Beget Cloud запустил ИИ‑шлюз: единый OpenAI‑совместимый API для LLM

В Beget Cloud появился ИИ‑шлюз, через который можно подключать большие языковые модели: Claude, GPT, GLM, DeepSeek и другие. Подключение идёт через один OpenAI‑совместимый API, оплата — по токенам, ключи управляются в панели. Своя AI‑инфраструктура для этого не нужна. Ниже расскажем, как работает шлюз, для каких задач он подойдёт и как отправить первый запрос.

Зачем это нужно

Чтобы встроить LLM в продукт или внутренние процессы, обычно приходится решать много сопутствующих задач. Нужно заводить аккаунты у нескольких провайдеров и хранить их ключи. Под каждую модель пишется своя интеграция, а расходы приходится считать вручную. Если модели разворачивать самостоятельно, добавляется ещё и инфраструктура.

ИИ‑шлюз убирает эту прослойку. Вы выбираете модель в панели, создаёте ключ и отправляете запросы через стандартный OpenAI‑совместимый интерфейс. Чтобы сменить модель, достаточно поменять один параметр в запросе — код интеграции переписывать не нужно.

Что умеет шлюз

• Один API для разных моделей. Интеграция одна, модели можно переключать под задачу.

• Совместимость с OpenAI. Подойдут готовые SDK, библиотеки и инструменты, которые уже работают с OpenAI API.

• Управление в панели. Выбор моделей, создание и отзыв ключей — всё в одном месте.

• Контроль расходов. Для каждого API‑ключа можно задать месячный лимит.

Какие модели доступны

Вот некоторые из них:

• claude-opus-5.5

• claude-sonnet-5.5

• gpt-6.1-sol

• gpt-6-astra

• glm-5.3

• deepseek-v4-flash

Список мы регулярно пополняем. Актуальный перечень с ценами есть на странице сервиса ^[1] и в панели управления.

Пример запроса

Поскольку API совместим с OpenAI, подойдёт официальный SDK. Нужно только указать адрес шлюза:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="ВАШ_КЛЮЧ",
    base_url="https://api-llm.beget.com/v1/",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-5.5",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Сделай краткое саммари этого текста: ..."}
    ],
)

print(response.choices[0].message.content)

То же самое через curl:

curl https://api-llm.beget.com/v1/chat/completions 
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}]
  }'

Сравнить ответы разных моделей на одном запросе можно в цикле:

for model in ["claude-opus-5.5", "gpt-6.1-sol", "glm-5.3"]:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": "Объясни, что такое RAG, в двух предложениях"}],
    )
    print(f"--- {model} ---n{r.choices[0].message.content}n")

Где это пригодится

• Боты и ассистенты. Поддержка клиентов, внутренние помощники, боты в мессенджерах.

• AI‑функции в продукте. Генерация текста, саммари, ответы на вопросы, обработка пользовательского контента.

• Автоматизация. Классификация и разбор данных в скриптах и пайплайнах. Для потоковых задач подойдут быстрые и недорогие модели вроде deepseek-v4-flash.

• Прототипы и MVP. Гипотезу можно проверить за вечер без отдельной инфраструктуры.

• Сравнение моделей. Под каждую задачу выбирается своя LLM, способ интеграции при этом не меняется.

Сколько стоит

Оплата идёт по факту использования: считаются входящие и исходящие токены, тариф зависит от модели. Деньги списываются с баланса аккаунта. Чтобы расходы не вышли из‑под контроля, для ключа можно задать месячный лимит.

Что дальше

В ближайших планах:

• Подробная статистика расходов с разбивкой по ключам и моделям.

• Песочница для тестирования моделей. В ней можно будет сравнить модели в изолированной среде до того, как встраивать их в рабочие процессы.

Как попробовать

1. Откройте раздел ИИ-шлюза в панели управления ^[2].

2. Выберите модель и создайте API-ключ.

3. Отправьте первый запрос, например из кода выше.

Вопросы и обратную связь ждём в комментариях. Ещё вы можете связаться с нами ^[3] напрямую, следить за новостями в Telegram‑канале ^[4] или обсудить ИИ‑шлюз и другие продукты Beget Cloud в нашем чате ^[5].