Démarrage rapide

Effectuez votre premier appel API en quelques minutes.

Prérequis

  • Obtenir une clé API depuis la console
  • curl ou tout autre client HTTP

Étape 1 : Obtenir une clé API

  1. Accédez au Portal
  2. Inscrivez-vous ou connectez-vous
  3. Allez dans la page API
  4. Cliquez sur Créer une clé API

Étape 2 : Effectuer votre première requête

Utilisez le point de terminaison Chat Completions compatible OpenAI :

bash
curl https://tokencode.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour !"}]
  }'

Étape 3 : Utiliser les réponses en streaming

Ajoutez "stream": true dans le corps de la requête pour activer la sortie en streaming :

bash
curl https://tokencode.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-api-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.5",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Bonjour !"}],
    "stream": true
  }'

Utiliser le SDK OpenAI

L'API est entièrement compatible avec le protocole OpenAI. Il suffit de modifier le base_url :

python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://tokencode.dev/v1"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour !"}]
)
print(response.choices[0].message.content)
javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "sk-your-api-key",
  baseURL: "https://tokencode.dev/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5",
  messages: [{ role: "user", content: "Bonjour !" }],
});
console.log(response.choices[0].message.content);

Utiliser le SDK Anthropic

Appelez les modèles Claude directement via le protocole Anthropic :

python
import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key="sk-your-api-key",
    base_url="https://tokencode.dev"
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour !"}]
)
print(message.content[0].text)

Prochaines étapes