Guide d’intégration des API Blibs

Modèles et Tarifs

Nos tarifs de base sont les suivants. Des frais supplémentaires par pays peuvent s'appliquer lors d'une commande sur l'API Blib. Vous pouvez également profiter de nos promotions régulières Extra Credits !

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Comment commander votre API Key

Avant d'utiliser notre API, vous devez commander votre API Blib sur notre site web : Commander l'API Blib

Vous pouvez choisir votre modèle et votre région, puis après déploiement de celui-ci, vous devriez voir quelque chose comme ceci dans votre tableau de bord d'administration :

Invite système statique gratuit

Nous proposons un system prompt gratuit jusqu’à 1 024 caractères. Le system prompt gratuit n’est disponible que depuis le tableau de bord ! Les messages système dynamiques envoyés via l’API sont facturés comme d’habitude. Cliquez sur Actions et vous verrez la boîte de dialogue pour modifier le system prompt.

Allez-y, commandez votre API Blib maintenant :

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Benchmark LLM 🧪

Si vous souhaitez comparer nos points d'accès LLM avec d'autres plateformes LLM, vous pouvez utiliser notre outil gratuit de Benchmark Qualité des LLMs. Voici à quoi il ressemble :

Testez n'importe quelle interface de modèle de langage compatible avec OpenAI grâce à 25 vérifications automatiques de qualité – raisonnement, codage, multilinguisme, sortie structurée, appel d'outils et bien plus encore.

URL de base

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

Points d'accès régionaux pour la résidence des données au niveau national :

Authentification

Tous les appels nécessitent un jeton Bearer. Récupérez votre clé API depuis le tableau de bord

Authorization: Bearer YOUR_TROOPER_KEY

Modèles disponibles

Activez les routes sur trooper.ai/order-apiblib. Chaque route vous donne un nom de modèle à utiliser dans vos appels API.

Points d'accès

POST /v1/chat/completions

Point de terminaison compatible avec les complétions de conversation standard d'OpenAI.

GET /v1/models

Liste les modèles activés. Nécessite une authentification. Retourne uniquement les modèles correspondant à la région du domaine depuis lequel vous appelez.

Chaque objet modèle inclut :

Objet « capabilités » :

Utiliser capabilities.thinking pour déterminer si un modèle accepte les paramètres de raisonnement avant de les envoyer.

Exemple de réponse :

{
  "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"
      ]
    }
  ]
}

GET /health

Retourne la disponibilité de l'endpoint et les informations sur la région.

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Paramètres de la requête

Tous les paramètres suivent le format de l'API Chat Completions d'OpenAI.

Requis

Paramètre optionnel

Fonctionnalités

Flux en temps réel

Flux standard en temps réel (Server-Sent Events), entièrement compatible avec la bibliothèque SDK d'OpenAI.

{ "stream": true }

Format de la réponse : data: {...}\n\n lignes, terminées par data: [DONE]\n\n.

Mode JSON

Demandez une sortie structurée en format JSON. Assurez-vous non seulement de définir la requête JSON dans le texte du message, mais aussi d'indiquer au moins response_format à json_object !

Si le modèle ne produit pas un JSON valide, vous n’êtes pas facturé(e).

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

Avec un schéma :

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

Vision (Images et PDF)

Envoyez des images par URL ou en base64. Les PDF sont automatiquement convertis en images de pages côté serveur.

{
  "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..." }
}

• Les images sont redimensionnées automatiquement et leurs métadonnées supprimées (sans risque SSRF).
• Le nombre maximal d'images et leur taille dépendent de votre configuration de route.
• Disponible sur les itinéraires liv et clara.

Audio

Envoyer des fichiers audio dans les messages multimodaux. Pris en charge sur liv.

Raisonnement / Réflexion

Contrôlez si et dans quelle mesure le modèle raisonne (chaîne de réflexion) avant de répondre.

Activer la réflexion standard :

{ "reasoning_effort": "medium" }

Activer une réflexion approfondie pour une qualité maximale :

{ "reasoning_effort": "high" }

Ou via le reasoning objet :

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

Désactiver explicitement la réflexion :

{ "reasoning_effort": "none" }

Pour exclure le raisonnement de la réponse (le traitement a toujours lieu, mais les jetons du raisonnement ne sont pas retournés) :

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

Comportement de réflexion peut également être configuré par itinéraire dans le tableau de bord de gestion. Le paramètre du tableau de bord contrôle le comportement par défaut et la manière dont les raisonnements sont retournés :

• Désactivé — Le raisonnement est désactivé par défaut. Peut toujours être activé par requête via "reasoning_effort": "moyen" ou "élevé".
• Suppression — Le raisonnement est activé, mais les jetons de raisonnement sont retirés de la réponse.
• Contenu de raisonnement — Réflexion activée, le raisonnement est retourné dans un champ séparé contenu_de_raisonnement.
• Balise de réflexion — Réflexion activée, le raisonnement est retourné sous forme de balises <think> dans le contenu.

Récupération de la réflexion : si le modèle entre dans une boucle de raisonnement, le routeur se rétablit automatiquement et renvoie une réponse exploitable.

Appel de fonction / Outils

Format standard des outils OpenAI. Fonctionne avec toutes les routes.

{
  "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"
}

Compression automatique du contexte

Si votre entrée dépasse la fenêtre de contexte, le routeur compresse automatiquement la partie centrale de la conversation pour qu'elle tienne — aucune troncature manuelle nécessaire. Vous recevez toujours une réponse.

Invitation système

Un système de message (system prompt) gratuit peut être configuré par itinéraire dans le tableau de bord de gestion. Il est automatiquement préfixé à chaque demande et non facturé.

Format de réponse

Enveloppe de réponse standard 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
  }
}

Avec le raisonnement activé, la réponse peut inclure reasoning_content aux côtés de content.

Identifiant de transaction

Chaque réponse inclut un(e) x-transaction-id en-tête pour référence de facturation et débogage.

Gestion des erreurs

Les erreurs suivent le format d'enveloppe d'erreur OpenAI :

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

Codes d'erreur

Facturation

• Tarification par jeton — les jetons d’entrée et de sortie sont facturés séparément par million de jetons.
• Aucuns frais à l’inactivité — vous ne payez que lors des appels à l’API.
• Crédits prépayés — rechargez votre solde et consommez-les selon l'usage.
• Les jetons d'invite système sont gratuits (non facturés).
• Requêtes JSON échouées ne sont pas facturées en mode JSON.
• Les entrées en vision sont facturées à l'unité (images traitées).

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Exemples d’intégration

Consultez des exemples de code populaires pour utiliser une API compatible avec OpenAI pour l'inférence de modèles de langage (LLM). Le domaine router.trooper.ai doit être remplacé par l'URL d'extrémité indiquée dans votre commande API Blib !

Python (SDK 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 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 avec flux en continu

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)

Mode 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)

Analyse d'image

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)

Appel de fonction

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)

LangChain

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
  }'

Migration depuis OpenAI

Modification en une ligne — mettez à jour l’URL de base et la clé 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"
)

Tout le reste reste identique : format de la requête, schéma de réponse, flux en continu (streaming), outils et mode JSON.

Résidence des données et conformité

• Tous les traitements effectués dans des centres de données certifiés ISO/IEC 27001, situés en Allemagne et dans l’UE.
• Zéro rétention des données — les invites et réponses traitées uniquement en mémoire vive (RAM), jamais stockées.
• Conforme au RGPD — pas de transferts transfrontaliers de données, aucune formation du modèle avec vos données.
• Routing au niveau national disponible (DE, NL ou UE élargie).

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