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Démarrage rapide

Trois étapes : une clé, deux paramètres, une requête.

1. Créez un compte et une clé

Créez un compte (sans mot de passe : nous vous envoyons un code par e-mail) et ajoutez du crédit dans Facturation.
Ouvrez API Clés, donnez un nom à votre clé et créez-la. Copiez-la immédiatement : la clé complète ne s’affiche qu’une fois.

2. Définissez la clé et l’URL de base

Ne mettez pas la clé dans votre code. Dans votre terminal ou dans un fichier .env chargé par votre application :

.env

ZURELAY_API_KEY=zr_live_your_key_here

Installez ensuite un SDK si vous n’en avez pas : pip install openai pour Python, npm install openai pour Node. Les SDK d’Anthropic fonctionnent aussi (voir Anthropic Messages).

3. Envoyez une requête

main.py

import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.zurelay.com/v1",
    api_key=os.environ["ZURELAY_API_KEY"],
)
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-6-sol",
    messages=[
      {
        "role": "system",
        "content": "You are a concise assistant."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "Give me three names for a coffee shop on the moon."
      }
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

La réponse est renvoyée au format d’OpenAI, avec le modèle qui a répondu et les tokens utilisés :

Réponse

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1790870400,
  "model": "gpt-6-sol",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": { "role": "assistant", "content": "1. Lunar Grind\n2. ..." },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 31, "completion_tokens": 24, "total_tokens": 55 }
}

Recevez la réponse en streaming

Ajoutez stream: true pour recevoir la réponse au fil de sa génération, comme avec le streaming d’OpenAI.

main.py

import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://api.zurelay.com/v1",
    api_key=os.environ["ZURELAY_API_KEY"],
)
stream = client.chat.completions.create(
    model="gemini-3.7-flash",
    messages=[
      {
        "role": "user",
        "content": "Write a haiku about latency."
      }
    ],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Choisissez un modèleIdentifiants, tarifs et entrées acceptées par chaque modèle.Envoyez une image ou un PDFLes fichiers s’intègrent au message, sous forme de données ou de lien.Créer une imageUn appel à /v1/images/generations.Utilisez vos outilsClaude Code, Cursor, LangChain et bien d’autres.