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Outils
API démarrage rapide — curl, Python, TypeScript
JoinGonka Gateway fournit une API compatible OpenAI + Anthropic vers le réseau décentralisé Gonka. Tout code écrit pour l'API OpenAI (/v1/chat/completions) fonctionne avec Gonka — il suffit de modifier base_url et api_key. Et les outils utilisant l'API Anthropic (Claude Code) se connectent via /v1/messages — directement, sans proxy.
Dans cet article, vous trouverez des exemples de code prêts à l'emploi pour les trois outils les plus populaires : curl (ligne de commande), Python et TypeScript/Node.js (format OpenAI). Pour le format Anthropic, consultez les instructions Claude Code.
Ce dont vous avez besoin : une clé API JoinGonka (format jg-xxx). Obtenez-la gratuitement sur gate.joingonka.ai/register avec un bonus de 3M jetons.
curl — requête depuis le terminal
Le moyen le plus rapide de tester l'API, c'est curl :
Requête simple :
curl https://gate.joingonka.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer jg-your-key" \
-d '{
"model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
"messages": [
{"role": "user", "content": "What is Gonka?"}
]
}'Streaming (réponse par morceaux) :
curl https://gate.joingonka.ai/v1/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer jg-your-key" \
-d '{
"model": "MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Write hello world in Python"}
],
"stream": true
}'La réponse arrive au format JSON (requête simple) ou Server-Sent Events (streaming) — entièrement compatible avec l'API OpenAI.
Python — OpenAI SDK
Le SDK Python officiel d'OpenAI fonctionne avec JoinGonka Gateway sans aucune modification :
pip install openaiRequête simple :
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://gate.joingonka.ai/v1",
api_key="jg-your-key",
)
response = client.chat.completions.create(
model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
messages=[
{"role": "user", "content": "Explain blockchain in simple terms"}
],
)
print(response.choices[0].message.content)Streaming :
stream = client.chat.completions.create(
model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a sorting function in Python"}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="")Tool calling :
import json
tools = [{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "Get the weather in a city",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string", "description": "City name"}
},
"required": ["city"]
}
}
}]
response = client.chat.completions.create(
model="MiniMaxAI/MiniMax-M2.7",
messages=[{"role": "user", "content": "What is the weather in Moscow?"}],
tools=tools,
)
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(f"Function: {tool_call.function.name}")
print(f"Arguments: {tool_call.function.arguments}")Les modèles du réseau prennent en charge le tool calling natif — les fonctions sont appelées correctement, sans parsing des réponses textuelles.
TypeScript/Node.js — OpenAI SDK
Installation :
npm install openaiRequête simple :
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://gate.joingonka.ai/v1',
apiKey: 'jg-your-key',
});
async function main() {
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'MiniMaxAI/MiniMax-M2.7',
messages: [
{ role: 'user', content: 'Write an Express.js server' },
],
});
console.log(response.choices[0].message.content);
}
main();Streaming :
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'MiniMaxAI/MiniMax-M2.7',
messages: [{ role: 'user', content: 'Explain async/await' }],
stream: true,
});
for await (const chunk of stream) {
const content = chunk.choices[0]?.delta?.content || '';
process.stdout.write(content);
}Tool calling :
const response = await client.chat.completions.create({
model: 'MiniMaxAI/MiniMax-M2.7',
messages: [{ role: 'user', content: 'Convert 100 USD to EUR' }],
tools: [{
type: 'function',
function: {
name: 'convert_currency',
description: 'Currency conversion',
parameters: {
type: 'object',
properties: {
amount: { type: 'number' },
from: { type: 'string' },
to: { type: 'string' },
},
required: ['amount', 'from', 'to'],
},
},
}],
});
const toolCall = response.choices[0].message.tool_calls?.[0];
console.log(`Function: ${toolCall?.function.name}`);
console.log(`Arguments: ${toolCall?.function.arguments}`);Tous les exemples utilisent le SDK OpenAI officiel — aucune bibliothèque supplémentaire n'est nécessaire. Remplacez simplement base_url et api_key.
Paramètres API pris en charge
JoinGonka Gateway prend en charge tous les paramètres standards de l'API OpenAI Chat Completions :
| Paramètre | Type | Description |
|---|---|---|
model | string | Modèle : MiniMaxAI/MiniMax-M2.7 |
messages | array | Historique des messages (system, user, assistant) |
stream | boolean | Génération en streaming (SSE). Par défaut : false |
temperature | number | Créativité de la réponse (0.0 — 2.0) |
max_tokens | integer | Longueur maximale de la réponse (max : 8192, pour DeepSeek V4 Flash — 32768 ; par défaut sans max_tokens — 1500) |
tools | array | Définitions des fonctions pour le tool calling |
tool_choice | string/object | Stratégie d'appel des fonctions |
Paramètres des modèles du réseau : fenêtre de contexte — 200K tokens pour MiniMax M2.7 (380K pour DeepSeek V4 Flash, 390K pour GLM-5.3 Flash), réponse maximale — jusqu'à 8192 tokens (pour DeepSeek V4 Flash — jusqu'à 32768). La liste des modèles est disponible via GET /v1/models.
Deux endpoints :
- Format OpenAI :
POST https://gate.joingonka.ai/v1/chat/completions - Format Anthropic :
POST https://gate.joingonka.ai/v1/messages
Authentification : Authorization: Bearer jg-your-key (OpenAI) ou x-api-key: jg-your-key (Anthropic)
Le format de réponse est entièrement compatible avec OpenAI et Anthropic — n'importe quel SDK, bibliothèque ou framework prenant en charge l'API OpenAI ou Anthropic fonctionne avec JoinGonka Gateway sans modification. Claude Code se connecte directement via le format Anthropic.
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