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1. Crie uma chave API

Faça login no console Modelflare, abra API Keys e crie uma chave. Escolha um grupo não padrão que liste o modelo que você deseja chamar.

Mantenha a chave pronta. Não coloque-o no código do lado do cliente ou em um repositório público.

2. Envie uma primeira solicitação

O endpoint Chat Completions compatível com OpenAI é:

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"}
    ]
  }'

Píton

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);

Substitua gpt-5.6-sol por um modelo que sua chave possa acessar. O catálogo ao vivo está em Modelos e preços.

3. Escolha a superfície certa a seguir

• Agentes de codificação: Codex, Claude Code, Grok Build
• Modelos de imagem: Modelos de imagem
• Modelos de vídeo: Modelos de vídeo
• Fluxo de trabalho do agente: Media Skill
• Qual família chamar: Qual endpoint chamar