API 키는 어떻게 받습니까?

Cruxy에 가입하고 빠른 시작에 설명된 디바이스 로그인 절차로 키를 만드십시오: 디바이스 코드를 요청하고, 브라우저에서 승인하고, 키를 폴링합니다. API 키는 앱과 같은 계정에서 나오며, API는 요금제와 별도로 토큰당 과금됩니다.

어떤 모델을 전달해야 합니까?

특별한 이유가 없다면 auto를 전달하십시오. Mira는 짧은 대량 호출을 위한 Fast 크기, Vaani는 균형 잡힌 기본값, Kavi는 가장 어려운 작업을 위한 Deep 크기입니다. 크기 뒤의 모델은 바뀔 수 있지만, 크기 ID가 약속입니다.

chat completions와 models에는 이미 쓰는 어떤 언어의 OpenAI 클라이언트든 작동합니다. Cruxy 자체 라우트에 대해서는 문서가 curl로, 그리고 fetch를 쓰는 TypeScript로 요청을 보여 줍니다.

내 데이터가 학습에 사용됩니까?

프롬프트와 출력은 사용자의 명시적이고 별도의 동의 없이는 AI 모델 학습에 사용되지 않습니다. 요청 로그에는 모델, 토큰 수, 비용, 시간만 남고 내용은 전혀 남지 않습니다. 전체 내용은 개인정보 처리방침에 있습니다.

개발자

다음에 올 것을 만드십시오.

하나의 기본 URL, 하나의 키, 그 뒤의 세 가지 모델 크기. 채팅용 OpenAI 호환 API, 메모리, 볼트, 파일, 평가가 필요할 때 쓰는 Cruxy 자체 라우트, 그리고 저장소에서 작동하는 CLI.

무료로 시작하기 빠른 시작 읽기

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
  }
}

요청은 실제입니다. 응답은 예시이며 형태만 남도록 줄였습니다.

기본 URL: api.cruxy.ai/v1
모델: kavi · vaani · mira · auto
스트리밍: OpenAI의 SSE, [DONE]으로 종료
오류: 모든 오류에 안정적인 코드

플랫폼

개발에 쓸 수 있는 모든 것. 모두 제공 중이며, 모두 문서화되어 있습니다.

채팅 API제공 중세 가지 모델 크기의 OpenAI 호환 chat completions. 스트리밍, 도구 호출, 그리고 요청마다 설정하는 reasoning_effort.채팅 가이드 Cruxy Code제공 중터미널용 코딩 에이전트. 코드베이스를 읽고, 각 승인 전에 diff를 보여 주며 파일을 편집하고, 테스트를 실행하고, 풀 리퀘스트를 엽니다.Cruxy Code 살펴보기 Evals API제공 중직접 정의하는 케이스 스위트, 직접 시작하는 실행, 직접 읽어 오는 결과. 평가 하네스를 OpenAI 호환 라우트로 향하게 하거나, 평가 라우트를 직접 사용하십시오.API 레퍼런스 임베딩, 리랭크, 모더레이션제공 중cruxy-embed는 텍스트를 벡터로 바꾸고, cruxy-rerank는 후보를 질의에 따라 정렬하며, cruxy-guard는 텍스트를 콘텐츠 안전 범주에 따라 분류합니다.쿡북 문서제공 중빠른 시작, 모든 라우트에 대한 가이드, 리트리벌, 도구 루프, 브라우저 스트리밍을 담은 쿡북, 그리고 전체 API 레퍼런스.문서 읽기 상태제공 중별도 도메인의 실시간 점검과 장애 내역. 코드를 확인하기 전에 저희를 먼저 확인할 수 있습니다.상태 보기

채팅

두 개의 라우트, 하나의 모델 세트. 클라이언트가 이미 쓰는 쪽을 사용하십시오.

채팅 가이드

POST /v1/chat/completions

OpenAI 호환

어떤 OpenAI 클라이언트나 평가 하네스든 Cruxy 키와 함께 https://api.cruxy.ai/v1로 향하게 하십시오. 표준 chat.completion 객체, OpenAI의 SSE, 그리고 안에 안정적인 Cruxy 코드가 담긴 OpenAI의 오류 봉투.

temperature, top_p, max_tokens, reasoning_effort를 그대로 반영합니다
게이트웨이가 쓰지 않는 필드는 거부하지 않고 무시하므로, 그런 필드를 보내는 하네스도 그대로 실행됩니다
메시지와 모델만으로 재현 가능한 실행. 메모리도, 볼트도, 파일도 없음

POST /api/v1/chat

Cruxy 채팅

같은 모델에 Cruxy 앱이 가진 모든 것: 메모리 불러오기와 기록, 볼트와 상시 규칙, ID로 지정하는 파일, 그리고 모든 답변의 usage.cost.

요청마다 memory: { recall, capture }, 규칙 켬 또는 끔, vault_id
모든 응답에 등급, 금액, 통화가 담긴 usage.cost
로그에서 호출을 찾고 피드백과 연결하는 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"}]}'

스트리밍

stream을 true로 설정하면 답변이 OpenAI의 server-sent events로 도착합니다: 콘텐츠 또는 도구 호출 델타가 담긴 chat.completion.chunk 프레임, 그리고 [DONE].

업스트림이 스트림 도중 실패하면 스트림은 [DONE] 대신 오류 프레임으로 끝나므로, 클라이언트가 중단과 정상 종료를 구분할 수 있습니다. 도구 호출은 두 라우트 모두에서 작동합니다: 모델이 호출할 수 있는 함수를 보내고, 모델이 돌려준 것을 실행하고, 결과를 다시 전달하십시오.

도구 호출 가이드

API

모든 라우트를 한 줄씩. 경로는 레퍼런스에 나열된 대로.

전체 API 레퍼런스

그룹라우트하는 일문서

채팅

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

OpenAI 호환 chat completions, 메모리, 볼트, 규칙, 파일이 있는 Cruxy 자체 채팅, 그리고 토큰 카운터.채팅 가이드

모델

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

등급 카탈로그, OpenAI 목록으로 또는 Cruxy 자체 메타데이터와 함께: 컨텍스트 윈도우, 요금, 도구 지원, 추론 기본값.모델 레퍼런스

도구 호출

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

모델이 호출할 수 있는 함수를 보내고, 모델이 돌려준 호출을 실행하고, 결과를 다시 전달합니다.도구 호출 가이드

임베딩과 리랭크

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

cruxy-embed로 텍스트를 벡터로 바꾸고, cruxy-rerank로 후보 문서를 질의에 따라 정렬합니다.임베딩 가이드

모더레이션

POST /api/v1/moderations

cruxy-guard로 텍스트를 콘텐츠 안전 범주에 따라 분류하고 flagged 불리언에 따라 처리합니다.모더레이션 가이드

파일

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

파일을 업로드, 나열, 다운로드, 삭제하고, ID로 Cruxy 채팅 요청에 첨부합니다.API 레퍼런스

평가

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

직접 정의하는 케이스 스위트, 직접 시작하는 실행, 그리고 직접 읽어 오는 결과.API 레퍼런스

피드백

POST /api/v1/feedback

이전 호출의 결과를 요청 ID로 보고합니다: 수락, 거절, 좋아요/싫어요, 테스트 결과.피드백 가이드

메모리, 볼트, 규칙

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

메모리를 읽고 삭제하고, 볼트와 그 구성원을 관리하고, 계정이나 볼트의 상시 규칙을 설정합니다.API 레퍼런스

한도와 로그

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

키별 및 조직별 요청 상한, 그리고 요청 ID별 요청 로그.오류 레퍼런스

키와 조직

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

키를 위한 디바이스 로그인, 조직의 구성원과 초대, 그리고 워크스페이스.인증 가이드

운영

이해하고 예측할 수 있는 한도, 로그, 오류.

오류 레퍼런스

읽을 수 있는 한도

GET /api/v1/limits는 60초 창마다의 키별 및 조직별 채팅 요청 상한을 돌려주고, 게이트웨이는 X-RateLimit 헤더를 보냅니다. 분당 토큰 제한은 없습니다.

두 종류의 429

rate_limited는 요청이 너무 빨리 도착한다는 뜻이며, 속도를 늦추면 해소됩니다. budget_exhausted는 지출 상한으로, 재시도만으로는 해소되지 않습니다.

요청 ID별 로그

모든 요청은 모델, 토큰 수, 비용, 시간, 상태와 함께 기록되며, 프롬프트나 답변은 전혀 기록되지 않습니다. GET /api/v1/logs/{request_id}로 하나를 읽어 올 수 있습니다.

한 번만 표시되는 키

디바이스 로그인 절차로 키를 받습니다. 키는 정확히 한 번만 표시되며 해시로만 저장됩니다. 저장된 시크릿은 AES-256-GCM으로 필드 단위로 암호화됩니다.

제공 중

Cruxy Code

같은 모델을 터미널에서.

여러 단계의 변경을 계획하고 승인 전에 모든 diff를 보여 줍니다
기본적으로 모든 편집과 모든 명령 전에 묻습니다
테스트 명령을 실행하고, 실패를 읽고, 계속 고칩니다
cruxy rollback은 어느 턴 이전으로든 트리를 복원합니다
cruxy pr은 한 번의 승인 뒤에 풀 리퀘스트를 엽니다

npm i -g @cruxy/cliCruxy Code 살펴보기

~/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)

실제 세션을 짧게 잘랐습니다. CLI 출력은 실제이며, 모델의 답변은 예시입니다.

API 요금

토큰당, USD로. 초기 비용도 최소 금액도 없습니다.

API 요금 전체 보기

Fast· Mira

지연 시간과 비용이 가장 중요한 짧은 대량 호출.

입력: $0.20 / 1M
출력: $0.40 / 1M

컨텍스트: 64K
최대 출력: 2K

Balanced· Vaani

일상적인 호출: 더 낮은 지연 시간과 비용으로 탄탄한 품질.

입력: $0.65 / 1M
출력: $1.30 / 1M

컨텍스트: 128K
최대 출력: 4K

Deep· Kavi

가장 어려운 작업: 깊은 추론과 가장 큰 출력 예산.

입력: $0.76 / 1M
출력: $1.52 / 1M

컨텍스트: 256K
최대 출력: 8K

1M 토큰당 USD, 요청마다 측정. API 요금에는 GST가 포함되지 않습니다. 인도에서 결제되는 계정에는 18% GST가 추가됩니다(매입세액 공제 가능). auto를 쓰면 호출을 처리한 모델의 요율로 지불합니다.

질문

알아 두면 좋은 점.

어떤 키로든 모더레이션채팅에 도달하기 전에 cruxy-guard로 입력을 검사하십시오. 모더레이션 API는 어떤 요금제의 어떤 키로도 사용할 수 있습니다.

채팅과 모델 목록에 대해서는 그렇습니다. https://api.cruxy.ai/v1이 /v1/chat/completions와 /v1/models를 OpenAI의 형태로 제공하므로, 기존 클라이언트와 평가 하네스는 기본 URL과 키만 바꾸면 작동합니다. 파일부터 평가까지 API의 나머지는 Cruxy 자체의 것이며 /api/v1 아래에 있습니다.

기본 URL만 바꾸십시오. 코드는 그대로.

무료로 시작하고, 토큰당 지불하고, 부딪히기 전에 모든 한도를 읽으십시오.

무료로 시작하기 API 레퍼런스

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)

다음에 올 것을 만드십시오.

개발에 쓸 수 있는 모든 것. 모두 제공 중이며, 모두 문서화되어 있습니다.

두 개의 라우트, 하나의 모델 세트. 클라이언트가 이미 쓰는 쪽을 사용하십시오.

OpenAI 호환

Cruxy 채팅

모든 라우트를 한 줄씩. 경로는 레퍼런스에 나열된 대로.

이해하고 예측할 수 있는 한도, 로그, 오류.

읽을 수 있는 한도

두 종류의 429

요청 ID별 로그

한 번만 표시되는 키

같은 모델을 터미널에서.

토큰당, USD로. 초기 비용도 최소 금액도 없습니다.

알아 두면 좋은 점.

API는 OpenAI와 호환됩니까?

API 키는 어떻게 받습니까?

어떤 모델을 전달해야 합니까?

SDK가 있습니까?

내 데이터가 학습에 사용됩니까?

기본 URL만 바꾸십시오. 코드는 그대로.

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두 개의 라우트, 하나의 모델 세트. 클라이언트가 이미 쓰는 쪽을 사용하십시오.

OpenAI 호환

Cruxy 채팅

모든 라우트를 한 줄씩. 경로는 레퍼런스에 나열된 대로.

이해하고 예측할 수 있는 한도, 로그, 오류.

읽을 수 있는 한도

두 종류의 429

요청 ID별 로그

한 번만 표시되는 키

같은 모델을 터미널에서.

토큰당, USD로. 초기 비용도 최소 금액도 없습니다.

알아 두면 좋은 점.

API는 OpenAI와 호환됩니까?

API 키는 어떻게 받습니까?

어떤 모델을 전달해야 합니까?

SDK가 있습니까?

내 데이터가 학습에 사용됩니까?

기본 URL만 바꾸십시오. 코드는 그대로.