Schnellstart

1. Erstellen Sie einen API-Schlüssel

Melden Sie sich bei der Modelflare-Konsole an, öffnen Sie API-Schlüssel und erstellen Sie einen Schlüssel. Wählen Sie eine nicht standardmäßige Gruppe aus, die das Modell auflistet, das Sie aufrufen möchten.

Halten Sie den Schlüssel bereit. Platzieren Sie es nicht in clientseitigem Code oder einem öffentlichen Repository.

2. Senden Sie eine erste Anfrage

Der OpenAI-kompatible Chat Completions-Endpunkt ist:

POSThttps://modelflare.dev/v1/chat/completions

cURL

bash

curl https://modelflare.dev/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_MODELFLARE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello"}
    ]
  }'

Python

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_MODELFLARE_API_KEY",
    base_url="https://modelflare.dev/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)

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

Node.js

JavaScript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  apiKey: "YOUR_MODELFLARE_API_KEY",
  baseURL: "https://modelflare.dev/v1",
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

Ersetzen Sie gpt-5.6-sol durch ein Modell, auf das Ihr Schlüssel zugreifen kann. Der Live-Katalog ist auf Modelle & Preise verfügbar.

3. Wählen Sie als nächstes die richtige Oberfläche aus

• Codierungsagenten: Codex, Claude Code, Grok Build
• Bildmodelle: Bildmodelle
• Videomodelle: Videomodelle
• Agenten-Workflow: Media Skill
• Welche Familie aufgerufen werden soll: Welcher Endpunkt aufgerufen werden soll