OpenAI API из России, без VPN

# pip install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key=os.environ["APRIUM_API_KEY"],  # ключ: ai.aprium.ru/#keys
    base_url="https://api.aprium.ru/v1",
)

Перед запуском: export APRIUM_API_KEY="ваш_ключ". Или задайте OPENAI_BASE_URL и OPENAI_API_KEY — SDK прочитает их сам.

// npm install openai
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: process.env.APRIUM_API_KEY, // ключ: ai.aprium.ru/#keys
  baseURL: "https://api.aprium.ru/v1",
});

Перед запуском: export APRIUM_API_KEY="ваш_ключ".

export APRIUM_API_KEY="ваш_ключ"

curl https://api.aprium.ru/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-6.1-sol", "input": "Проверка связи"}'

Если ключ верный, придёт ответ модели. Ошибка 401 значит, что ключ не указан или указан неверно.

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    instructions="Отвечай по делу, без вступлений.",
    input="Составь план статьи про налоговый вычет за обучение",
)
print(response.output_text)

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  instructions: "Отвечай по делу, без вступлений.",
  input: "Составь план статьи про налоговый вычет за обучение",
});
console.log(response.output_text);

curl https://api.aprium.ru/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "instructions": "Отвечай по делу, без вступлений.",
    "input": "Составь план статьи про налоговый вычет за обучение"
  }'

print(response.output_text)   # текст ответа
print(response.usage)         # input_tokens, cached_tokens, output_tokens, reasoning_tokens

# Ответ по частям, как в чате
stream = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Расскажи про осень",
    stream=True,
)
for event in stream:
    if event.type == "response.output_text.delta":
        print(event.delta, end="", flush=True)

console.log(response.output_text); // текст ответа
console.log(response.usage);       // input_tokens, cached_tokens, output_tokens, reasoning_tokens

// Ответ по частям, как в чате
const stream = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  input: "Расскажи про осень",
  stream: true,
});
for await (const event of stream) {
  if (event.type === "response.output_text.delta") process.stdout.write(event.delta);
}

# По частям: "stream": true и -N, чтобы curl не копил вывод
curl -N https://api.aprium.ru/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-6.1-sol", "input": "Расскажи про осень", "stream": true}'

Текст приходит в событиях response.output_text.delta, остальные события можно пропускать.

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    instructions="Отвечай по делу, без вступлений.",
    max_output_tokens=4000,                # предел ответа вместе с рассуждением
    reasoning={"effort": "high"},       # low, medium, high, xhigh, max
    input="Сократи текст до трёх пунктов: ...",
)

Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max, по умолчанию medium. Рассуждение оплачивается как вывод.

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  instructions: "Отвечай по делу, без вступлений.",
  max_output_tokens: 4000,                 // предел ответа вместе с рассуждением
  reasoning: { effort: "high" },        // low, medium, high, xhigh, max
  input: "Сократи текст до трёх пунктов: ...",
});

Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max, по умолчанию medium. Рассуждение оплачивается как вывод.

curl https://api.aprium.ru/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "instructions": "Отвечай по делу, без вступлений.",
    "max_output_tokens": 4000,
    "reasoning": {"effort": "high"},
    "input": "Сократи текст до трёх пунктов: ..."
  }'

Уровни рассуждения: low, medium, high, xhigh, max, по умолчанию medium. Рассуждение оплачивается как вывод.

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input="Город: Казань, население 1,3 млн",
    text={"format": {
        "type": "json_schema", "name": "city", "strict": True,
        "schema": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}, "population_mln": {"type": "number"}},
            "required": ["city", "population_mln"],
            "additionalProperties": False,
        },
    }},
)
print(response.output_text)  # {"city":"Казань","population_mln":1.3}

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  input: "Город: Казань, население 1,3 млн",
  text: { format: {
    type: "json_schema", name: "city", strict: true,
    schema: {
      type: "object",
      properties: { city: { type: "string" }, population_mln: { type: "number" } },
      required: ["city", "population_mln"],
      additionalProperties: false,
    },
  } },
});
console.log(JSON.parse(response.output_text));

curl https://api.aprium.ru/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "input": "Город: Казань, население 1,3 млн",
    "text": {"format": {"type": "json_schema", "name": "city", "strict": true,
      "schema": {"type": "object",
        "properties": {"city": {"type": "string"}, "population_mln": {"type": "number"}},
        "required": ["city", "population_mln"], "additionalProperties": false}}}
  }'

import base64

with open("schet.png", "rb") as f:
    img = base64.b64encode(f.read()).decode()

response = client.responses.create(
    model="gpt-6.1-sol",
    input=[{
        "role": "user",
        "content": [
            {"type": "input_text", "text": "Выпиши сумму, дату и ИНН со счёта"},
            {"type": "input_image", "image_url": f"data:image/png;base64,{img}"},
        ],
    }],
)
print(response.output_text)

Можно передать и ссылку на картинку в интернете: image_url с адресом https://…

import { readFileSync } from "node:fs";

const img = readFileSync("schet.png").toString("base64");

const response = await client.responses.create({
  model: "gpt-6.1-sol",
  input: [{
    role: "user",
    content: [
      { type: "input_text", text: "Выпиши сумму, дату и ИНН со счёта" },
      { type: "input_image", image_url: `data:image/png;base64,${img}` },
    ],
  }],
});
console.log(response.output_text);

IMG=$(base64 < schet.png | tr -d '\n')

curl https://api.aprium.ru/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer $APRIUM_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-6.1-sol",
    "input": [{"role": "user", "content": [
      {"type": "input_text", "text": "Выпиши сумму, дату и ИНН со счёта"},
      {"type": "input_image", "image_url": "data:image/png;base64,'"$IMG"'"}
    ]}]
  }'