Cookbook

レシピ

よくあるタスクや普段お使いのツール向けの、短くコピペできるレシピ集。すべて https://api.apigator.ai/v1 にApigatorキーで接続します。詳細リファレンス:/docs。

タスク

チャット(Python)

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apigator.ai/v1", api_key="sk-...")
r = client.chat.completions.create(model="gpt-4o",
    messages=[{"role":"user","content":"Hello!"}])
print(r.choices[0].message.content)

画像を生成

curl https://api.apigator.ai/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -d '{"model":"openai/gpt-image-1","prompt":"a red crocodile mascot","n":1}'

音声を文字起こし(音声認識)

curl https://api.apigator.ai/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer sk-..." \
  -F model="groq/whisper-large-v3" \
  -F file=@speech.mp3

埋め込み → RAG

テキストをチャンクに分けて埋め込み、ベクトルを保存。クエリを埋め込んで最も近いものを取得し、チャットモデルで回答します。

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apigator.ai/v1", api_key="sk-...")

def embed(texts):
    r = client.embeddings.create(model="openai/text-embedding-3-small", input=texts)
    return [d.embedding for d in r.data]

# 1) embed + store your docs' vectors  2) embed the query  3) retrieve top-k by cosine
# 4) pass the retrieved text as context to client.chat.completions.create(...)

判断モデル:分類と振り分け(TypeSafe Jev)

任意のテキストに型付きの質問をして、キャリブレーション済みの確率を受け取れます——パース不要。チャットモデルではなく、専用のエンドポイントを使います。詳しくは /jev。

import requests

r = requests.post(
    "https://api.apigator.ai/typesafe/v1/systemone",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-..."},
    json={
        "model": "jev-latest",
        "state": "Help! My payouts have been failing for 3 days.",
        "questions": {
            "department": {"type": "choice", "instructions": "Which team should handle this?",
                           "criteria": {"billing": "Payments", "technical": "Bugs, integrations", "sales": "Pricing"}},
            "is_urgent": {"type": "noul", "instructions": "Does this convey urgency?"},
        },
    },
)
a = r.json()["answers"]
print(a["department"]["choice"], a["department"]["confidence"])  # billing 0.81
print(a["is_urgent"]["noul"])                                    # 0.95 = P(yes)

お使いのツールと連携

ApigatorはOpenAI互換なので、base URLとキーを設定できるツールならどれでも使えます。

LangChain(Python)

from langchain_openai import ChatOpenAI
llm = ChatOpenAI(base_url="https://api.apigator.ai/v1", api_key="sk-...", model="gpt-4o")

Vercel AI SDK(Node)

import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";
const apigator = createOpenAI({ baseURL: "https://api.apigator.ai/v1", apiKey: process.env.APIGATOR_KEY });
// const { text } = await generateText({ model: apigator("gpt-4o"), prompt: "Hi" });

Cursor

Settings → Models → OpenAI API Key:Override Base URL を https://api.apigator.ai/v1 に設定し、Apigatorキーを貼り付け、モデルID(例:gpt-4o)を追加します。

Cline / Continue / Aider

OpenAI Compatible プロバイダーを選択。Base URL は https://api.apigator.ai/v1、APIキーは sk-...、モデルは /models の任意のID。Aiderの場合:OPENAI_API_BASE=https://api.apigator.ai/v1 OPENAI_API_KEY=sk-... aider --model gpt-4o。

Claude Code CLI

コマンド1つ:curl -fsSL https://apigator.ai/setup-claude-cli.sh | bash。詳細ガイド:/claude-cli。