APIキーはどうやって取得しますか？

Cruxyに登録し、クイックスタートに記載のデバイスログインのフローでキーを作成します。デバイスコードをリクエストし、ブラウザで承認し、キーをポーリングで取得します。APIキーはアプリと同じアカウントから発行され、APIはプランとは別にトークン単位で請求されます。

どのモデルを渡せばよいですか？

理由がなければautoを渡してください。Miraは短く大量の呼び出し向けのFastサイズ、VaaniはBalancedのデフォルト、Kaviは最も難しいタスク向けのDeepサイズです。サイズの背後にあるモデルは変わることがありますが、サイズのIDが契約です。

SDKはありますか？

チャット補完とモデル一覧には、どのOpenAIクライアントでも、すでに使っている言語のものがそのまま動きます。Cruxy独自のルートについては、ドキュメントがcurlと、fetchを使ったTypeScriptでリクエストを示しています。

私のデータは学習に使われますか？

あなたのプロンプトと出力は、明示的かつ個別の同意なしにAIモデルの学習に使われることはありません。リクエストログはモデル、トークン数、コスト、所要時間を保持し、内容は一切保持しません。詳細はプライバシーポリシーにあります。

開発者

次に来るものを作る。

1つのベースURL、1つのキー、その背後に3つのモデルサイズ。チャット向けのOpenAI互換API、メモリ、ボールト、ファイル、評価が必要なときのCruxy独自のルート、そしてリポジトリで動くCLI。

無料で始めるクイックスタートを読む

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
  }
}

リクエストは実際のものです。返答は例示で、形がわかるように短くしています。

ベースURL: api.cruxy.ai/v1
モデル: kavi · vaani · mira · auto
ストリーミング: OpenAIのSSE、[DONE]で終了
エラー: すべてに安定したコード

プラットフォーム

構築の土台になるすべて。すべて提供中で、すべてドキュメント化されています。

チャットAPI提供中3つのモデルサイズでのOpenAI互換チャット補完。ストリーミング、ツール呼び出し、リクエストごとに設定できるreasoning_effort。チャットガイド Cruxy Code提供中ターミナル向けのコーディングエージェント。コードベースを読み、承認のたびに差分を示してファイルを編集し、テストを実行し、プルリクエストを開きます。Cruxy Codeを見る Evals API提供中あなたが定義するケースのスイート、あなたが開始する実行、あなたが読み取る結果。評価ハーネスをOpenAI互換ルートに向けるか、評価ルートを直接使えます。APIリファレンス埋め込み、リランク、モデレーション提供中cruxy-embedはテキストをベクトルに変え、cruxy-rerankはクエリに対して候補を並べ替え、cruxy-guardはテキストをコンテンツ安全性カテゴリに照らして分類します。クックブックドキュメント提供中クイックスタート、すべてのルートのガイド、リトリーバル、ツールループ、ブラウザでのストリーミングを扱うクックブック、そして完全なAPIリファレンス。ドキュメントを読むステータス提供中稼働監視と障害情報を専用ドメインで。自分のコードを疑う前に、こちらを確認できます。ステータスを見る

チャット

2つのルート、1組のモデル。クライアントがすでに話せる方を使ってください。

チャットガイド

POST /v1/chat/completions

OpenAI互換

任意のOpenAIクライアントや評価ハーネスを、Cruxyのキーでhttps://api.cruxy.ai/v1に向けてください。標準のchat.completionオブジェクト、OpenAIのSSE、OpenAIのエラーエンベロープで、その中に安定したCruxyのコードが入ります。

temperature、top_p、max_tokens、reasoning_effortが反映される
ゲートウェイが使わないフィールドは拒否されず無視されるため、それらを送るハーネスもそのまま動く
あなたのメッセージとモデルによる再現可能な実行。メモリ、ボールト、ファイルはなし

POST /api/v1/chat

Cruxyチャット

同じモデルに、Cruxyアプリにあるすべてを。メモリの呼び出しと取り込み、ボールトと常設ルール、IDによるファイル、そしてすべての返答にusage.cost。

リクエストごとのmemory: { recall, capture }、ルールのオン・オフ、vault_id
すべてのレスポンスに、ティア、金額、通貨を含むusage.cost
ログから呼び出しを探し、フィードバックと結びつけるためのcruxy.request_id

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"}]}'

ストリーミング

streamをtrueにすると、返答はOpenAIのサーバー送信イベントとして届きます。コンテンツまたはツール呼び出しの差分を含むchat.completion.chunkフレームの後、[DONE]が来ます。

上流がストリームの途中で失敗した場合、ストリームは[DONE]ではなくエラーフレームで終わるため、クライアントは途切れと完了を区別できます。ツール呼び出しはどちらのルートでも動きます。モデルが呼び出せる関数を送り、返ってきたものを実行し、結果を送り返してください。

ツール呼び出しガイド

API

すべてのルートを、1行ずつ。パスはリファレンスの記載どおり。

完全なAPIリファレンス

グループルート内容ドキュメント

チャット

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

OpenAI互換のチャット補完、メモリ、ボールト、ルール、ファイルを備えたCruxy独自のチャット、そしてトークンカウンター。チャットガイド

モデル

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

ティアのカタログ。OpenAI形式のリストとして、またはコンテキストウィンドウ、料金、ツール対応、推論のデフォルトを含むCruxy独自のメタデータ付きで。モデルリファレンス

ツール呼び出し

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

モデルが呼び出せる関数を送り、返ってきた呼び出しを実行し、結果を送り返します。ツール呼び出しガイド

埋め込みとリランク

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

cruxy-embedでテキストをベクトルに変え、cruxy-rerankでクエリに対して候補文書を並べ替えます。埋め込みガイド

モデレーション

POST /api/v1/moderations

cruxy-guardでテキストをコンテンツ安全性カテゴリに照らして分類し、flaggedのブール値に基づいて処理します。モデレーションガイド

ファイル

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

ファイルのアップロード、一覧、ダウンロード、削除を行い、IDでCruxyチャットのリクエストに添付します。APIリファレンス

評価

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

あなたが定義するケースのスイート、あなたが開始する実行、あなたが読み取る結果。APIリファレンス

フィードバック

POST /api/v1/feedback

過去の呼び出しの結果をリクエストIDで報告します。採用、却下、高評価・低評価、テスト結果。フィードバックガイド

メモリ、ボールト、ルール

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

メモリの読み取りと削除、ボールトとそのメンバーの管理、アカウントまたはボールトの常設ルールの設定。APIリファレンス

上限とログ

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

キー単位と組織単位のリクエスト上限、そしてリクエストIDによるリクエストのログ。エラーリファレンス

キーと組織

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

キーのためのデバイスログイン、組織のメンバーと招待、そしてワークスペース。認証ガイド

運用

見通しの立つ上限、ログ、エラー。

エラーリファレンス

読み取れる上限

GET /api/v1/limitsは、60秒のウィンドウごとのキー単位と組織単位のチャットリクエスト上限を返し、ゲートウェイはX-RateLimitヘッダーを送ります。1分あたりのトークン数の制限はありません。

2種類の429

rate_limitedはリクエストが速すぎることを意味し、ペースを落とせば解消します。budget_exhaustedは支出の上限で、再試行だけでは解消しません。

リクエストIDごとのログ

すべてのリクエストは、モデル、トークン数、コスト、所要時間、ステータスとともに記録されます。プロンプトと返答は記録されません。GET /api/v1/logs/{request_id}で1件を読み取れます。

一度だけ表示されるキー

デバイスログインのフローでキーを取得します。キーは一度だけ表示され、ハッシュとしてのみ保存されます。保存時のシークレットはAES-256-GCMでフィールド単位に暗号化されます。

提供中

Cruxy Code

同じモデルを、ターミナルで。

複数ステップの変更を計画し、承認前にすべての差分を表示
デフォルトでは、すべての編集とコマンドの前に確認
テストコマンドを実行し、失敗を読み、修正を続ける
cruxy rollbackはどのターンの前の状態にもツリーを戻す
cruxy prは1回の承認でプルリクエストを開く

npm i -g @cruxy/cliCruxy Codeを見る

~/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)

実際のセッションを途中で切ったものです。CLIの出力は実際のもので、モデルの返答は例示です。

API料金

トークン単位、USD建て。初期費用も最低利用額もありません。

API料金の詳細

Fast· Mira

レイテンシとコストが最も重要な、短く大量の呼び出し。

入力: $0.20 / 1M
出力: $0.40 / 1M

コンテキスト: 64K
最大出力: 2K

Balanced· Vaani

日常の呼び出し。より低いレイテンシとコストで、高い品質。

入力: $0.65 / 1M
出力: $1.30 / 1M

コンテキスト: 128K
最大出力: 4K

Deep· Kavi

最も難しいタスク。深い推論と最大の出力予算。

入力: $0.76 / 1M
出力: $1.52 / 1M

コンテキスト: 256K
最大出力: 8K

1MトークンあたりのUSD、リクエストごとに計測。API価格はGSTを含みません。インドで請求されるアカウントには18%のGSTが加算されます（仕入税額控除が可能）。autoでは、呼び出しを処理したモデルの単価を支払います。

よくある質問

知っておきたいこと。

どのキーでもモデレーションチャットに届く前に、cruxy-guardで入力をスクリーニングできます。モデレーションAPIはどのプランのどのキーでも使えます。

はい、チャットとモデル一覧については。https://api.cruxy.ai/v1は/v1/chat/completionsと/v1/modelsをOpenAIの形式で提供するため、ベースURLとキーを変えれば既存のクライアントと評価ハーネスが動きます。ファイルから評価まで、残りのAPIはCruxy独自のもので、/api/v1の下にあります。

ベースURLを変えて、コードはそのまま。

無料で始め、トークン単位で支払い、ぶつかる前にすべての上限を読めます。

無料で始める APIリファレンス

次に来るものを作る。

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)

次に来るものを作る。

構築の土台になるすべて。 すべて提供中で、すべてドキュメント化されています。

2つのルート、1組のモデル。 クライアントがすでに話せる方を使ってください。

OpenAI互換

Cruxyチャット

すべてのルートを、1行ずつ。 パスはリファレンスの記載どおり。

見通しの立つ上限、ログ、エラー。

読み取れる上限

2種類の429

リクエストIDごとのログ

一度だけ表示されるキー

同じモデルを、ターミナルで。

トークン単位、USD建て。 初期費用も最低利用額もありません。

知っておきたいこと。

APIはOpenAI互換ですか？

APIキーはどうやって取得しますか？

どのモデルを渡せばよいですか？

SDKはありますか？

私のデータは学習に使われますか？

ベースURLを変えて、コードはそのまま。

次に来るものを作る。

構築の土台になるすべて。 すべて提供中で、すべてドキュメント化されています。

2つのルート、1組のモデル。 クライアントがすでに話せる方を使ってください。

OpenAI互換

Cruxyチャット

すべてのルートを、1行ずつ。 パスはリファレンスの記載どおり。

見通しの立つ上限、ログ、エラー。

読み取れる上限

2種類の429

リクエストIDごとのログ

一度だけ表示されるキー

同じモデルを、ターミナルで。

トークン単位、USD建て。 初期費用も最低利用額もありません。

知っておきたいこと。

APIはOpenAI互換ですか？

APIキーはどうやって取得しますか？

どのモデルを渡せばよいですか？

SDKはありますか？

私のデータは学習に使われますか？

ベースURLを変えて、コードはそのまま。

構築の土台になるすべて。すべて提供中で、すべてドキュメント化されています。

2つのルート、1組のモデル。クライアントがすでに話せる方を使ってください。

すべてのルートを、1行ずつ。パスはリファレンスの記載どおり。

トークン単位、USD建て。初期費用も最低利用額もありません。

構築の土台になるすべて。すべて提供中で、すべてドキュメント化されています。

2つのルート、1組のモデル。クライアントがすでに話せる方を使ってください。

すべてのルートを、1行ずつ。パスはリファレンスの記載どおり。

トークン単位、USD建て。初期費用も最低利用額もありません。