не хардкодом в файл, а через переменную окружения?

В поле apiKey внутри options используйте синтаксис {env:AI_HUB_API_KEY}. OpenCode подставит значение из переменной окружения. Добавьте AI_HUB_API_KEY в .env или в переменные системы, чтобы ключ не попал в репозиторий.

Почему OpenCode не видит мои модели после добавления конфига?

Убедитесь, что ID провайдера в opencode.json совпадает с тем, что вы ввели при /connect. Затем перезапустите OpenCode — изменения в конфиге применяются при старте. Выполните /models и найдите AI API Hub в списке.

Поддерживает ли AI API Hub потоковую передачу (streaming) в OpenCode?

Да, все chat-модели поддерживают streaming. OpenCode использует его по умолчанию — ответ появляется посимвольно, не нужно дополнительных настроек.

Какую модель лучше использовать для написания кода?

Для задач кодогенерации и рефакторинга рекомендуем claude-sonnet-4-6 или gpt-5-4-codex. Для быстрых ответов и объяснений подойдёт gemini-2-5-flash. Посмотреть полный каталог с возможностями и ценами можно в разделе Модели.

Подключить OpenClaw

Каналы

Работает там, где удобно вам

OpenClaw подключается к мессенджерам и платформам. AI API Hub обрабатывает все запросы через единый endpoint.

Discord

Slack

Signal

iMessage

Как подключить

Четыре шага до первого запроса

01Кабинет

Создайте API-ключ

Авторизуйтесь в кабинете AI API Hub, перейдите на страницу Dashboard и создайте ключ. Скопируйте его — он нужен для переменной окружения.

02Установка

Установите OpenClaw

Выполните npm install -g openclaw@latest и запустите openclaw onboard. Онбординг проведёт через настройку gateway, каналов и workspace.

03Конфигурация

Добавьте провайдера в конфиг

Откройте ~/.openclaw/openclaw.json и добавьте секцию providers с типом openai-compatible. Укажите baseURL и ключ через переменную окружения.

04Запуск

Выберите модель и запустите

Установите agent.model на нужный slug, например ai-api-hub-russia/claude-sonnet-4-6. Запустите openclaw gateway start и начните общаться.

openclaw.json

Готовый конфиг провайдера

Добавьте секцию providers в ~/.openclaw/openclaw.json. Поле baseURL указывает на публичный endpoint AI API Hub, ключ передаётся через переменную окружения.

OpenClaw — OpenAI-compatible gateway. Тип провайдера openai-compatible работает с AI API Hub без дополнительных настроек.

Ключ лучше передавать через переменную окружения AI_HUB_API_KEY, а не хранить в конфиге напрямую.

Формат модели: <provider-id>/<model-slug>. Используйте публичные slug из каталога AI API Hub.

JSON~/.openclaw/openclaw.json

{
  "agent": {
    "model": "ai-api-hub-russia/claude-sonnet-4-6"
  },
  "providers": {
    "ai-api-hub-russia": {
      "type": "openai-compatible",
      "baseURL": "https://crea-ai.ru",
      "apiKey": "{env:AI_HUB_API_KEY}"
    }
  }
}

FAQ

Частые вопросы по OpenClaw

Можно ли использовать несколько провайдеров одновременно в OpenClaw?

Да. OpenClaw поддерживает несколько записей в объекте providers. Вы можете добавить AI API Hub как основной провайдер и указать запасной через model failover. Переключение между провайдерами выполняется командой /model или изменением agent.model в конфиге.

Как переключаться между моделями AI API Hub прямо в чате?

Используйте команду /model ai-api-hub-russia/<slug> в любом подключённом канале. Например: /model ai-api-hub-russia/claude-sonnet-4-6 или /model ai-api-hub-russia/gpt-5-4. Изменение применяется мгновенно для текущей сессии.

OpenClaw запускается в фоне или нужно держать терминал открытым?

При установке с флагом --install-daemon OpenClaw регистрирует системный сервис (launchd на macOS, systemd на Linux). Gateway работает в фоне, перезапускается автоматически при перезагрузке. Для проверки статуса: openclaw gateway status.

Поддерживает ли AI API Hub streaming в OpenClaw?

Да, все chat-модели AI API Hub поддерживают Server-Sent Events streaming. OpenClaw использует streaming по умолчанию — ответы появляются потоком, без задержки ожидания полного ответа.

Как настроить OpenClaw на нескольких устройствах с одним AI API Hub ключом?

Ключ хранится в переменной окружения AI_HUB_API_KEY на каждом устройстве отдельно. Конфиг openclaw.json с секцией providers можно синхронизировать через Git или вручную — ключ в него не попадает.

Подключить Hermes Agent

Возможности

Что умеет Hermes с AI API Hub

Самообучение

Hermes создаёт навыки из опыта и улучшает их при использовании. Агент строит модель пользователя через сессии и накапливает знания автоматически.

Память между сессиями

FTS5-поиск по истории разговоров с LLM-суммаризацией. Агент помнит прошлые задачи и контекст независимо от того, когда вы последний раз общались.

Параллельные агенты

Запускайте изолированные субагенты для параллельных задач. Python-скрипты вызывают инструменты через RPC, сворачивая многоэтапные пайплайны в один вызов.

Расписание и автоматизация

Встроенный cron-планировщик с доставкой в любой канал. Ежедневные отчёты, ночные бэкапы, еженедельные ревью — всё описывается на естественном языке.

MCP-интеграции

Подключите любой MCP-сервер для расширения возможностей агента. Совместим с открытым стандартом agentskills.io для обмена навыками.

Любая инфраструктура

Шесть бэкендов: local, Docker, SSH, Singularity, Modal, Daytona. Serverless-режим через Modal и Daytona — агент спит когда не нужен и просыпается по запросу.

Как подключить

Четыре шага до первого запроса

01Кабинет

Создайте API-ключ

Войдите в кабинет AI API Hub и создайте ключ на странице Dashboard. Запишите его — он нужен для переменной AI_HUB_API_KEY.

02Установка

Установите Hermes Agent

На Linux/macOS/WSL: curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash. На Windows (PowerShell): iex (irm https://hermes-agent.nousresearch.com/install.ps1).

03Конфигурация

Настройте провайдера

Добавьте AI_HUB_API_KEY в переменные окружения. Откройте ~/.hermes/hermes.json и добавьте секцию providers с типом openai и вашим baseURL.

04Запуск

Запустите и выберите модель

Выполните hermes и затем команду /model для смены модели. Или запустите hermes model из терминала для интерактивного выбора провайдера и slug.

Конфигурация

Настройка провайдера

ENVпеременная окружения

# ~/.hermes/.env или переменные системы
AI_HUB_API_KEY=ваш_ключ_здесь

JSON~/.hermes/hermes.json

# ~/.hermes/hermes.json
{
  "provider": "ai-api-hub-russia",
  "model": "claude-sonnet-4-6",
  "providers": {
    "ai-api-hub-russia": {
      "type": "openai",
      "baseURL": "https://crea-ai.ru",
      "apiKeyEnv": "AI_HUB_API_KEY"
    }
  }
}

Shellсмена модели

# Смена модели прямо в терминале
hermes model

# Или напрямую через флаг
hermes --provider ai-api-hub-russia --model gpt-5-4-codex

FAQ

Частые вопросы по Hermes Agent

Чем Hermes отличается от других AI-агентов при использовании с AI API Hub?

Hermes — это единственный агент с встроенным циклом самообучения: он создаёт навыки из опыта, улучшает их в процессе использования и строит персональную модель пользователя. AI API Hub даёт ему доступ к лучшим моделям (Claude, GPT, Gemini) через единый рублёвый биллинг без коллекции отдельных ключей.

Как переключаться между моделями AI API Hub в Hermes?

Запустите hermes model или используйте команду /model прямо в разговоре. Формат: /model ai-api-hub-russia:claude-sonnet-4-6. Смена применяется мгновенно. Можно также установить модель по умолчанию через hermes config set provider ai-api-hub-russia и hermes config set model claude-sonnet-4-6.

Можно ли мигрировать с OpenClaw на Hermes сохранив настройки?

Да, Hermes имеет встроенный инструмент миграции. Запустите hermes claw migrate — агент автоматически импортирует SOUL.md, воспоминания, навыки, ключи API и настройки мессенджеров из ~/.openclaw. Для предварительного просмотра используйте флаг --dry-run.

Как Hermes работает через Telegram или WhatsApp с AI API Hub?

Запустите hermes gateway setup для настройки каналов, затем hermes gateway start. После этого любое сообщение в подключённый мессенджер обрабатывается Hermes через AI API Hub. Все модели из каталога доступны через /model прямо в чате.

Поддерживает ли AI API Hub навыки (skills) Hermes?

Навыки Hermes — это процедурная память агента, она не зависит от провайдера. AI API Hub предоставляет только модели. Все навыки из agentskills.io работают с любым OpenAI-compatible endpoint, включая AI API Hub.

Машиночитаемая схема для разработчиков

Если ваша среда требует схему API или инструкцию для агента, используйте готовые файлы.

Схема OpenAPI (JSON)Инструкция для агентов (текст)

1. Отправьте первый запрос

2. Выберите задачу и изучите параметры

Диалог и текст

3. Прочитайте ответ и проверьте расход

Дополнительные настройки

Что делать, если запрос не выполнился

Готовые интеграции

Четыре шага до первого запроса

Создайте API-ключ

Запустите /connect в OpenCode

Укажите ID провайдера

Добавьте opencode.json

Готовый конфиг

Рекомендации по использованию

Выбор модели

Headers

Безопасность

Частые вопросы по OpenCode

Работает там, где удобно вам

Четыре шага до первого запроса

Создайте API-ключ

Установите OpenClaw

Добавьте провайдера в конфиг

Выберите модель и запустите

Готовый конфиг провайдера

Частые вопросы по OpenClaw

Что умеет Hermes с AI API Hub

Самообучение

Память между сессиями

Параллельные агенты

Расписание и автоматизация

MCP-интеграции

Любая инфраструктура

Четыре шага до первого запроса

Создайте API-ключ

Установите Hermes Agent

Настройте провайдера

Запустите и выберите модель

Настройка провайдера

Частые вопросы по Hermes Agent