API Documentation

Введение

Единый API для работы с AI: текст, эмбеддинги и изображения.

Обзор API#

JARV AI API предоставляет унифицированный доступ к 50+ моделям от ведущих провайдеров: OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek и других. Все модели доступны через единый интерфейс с оплатой в рублях.

LLM (Large Language Models)

Генерация текста, чат-боты, анализ, код

POST/api/v1/chat

POST/api/v1/chat/completions

Streaming (SSE)Function CallingVisionJSON ModeReasoning

Embeddings

Векторные представления текста для поиска и RAG

POST/api/v1/embeddings

Batch обработкаСемантический поискКластеризация

Image Generation

Генерация и редактирование изображений

POST/api/v1/image/generate

GET/api/v1/image/models

Text-to-ImageImage-to-ImageMulti-ImageАвтосохранение в S3

Quick Start#

Базовый URL для всех запросов:

https://chat.jarv.tech/api/v1

LLM: Генерация текста

RESTPOST запрос

curl -X POST "https://chat.jarv.tech/api/v1/chat" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "api-key: your-api-key" \
  -d '{
    "prompt": "Привет!",
    "model": "google/gemini-2.5-flash",
    "user_id": "user-123"
  }'

OpenAISDK

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://chat.jarv.tech/api/v1",
    api_key="your-api-key"
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

Embeddings: Векторизация текста

import requests

resp = requests.post(
    "https://chat.jarv.tech/api/v1/embeddings",
    headers={"api-key": "your-api-key"},
    json={
        "model": "openai/text-embedding-3-small",
        "input": "Текст для векторизации"
    }
)
emb = resp.json()["data"][0]["embedding"]

Image Generation: Создание изображений

import requests

resp = requests.post(
    "https://chat.jarv.tech/api/v1/image/generate",
    headers={"api-key": "your-api-key"},
    json={
        "prompt": "A cat astronaut, digital art",
        "model": "fal-ai/flux/dev",
        "image_size": "landscape_16_9"
    }
)
url = resp.json()["images"][0]["url"]

LLM: Два способа интеграции#

Для работы с языковыми моделями доступны два равноценных способа:

RESTChat API — прямые HTTP запросы

POST/api/v1/chat

•Заголовок: api-key: your-key
•Простой JSON формат
•Для простых интеграций

OpenAIOpenAI Compatible — SDK и streaming

POST/api/v1/chat/completions

•Заголовок: Authorization: Bearer key
•Совместим с OpenAI SDK
•Поддержка streaming

Какой способ выбрать?

OpenAI Compatible — рекомендуется для большинства случаев. Используйте стандартный SDK, просто замените base_url.
REST API — для простых скриптов или полного контроля.

Возможности API#

50+ моделей

OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Qwen в одном API

Streaming

Получение ответов в реальном времени через SSE

Function Calling

Вызов внешних функций и инструментов

Structured Outputs

Гарантированный JSON по вашей схеме

Vision

Анализ изображений в LLM запросах

RAG & Проекты

Обогащение контекста вашими данными

Сводная таблица эндпоинтов

Модальность	Endpoint	Описание
LLM	`/chat`	REST API для генерации текста
LLM	`/chat/completions`	OpenAI-совместимый эндпоинт
Embeddings	`/embeddings`	Векторизация текста
Images	`/image/generate`	Генерация изображений
Models	`/models/llm`	Список LLM моделей и цены
Models	`/models/embeddings`	Список embedding моделей
Models	`/models/media`	Список media моделей
Images	`/image/models`	Модели генерации изображений

LLM/chat

REST API

LLM/chat/completions

OpenAI Compatible

Embeddings/embeddings

Векторизация

Images/image/generate

Генерация

Models/models/llm

LLM модели

Models/models/embeddings

Embedding модели

Models/models/media

Media модели

Images/image/models

Image модели

Стоимость

Все цены в рублях. Каждый ответ содержит поле cost с детализацией. Актуальные цены — через /models/*.

curl -X POST "https://chat.jarv.tech/api/v1/chat" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "api-key: your-api-key" \ -d '{ "prompt": "Привет!", "model": "google/gemini-2.5-flash", "user_id": "user-123" }'

from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://chat.jarv.tech/api/v1", api_key="your-api-key" ) resp = client.chat.completions.create( model="google/gemini-2.5-flash", messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}] ) print(resp.choices[0].message.content)

import requests resp = requests.post( "https://chat.jarv.tech/api/v1/embeddings", headers={"api-key": "your-api-key"}, json={ "model": "openai/text-embedding-3-small", "input": "Текст для векторизации" } ) emb = resp.json()["data"][0]["embedding"]

import requests resp = requests.post( "https://chat.jarv.tech/api/v1/image/generate", headers={"api-key": "your-api-key"}, json={ "prompt": "A cat astronaut, digital art", "model": "fal-ai/flux/dev", "image_size": "landscape_16_9" } ) url = resp.json()["images"][0]["url"]

Модальность

Endpoint

Описание

LLM

/chat

REST API для генерации текста

LLM

/chat/completions

OpenAI-совместимый эндпоинт

Embeddings

/embeddings

Векторизация текста

Images

/image/generate

Генерация изображений

Models

/models/llm

Список LLM моделей и цены

Models

/models/embeddings

Список embedding моделей

Models

/models/media

Список media моделей

Images

/image/models

Модели генерации изображений