Chat completions

94 modelos de lenguaje de 10 fabricantes en un único endpoint compatible con OpenAI. Apunta cualquier SDK de OpenAI a Revana, cambia el nombre del modelo y paga por token con el mismo crédito prepago que el vídeo y las imágenes.

Haz una solicitud

curl https://api.revana.si/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $REVANA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.5","messages":[{"role":"user","content":"Write a haiku about routing."}]}'

La respuesta es el objeto chat.completion de OpenAI. Su id empieza con chat_, y usage añade cost_usd, el importe descontado de tu saldo por esta solicitud.

{
  "id": "chat_3f9c…",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1793318400,
  "model": "gpt-5.5",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "Cheapest path first,\nfallback waits in the wings,\nanswers still arrive."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 14,
    "completion_tokens": 18,
    "total_tokens": 32,
    "prompt_tokens_details": {
      "cached_tokens": 0
    },
    "cost_usd": 0.000141
  }
}

SDK de OpenAI

Todas las bibliotecas cliente de OpenAI funcionan sin cambios: configura la URL base y la clave.

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.revana.si/v1", api_key=os.environ["REVANA_API_KEY"])
reply = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.5",
    messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about routing."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai"

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.revana.si/v1", apiKey: process.env.REVANA_API_KEY })
const stream = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.5",
  messages: [{ role: "user", content: "Write a haiku about routing." }],
  stream: true,
})
for await (const chunk of stream) process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? "")

Herramientas como LangChain, LlamaIndex, el SDK de IA de Vercel, Cline u Open WebUI usan los mismos dos ajustes: un proveedor compatible con OpenAI con la URL base https://api.revana.si/v1 y tu clave.

Streaming

Envía "stream": true para recibir eventos enviados por el servidor en el formato chat.completion.chunk de OpenAI, que terminan con data: [DONE]. Añade "stream_options": {"include_usage": true} para un último fragmento con choices vacío y los usage de la solicitud, incluido cost_usd.

curl https://api.revana.si/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $REVANA_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-5.5","messages":[{"role":"user","content":"Write a haiku about routing."}],"stream":true}'

Facturación

• Pagas por los tokens que reporta el modelo: entrada, entrada en caché, escrituras en caché y salida (los tokens de razonamiento cuentan como salida), al precio del modelo por millón que aparece más abajo. Se cobra al micro-dólar del mismo saldo prepago que las generaciones.
• Mientras se ejecuta una solicitud, Revana retiene lo máximo que podría costar: su prompt más max_tokens (o max_completion_tokens; 8,192 cuando no se establece ninguno, y ese es el límite que se envía al modelo). Los modelos de razonamiento que pueden escribir más allá de max_tokens, y cualquier solicitud con esfuerzo de razonamiento xhigh o max, retienen la salida completa del modelo. La retención se libera cuando termina la solicitud y solo se cobran los tokens usados.
• Una solicitud sin respuesta, porque todas las rutas fallaron, no cuesta nada. Un stream que cierras a medias sigue ejecutándose hasta el final en el modelo, y se cobra por los tokens que usó.
• Algunos modelos fijan el precio según el tamaño del prompt, la hora del día o el esfuerzo de razonamiento; la página de cada modelo lo indica. El almacenamiento automático de prompts en caché funciona como en el fabricante del modelo, y los tokens en caché se cobran a la tarifa de caché; los marcadores cache_control explícitos se eliminan.
• Solo texto e imágenes (image_url) y solo herramientas de función: la búsqueda web, el audio, los archivos y la entrada de vídeo, las salidas predichas y las herramientas integradas se rechazan con 400 unsupported_parameter. Los parámetros ajenos al conjunto de chat completions de OpenAI se ignoran.
• Cada modelo tiene una ruta a su precio de lista. Cuando esa ruta está saturada, una solicitud puede ejecutarse en una ruta de respaldo, y se cobra el coste de esa ruta cuando es mayor, nunca más que la retención.

Errores

Los errores usan el formato de OpenAI, {"error": {"message", "type", "code"}}, así que los SDK lanzan sus excepciones habituales: 400 invalid_request | unsupported_parameter, 401, 402 insufficient_credits (recarga o reduce max_tokens), 404 model_not_found, 413 body_too_large (más de 20 MB), 429 concurrency_limit, 502 model_unavailable y 503 model_busy | busy (reintenta en unos segundos; no se cobró nada).

Modelos y precios

USD por millón de tokens. Haz clic en un modelo para ver su hoja de precios completa. La misma lista está en /data/llms.json.