API की कैसे मिलेगी?

Cruxy के लिए साइन अप करें और क्विकस्टार्ट में बताए डिवाइस-लॉगिन फ़्लो से एक की बनाएँ: डिवाइस कोड माँगें, उसे ब्राउज़र में मंज़ूर करें और की के लिए पोल करें। API की उसी खाते से आती हैं जो ऐप का है, और API का बिल प्रति टोकन, आपकी योजना से अलग होता है।

मुझे कौन सा मॉडल भेजना चाहिए?

जब तक कोई ख़ास कारण न हो, auto भेजें। Mira छोटी, बड़ी मात्रा की कॉल के लिए तेज़ आकार है, Vaani संतुलित डिफ़ॉल्ट है, और Kavi सबसे कठिन कामों के लिए गहरा आकार। किसी आकार के पीछे का मॉडल बदल सकता है; आकार की आईडी ही अनुबंध है।

क्या आपका कोई SDK है?

चैट कम्प्लीशन और मॉडलों के लिए कोई भी OpenAI क्लाइंट काम करता है, आप जो भी भाषा पहले से इस्तेमाल करते हैं उसमें। Cruxy के अपने रूट के लिए, डॉक्स अनुरोध curl और fetch वाले TypeScript में दिखाते हैं।

क्या मेरा डेटा प्रशिक्षण में इस्तेमाल होता है?

आपके प्रॉम्प्ट और आउटपुट आपकी स्पष्ट, अलग सहमति के बिना AI मॉडलों को प्रशिक्षित करने में इस्तेमाल नहीं होते। अनुरोध के लॉग में मॉडल, टोकन की गिनती, लागत और समय रहता है, और सामग्री का कोई हिस्सा नहीं। गोपनीयता नीति में पूरा विवरण है।

डेवलपर

आगे की चीज़ें बनाएँ।

एक बेस URL, एक की और पीछे तीन मॉडल आकार। चैट के लिए OpenAI-संगत API, जब मेमोरी, वॉल्ट, फ़ाइलें और evals चाहिए तब Cruxy के अपने रूट, और एक CLI जो आपके रेपो में काम करती है।

मुफ़्त शुरू करें क्विकस्टार्ट पढ़ें

import OpenAI from 'openai';

const cruxy = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.cruxy.ai/v1',
  apiKey: process.env.CRUXY_API_KEY,
});

const res = await cruxy.chat.completions.create({
  model: 'auto',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Summarize this ticket' }],
});

import os
from openai import OpenAI

cruxy = OpenAI(
    base_url="https://api.cruxy.ai/v1",
    api_key=os.environ["CRUXY_API_KEY"],
)

res = cruxy.chat.completions.create(
    model="auto",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this ticket"}],
)

curl https://api.cruxy.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CRUXY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "auto",
       "messages": [{"role": "user",
                     "content": "Summarize this ticket"}]}'

Response · chat.completion

{
  "id": "chatcmpl-8f3a1c2d",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Checkout fails on UPI when the cart
          holds a gift card. Steps to reproduce and
          a fix are below."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 212,
    "completion_tokens": 96,
    "total_tokens": 308
  }
}

अनुरोध असली है। जवाब उदाहरण है और उसके आकार तक काटा हुआ है।

बेस URL: api.cruxy.ai/v1
मॉडल: kavi · vaani · mira · auto
स्ट्रीमिंग: OpenAI का SSE, [DONE] पर ख़त्म
त्रुटियाँ: हर एक पर एक स्थिर कोड

प्लेटफ़ॉर्म

वह सब जिस पर आप बना सकते हैं। सब लाइव, सब दस्तावेज़ों में।

Chat APIलाइवतीन मॉडल आकारों पर OpenAI-संगत चैट कम्प्लीशन। स्ट्रीमिंग, टूल कॉलिंग और हर अनुरोध पर आपका तय किया reasoning_effort।चैट गाइड Cruxy Codeलाइवआपके टर्मिनल के लिए कोडिंग एजेंट। आपका कोडबेस पढ़ता है, हर मंज़ूरी से पहले डिफ़ के साथ फ़ाइलें बदलता है, आपके टेस्ट चलाता है और पुल रिक्वेस्ट खोलता है।Cruxy Code देखें Evals APIलाइवआपके तय किए केस के सूट, आपके शुरू किए रन, आपके पढ़े नतीजे। किसी मूल्यांकन हार्नेस को OpenAI-संगत रूट पर पॉइंट करें, या evals रूट सीधे इस्तेमाल करें।API रेफ़रेंस एम्बेडिंग, रीरैंक और मॉडरेशनलाइवcruxy-embed टेक्स्ट को वेक्टर में बदलता है, cruxy-rerank उम्मीदवारों को किसी क्वेरी के हिसाब से क्रम देता है, और cruxy-guard टेक्स्ट को कंटेंट-सुरक्षा श्रेणियों में वर्गीकृत करता है।कुकबुक डॉक्सलाइवएक क्विकस्टार्ट, हर रूट के लिए गाइड, रिट्रीवल, टूल लूप और ब्राउज़र में स्ट्रीमिंग वाली कुकबुक, और पूरा API रेफ़रेंस।डॉक्स पढ़ें स्टेटसलाइवलाइव जाँच और घटनाएँ, अपने अलग डोमेन पर, ताकि आप अपना कोड देखने से पहले हमें देख सकें।स्टेटस देखें

चैट

दो रूट, मॉडलों का एक सेट। वह इस्तेमाल करें जो आपका क्लाइंट पहले से बोलता है।

चैट गाइड

POST /v1/chat/completions

OpenAI-संगत

किसी भी OpenAI क्लाइंट या मूल्यांकन हार्नेस को अपनी Cruxy की के साथ https://api.cruxy.ai/v1 पर पॉइंट करें। मानक chat.completion ऑब्जेक्ट, OpenAI का SSE और OpenAI का एरर एनवलप, जिसके अंदर एक स्थिर Cruxy कोड है।

temperature, top_p, max_tokens और reasoning_effort माने जाते हैं
जो फ़ील्ड गेटवे इस्तेमाल नहीं करता वे नज़रअंदाज़ होते हैं, अस्वीकार नहीं, इसलिए उन्हें भेजने वाला हार्नेस भी चलता है
आपके संदेशों और मॉडल का दोबारा दोहराया जा सकने वाला रन। कोई मेमोरी नहीं, कोई वॉल्ट नहीं, कोई फ़ाइल नहीं

POST /api/v1/chat

Cruxy चैट

वही मॉडल, Cruxy ऐप की हर चीज़ के साथ: मेमोरी का रिकॉल और कैप्चर, वॉल्ट और स्थायी नियम, आईडी से फ़ाइलें, और हर जवाब पर usage.cost।

memory: { recall, capture } हर अनुरोध पर, नियम चालू या बंद, एक vault_id
हर जवाब पर usage.cost, स्तर, राशि और मुद्रा के साथ
cruxy.request_id, अपने लॉग में कॉल ढूँढने और फ़ीडबैक से जोड़ने के लिए

const stream = await cruxy.chat.completions.create({
  model: 'auto',
  stream: true,
  messages: [{ role: 'user', content: 'Draft the release note' }],
});

for await (const chunk of stream) {
  process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '');
}

stream = cruxy.chat.completions.create(
    model="auto",
    stream=True,
    messages=[{"role": "user", "content": "Draft the release note"}],
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

curl -N https://api.cruxy.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CRUXY_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "auto", "stream": true,
       "messages": [{"role": "user",
                     "content": "Draft the release note"}]}'

स्ट्रीमिंग

stream को true करें और जवाब OpenAI के server-sent events के रूप में आता है: content या tool-call डेल्टा वाले chat.completion.chunk फ़्रेम, फिर [DONE]।

अगर अपस्ट्रीम बीच स्ट्रीम में विफल हो, तो स्ट्रीम [DONE] की जगह एक एरर फ़्रेम से ख़त्म होती है, ताकि आपका क्लाइंट कट जाने और पूरा होने में फ़र्क़ कर सके। टूल कॉलिंग दोनों रूट पर काम करती है: वे फ़ंक्शन भेजें जिन्हें मॉडल कॉल कर सकता है, जो यह लौटाए उन्हें चलाएँ और नतीजे वापस दें।

टूल कॉलिंग गाइड

API

हर रूट, एक-एक पंक्ति में। पथ वैसे ही जैसे रेफ़रेंस में हैं।

पूरा API रेफ़रेंस

समूहरूटयह क्या करता हैडॉक्स

चैट

POST /v1/chat/completions
POST /api/v1/chat
POST /api/v1/tokens/count

OpenAI-संगत चैट कम्प्लीशन, मेमोरी, वॉल्ट, नियमों और फ़ाइलों वाली Cruxy की अपनी चैट, और एक टोकन काउंटर।चैट गाइड

मॉडल

GET /v1/models
GET /api/v1/models

स्तरों की सूची, OpenAI सूची के रूप में या Cruxy के अपने मेटाडेटा के साथ: कॉन्टेक्स्ट विंडो, कीमत, टूल समर्थन और रीज़निंग के डिफ़ॉल्ट।मॉडल रेफ़रेंस

टूल कॉलिंग

"tools": [ ... ] on every chat route

वे फ़ंक्शन भेजें जिन्हें मॉडल कॉल कर सकता है, जो कॉल यह लौटाए उन्हें चलाएँ और नतीजे वापस दें।टूल कॉलिंग गाइड

एम्बेडिंग और रीरैंक

POST /api/v1/embeddings
POST /api/v1/rerank

cruxy-embed से टेक्स्ट को वेक्टर में बदलें और cruxy-rerank से उम्मीदवार दस्तावेज़ों को क्वेरी के हिसाब से क्रम दें।एम्बेडिंग गाइड

मॉडरेशन

POST /api/v1/moderations

cruxy-guard से टेक्स्ट को कंटेंट-सुरक्षा श्रेणियों में वर्गीकृत करें और flagged बूलियन पर कार्रवाई करें।मॉडरेशन गाइड

फ़ाइलें

POST /api/v1/files
GET /api/v1/files/{id}/content

फ़ाइलें अपलोड करें, सूचीबद्ध करें, डाउनलोड और हटाएँ, फिर उन्हें आईडी से Cruxy चैट अनुरोधों में जोड़ें।API रेफ़रेंस

Evals

POST /api/v1/evals/suites
POST /api/v1/evals/suites/{id}/runs

आपके तय किए केस के सूट, आपके शुरू किए रन, और आपके पढ़े नतीजे।API रेफ़रेंस

फ़ीडबैक

POST /api/v1/feedback

किसी पिछली कॉल का नतीजा उसकी request id से बताएँ: स्वीकार, अस्वीकार, थम्ब्स और टेस्ट के नतीजे।फ़ीडबैक गाइड

मेमोरी, वॉल्ट और नियम

GET /api/v1/memories
POST /api/v1/vaults
PUT /api/v1/rules

यादें पढ़ें और हटाएँ, वॉल्ट और उनके सदस्य प्रबंधित करें, और किसी खाते या वॉल्ट के लिए स्थायी नियम तय करें।API रेफ़रेंस

सीमाएँ और लॉग

GET /api/v1/limits
GET /api/v1/logs/{request_id}

आपकी प्रति की और प्रति संगठन अनुरोध की सीमाएँ, और request id से आपके अनुरोधों का लॉग।त्रुटि रेफ़रेंस

की और संगठन

POST /api/v1/device/code
GET /api/v1/org/members
POST /api/v1/workspaces

की के लिए डिवाइस लॉगिन, आपके संगठन के सदस्य और आमंत्रण, और वर्कस्पेस।प्रमाणीकरण गाइड

संचालन

सीमाएँ, लॉग और त्रुटियाँ जिन्हें आप समझ सकें।

त्रुटि रेफ़रेंस

सीमाएँ जो आप पढ़ सकें

GET /api/v1/limits हर 60 सेकंड की विंडो के लिए आपकी प्रति की और प्रति संगठन चैट अनुरोध की सीमाएँ लौटाता है, और गेटवे X-RateLimit हेडर भेजता है। टोकन-प्रति-मिनट की कोई सीमा नहीं है।

दो तरह के 429

rate_limited का मतलब है अनुरोध बहुत तेज़ी से आ रहे हैं; धीमे होने पर यह हट जाता है। budget_exhausted खर्च की सीमा है जो सिर्फ़ दोबारा कोशिश से नहीं हटती।

request id से लॉग

हर अनुरोध मॉडल, टोकन की गिनती, लागत, समय और स्थिति के साथ लॉग होता है, और प्रॉम्प्ट या जवाब का कोई हिस्सा नहीं। किसी एक को GET /api/v1/logs/{request_id} पर वापस पढ़ें।

की सिर्फ़ एक बार दिखती है

डिवाइस-लॉगिन फ़्लो से की लें। यह ठीक एक बार दिखती है और सिर्फ़ हैश के रूप में रखी जाती है। रखे हुए सीक्रेट्स AES-256-GCM से फ़ील्ड दर फ़ील्ड एन्क्रिप्टेड हैं।

लाइव

Cruxy Code

वही मॉडल, आपके टर्मिनल में।

कई कदमों के बदलाव की योजना बनाता है और मंज़ूरी से पहले हर डिफ़ दिखाता है
डिफ़ॉल्ट रूप से हर बदलाव और हर कमांड से पहले पूछता है
आपकी टेस्ट कमांड चलाता है, विफलताएँ पढ़ता है और ठीक करता रहता है
cruxy rollback ट्री को किसी भी टर्न से पहले की स्थिति में लौटाता है
cruxy pr एक मंज़ूरी के बाद पुल रिक्वेस्ट खोलता है

npm i -g @cruxy/cliCruxy Code देखें

~/web · Cruxy Code

$cruxy run "fix the failing tests in the auth module"
cruxy › fix the failing tests in the auth module
! cruxy wants to run tests: pnpm test (destructive)
  $ pnpm test
  in /home/dev/web
  [y] once · [a] always allow test runs of exactly `pnpm test` this session · [t] reject & instruct · [n] no: a
✗ tests failed · 2 of 42 failed · 3.1s · pnpm test
  ✗ signs a session token src/auth/session.test.ts:18
      expected  "ok"
      received  undefined
  ✗ rejects an expired token src/auth/session.test.ts:41
  why (inferred)  TOKEN_SECRET is not set in the test environment
✓ read_file      8ms  src/test/setup.ts
? cruxy wants to edit: src/test/setup.ts (mutate)

एक असली सत्र, बीच में कटा हुआ। CLI का आउटपुट असली है; मॉडल के जवाब उदाहरण हैं।

API की कीमतें

प्रति टोकन, USD में। कोई सेटअप शुल्क नहीं, कोई न्यूनतम नहीं।

API की पूरी कीमतें

Fast· Mira

छोटी, बड़ी मात्रा की कॉल जहाँ लेटेंसी और लागत सबसे ज़्यादा मायने रखती है।

इनपुट: $0.20 / 1M
आउटपुट: $0.40 / 1M

कॉन्टेक्स्ट: 64K
अधिकतम आउटपुट: 2K

Balanced· Vaani

रोज़मर्रा की कॉल: कम लेटेंसी और लागत पर मज़बूत गुणवत्ता।

इनपुट: $0.65 / 1M
आउटपुट: $1.30 / 1M

कॉन्टेक्स्ट: 128K
अधिकतम आउटपुट: 4K

Deep· Kavi

सबसे कठिन काम: गहरी सोच और सबसे बड़ा आउटपुट बजट।

इनपुट: $0.76 / 1M
आउटपुट: $1.52 / 1M

कॉन्टेक्स्ट: 256K
अधिकतम आउटपुट: 8K

USD प्रति 1M टोकन, हर अनुरोध पर मापा हुआ। API की कीमतों में GST शामिल नहीं है। भारत में बिल होने वाले खातों पर 18% GST जुड़ता है (इनपुट क्रेडिट उपलब्ध)। auto के साथ, आप उस मॉडल की दर देते हैं जिसने कॉल पूरी की।

सवाल

जानने योग्य।

किसी भी की पर मॉडरेशनइनपुट को चैट तक पहुँचने से पहले cruxy-guard से जाँचें। moderation API किसी भी योजना की कोई भी की लेता है।

हाँ, चैट और मॉडल सूची के लिए। https://api.cruxy.ai/v1 OpenAI के आकार में /v1/chat/completions और /v1/models देता है, इसलिए मौजूदा क्लाइंट और मूल्यांकन हार्नेस बेस URL और की बदलते ही काम करते हैं। बाक़ी API, फ़ाइलों से evals तक, Cruxy की अपनी है और /api/v1 के नीचे रहती है।

बेस URL बदलें। अपना कोड रखें।

मुफ़्त शुरू करें, प्रति टोकन भुगतान करें, और हर सीमा उस तक पहुँचने से पहले पढ़ें।

मुफ़्त शुरू करें API रेफ़रेंस

आगे की चीज़ें बनाएँ।

import OpenAI from 'openai'; const cruxy = new OpenAI({ baseURL: 'https://api.cruxy.ai/v1', apiKey: process.env.CRUXY_API_KEY, }); const res = await cruxy.chat.completions.create({ model: 'auto', messages: [{ role: 'user', content: 'Summarize this ticket' }], });

import os from openai import OpenAI cruxy = OpenAI( base_url="https://api.cruxy.ai/v1", api_key=os.environ["CRUXY_API_KEY"], ) res = cruxy.chat.completions.create( model="auto", messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this ticket"}], )

curl https://api.cruxy.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $CRUXY_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "auto", "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize this ticket"}]}'

{ "id": "chatcmpl-8f3a1c2d", "object": "chat.completion", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "Checkout fails on UPI when the cart holds a gift card. Steps to reproduce and a fix are below." }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 212, "completion_tokens": 96, "total_tokens": 308 } }

const stream = await cruxy.chat.completions.create({ model: 'auto', stream: true, messages: [{ role: 'user', content: 'Draft the release note' }], }); for await (const chunk of stream) { process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? ''); }

stream = cruxy.chat.completions.create( model="auto", stream=True, messages=[{"role": "user", "content": "Draft the release note"}], ) for chunk in stream: print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

curl -N https://api.cruxy.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $CRUXY_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model": "auto", "stream": true, "messages": [{"role": "user", "content": "Draft the release note"}]}'

$cruxy run "fix the failing tests in the auth module" cruxy › fix the failing tests in the auth module ! cruxy wants to run tests: pnpm test (destructive) $ pnpm test in /home/dev/web [y] once · [a] always allow test runs of exactly `pnpm test` this session · [t] reject & instruct · [n] no: a ✗ tests failed · 2 of 42 failed · 3.1s · pnpm test ✗ signs a session token src/auth/session.test.ts:18 expected "ok" received undefined ✗ rejects an expired token src/auth/session.test.ts:41 why (inferred) TOKEN_SECRET is not set in the test environment ✓ read_file 8ms src/test/setup.ts ? cruxy wants to edit: src/test/setup.ts (mutate)

आगे की चीज़ें बनाएँ।

वह सब जिस पर आप बना सकते हैं। सब लाइव, सब दस्तावेज़ों में।

दो रूट, मॉडलों का एक सेट। वह इस्तेमाल करें जो आपका क्लाइंट पहले से बोलता है।

OpenAI-संगत

Cruxy चैट

हर रूट, एक-एक पंक्ति में। पथ वैसे ही जैसे रेफ़रेंस में हैं।

सीमाएँ, लॉग और त्रुटियाँ जिन्हें आप समझ सकें।

सीमाएँ जो आप पढ़ सकें

दो तरह के 429

request id से लॉग

की सिर्फ़ एक बार दिखती है

वही मॉडल, आपके टर्मिनल में।

प्रति टोकन, USD में। कोई सेटअप शुल्क नहीं, कोई न्यूनतम नहीं।

जानने योग्य।

क्या API OpenAI-संगत है?

API की कैसे मिलेगी?

मुझे कौन सा मॉडल भेजना चाहिए?

क्या आपका कोई SDK है?

क्या मेरा डेटा प्रशिक्षण में इस्तेमाल होता है?

बेस URL बदलें। अपना कोड रखें।

आगे की चीज़ें बनाएँ।

वह सब जिस पर आप बना सकते हैं। सब लाइव, सब दस्तावेज़ों में।

दो रूट, मॉडलों का एक सेट। वह इस्तेमाल करें जो आपका क्लाइंट पहले से बोलता है।

OpenAI-संगत

Cruxy चैट

हर रूट, एक-एक पंक्ति में। पथ वैसे ही जैसे रेफ़रेंस में हैं।

सीमाएँ, लॉग और त्रुटियाँ जिन्हें आप समझ सकें।

सीमाएँ जो आप पढ़ सकें

दो तरह के 429

request id से लॉग

की सिर्फ़ एक बार दिखती है

वही मॉडल, आपके टर्मिनल में।

प्रति टोकन, USD में। कोई सेटअप शुल्क नहीं, कोई न्यूनतम नहीं।

जानने योग्य।

क्या API OpenAI-संगत है?

API की कैसे मिलेगी?

मुझे कौन सा मॉडल भेजना चाहिए?

क्या आपका कोई SDK है?

क्या मेरा डेटा प्रशिक्षण में इस्तेमाल होता है?

बेस URL बदलें। अपना कोड रखें।