Документация

LQD Platform API — 801 модель, 274 skills, 1050 MCP-серверов. ETRL Chat — веб-чат с ИИ, Agent mode, генерация изображений, веб-поиск и Knowledge Base.

Quickstart — 3 шага до первого запроса

Models Platform полностью совместим с OpenAI API. Чтобы сделать первый запрос — три шага:

Зарегистрируйтесь — займёт меньше минуты, бесплатные модели доступны сразу.
Создайте API-ключ в разделе API Keys (ключ создаётся автоматически при регистрации).
Отправьте первый запрос — подставьте ваш ключ вместо sk-... в пример ниже.

cURL — первый запрос

curl https://lqd.llc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "GLM-5.2",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}],
    "max_tokens": 100
  }'

Больше примеров — на Python, TypeScript и Anthropic SDK ниже.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://lqd.llc/v1",
    api_key="sk-ваш-ключ"
)

response = client.chat.completions.create(
    model="GLM-5.2",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
    max_tokens=100
)

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

TypeScript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://lqd.llc/v1",
  apiKey: process.env.LQD_API_KEY
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "GLM-5.2",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }],
  max_tokens: 100
});

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

Авторизация

Используйте ваш API ключ в заголовке Authorization: Bearer sk-.... Ключ создаётся автоматически при регистрации.

Заголовок

Authorization: Bearer sk-ваш-ключ

Получить ключ: зарегистрируйтесь → дашборд → API Keys.

Модели

Доступно 801 модель от 8+ провайдеров — текстовые, мультимодальные, embedding-, rerank- и аудио-модели. Полный список — в каталоге.

Каждая модель доступна через нескольких провайдеров одновременно: LQD автоматически выбирает лучший по latency/цене, а при ошибке делает fallback на резервного — вы получаете ответ даже если один провайдер недоступен.

Провайдер	Тип	Популярные модели
Anthropic	Chat	Claude Opus 4, Claude Sonnet 5
Google	Chat + Image	Gemini 2.5 Pro/Flash
xAI	Chat + Image	Grok 4.3, Grok 4.20
Mistral	Chat + Audio + OCR	Mistral Large, Codestral, Voxtral
Together AI	Chat + Image + Video	Llama 4, Qwen3, FLUX, Veo
DeepInfra	Chat + Audio	GLM-5.2, DeepSeek, Qwen, TTS
SiliconFlow	Chat + Image	GLM, Qwen, FLUX, DeepSeek

Получить список всех моделей:

cURL

curl https://lqd.llc/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ"

Роутинг по приоритетам

Управляйте выбором провайдера через суффиксы в имени модели:

model: "glm-5.2:floor"

Самый дешёвый провайдер для этой модели

model: "glm-5.2:fast"

Самый быстрый провайдер (минимальная latency)

model: "glm-5.2:quality"

Лучший по capabilities (vision, function calling, thinking)

Без суффикса — используется умная балансировка по TPM/RPM (usage-based routing).

free-auto — бесплатные модели

Передайте model: "free-auto" и LQD будет маршрутизировать запрос только между бесплатными моделями — стоимость запроса $0. Идеально для прототипов, тестов и обучения.

✓ free-auto — роутер по бесплатным моделям (GPT-OSS, Llama, Qwen и др.). Стоимость: 0 ₽ за токены.

Также доступны другие мета-модели для интеллектуального роутинга:

"auto" — LQD сам выберет лучшую модель для задачи (code, reasoning, vision, general)
"free-auto" — только бесплатные модели ($0)

Python — free-auto

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://lqd.llc/v1", api_key="sk-...")

# Бесплатный запрос — free-auto выбирает из бесплатных моделей
resp = client.chat.completions.create(
    model="free-auto",
    messages=[{"role": "user", "content": "Напиши функцию сортировки на Python"}]
)
print(resp.model)  # покажет выбранную модель

Skills Market — 274 skill

Skills — это переиспользуемые наборы инструкций (SKILL.md) для AI-агентов и инструментов вроде Hermes, Claude Code, Cursor. В каталоге LQD доступно 274 skill по категориям: devops, mlops, productivity, creative и др.

Каталог/skills

Детальная страница/skills/[name]

Отправить свой skill/skills/submit

ДоступВсе тарифы, бесплатно

Каждый skill содержит описание, инструкции и опционально скрипты/шаблоны. Коллекция растёт ежедневно благодаря контентному пайплайну (collector + worker).

Чтобы установить skill — откройте его страницу в каталоге и следуйте инструкции в разделе «Install».

Memory API — память для AI

Memory API позволяет сохранять и извлекать контекст/предпочтения пользователя между запросами. Управление — через эндпоинт POST /v1/memory или в дашборде: /dashboard/memory.

Действияstore · retrieve · list · delete

ХранениеПостоянное, по API-ключу

МетаданныеПроизвольные поля в metadata

cURL — сохранить

curl https://lqd.llc/v1/memory \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "action": "store",
    "key": "user_preference",
    "value": "Отвечай кратко, без воды",
    "metadata": {"category": "style"}
  }'

Python — store + retrieve

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://lqd.llc/v1", api_key="sk-ваш-ключ")

# Сохранить память
client.post("/memory", json={
    "action": "store",
    "key": "tone",
    "value": "дружелюбный, с эмодзи",
})

# Получить память
result = client.post("/memory", json={
    "action": "retrieve",
    "key": "tone",
})
print(result.json())  # {"value": "дружелюбный, с эмодзи", ...}

Prompt-шаблоны

Готовые промпт-шаблоны для типовых задач. Передайте prompt_id и prompt_variables в запросе — LQD подставит переменные в шаблон и отправит модели.

translate

Перевод текста (text, target_lang)

code-review

Ревью кода (language, code)

assistant

Универсальный ассистент (task, context)

content-writer

Генерация контента (topic, tone, format)

cURL — prompt_id: translate

curl https://lqd.llc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "GLM-5.2",
    "prompt_id": "translate",
    "prompt_variables": {
      "text": "Привет, мир!",
      "target_lang": "English"
    }
  }'

Python — prompt_id: code-review

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://lqd.llc/v1", api_key="sk-ваш-ключ")

resp = client.chat.completions.create(
    model="GLM-5.2",
    extra_body={
        "prompt_id": "code-review",
        "prompt_variables": {
            "language": "python",
            "code": "def add(a, b): return a+b"
        }
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "review"}]
)
print(resp.choices[0].message.content)

Переменные зависят от шаблона. Список доступных переменных — в API Reference.

Anthropic-совместимый API

Models Platform поддерживает формат Anthropic Messages API. Используйте эндпоинт /v1/messages — LiteLLM принимает запрос в формате Anthropic и транслирует его к любой из 801 модели: GLM, DeepSeek, Claude, Gemini, Grok и другие работают через Anthropic SDK без переключения клиентов.

Это удобно для инструментов, заточенных под Anthropic SDK (Claude Code и др.): достаточно указать base_url и ваш API ключ. Авторизация и биллинг — как в OpenAI-режиме.

Python (Anthropic SDK)

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    base_url="https://lqd.llc",
    api_key="sk-ваш-ключ"
)

message = client.messages.create(
    model="GLM-5.2",
    max_tokens=100,
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}]
)

print(message.content[0].text)

TypeScript (Anthropic SDK)

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  baseURL: "https://lqd.llc",
  apiKey: process.env.LQD_API_KEY
});

const message = await client.messages.create({
  model: "GLM-5.2",
  max_tokens: 100,
  messages: [{ role: "user", content: "Привет!" }]
});

console.log(message.content[0].text);

cURL

curl https://lqd.llc/v1/messages \
  -H "x-api-key: sk-ваш-ключ" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "GLM-5.2",
    "max_tokens": 100,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}]
  }'

Поддерживается streaming ("stream": true), tool use, vision, prompt caching — все возможности Anthropic Messages API.

Streaming

Поддерживается Server-Sent Events (SSE). Передайте stream: true в теле запроса.

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://lqd.llc/v1",
    api_key="sk-ваш-ключ"
)

stream = client.chat.completions.create(
    model="DeepSeek-V4-Pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Расскажи историю"}],
    stream=True
)

for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

Генерация изображений

Доступно 30+ моделей генерации изображений: FLUX, Gemini Image, Imagen, Ideogram, Stable Diffusion. Используйте эндпоинт /v1/images/generations или /v1/chat/completions с modalities: ["image"].

Python — Image API

response = client.images.generate(
    model="FLUX.1-schnell",
    prompt="Космический кот в шлеме астронавта",
    n=1,
    size="1024x1024"
)

print(response.data[0].url)

Python — Gemini Image

# Gemini Image через chat completions
response = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash-image",
    messages=[{"role": "user", "content": "Нарисуй красный круг"}],
    modalities=["image"]
)

TTS — синтез речи

Доступно 20+ моделей синтеза речи (TTS): Kokoro, Voxtral, CSM, Chatterbox, CosyVoice, Fish Speech. Используйте эндпоинт /v1/audio/speech.

Python — TTS

response = client.audio.speech.create(
    model="csm-1b",
    input="Привет! Это тест синтеза речи.",
    voice="alloy"
)

# Сохранить в файл
response.write_to_file("speech.mp3")

Embeddings

Доступно 9 моделей эмбеддингов: Qwen3-Embedding (0.6B/4B/8B), Mistral Embed, Codestral Embed. Используйте эндпоинт /v1/embeddings.

Python — Embeddings

response = client.embeddings.create(
    model="Qwen3-Embedding-8B",
    input="Текст для векторизации"
)

vector = response.data[0].embedding
print(f"Размерность: {len(vector)}")

Batch API — скидка 50%

Для асинхронных задач без real-time требований используйте Batch API — запросы собираются в JSONL файл и обрабатываются пачкой со скидкой ~50% на все токены. Идеально для датасетов, массовой классификации, генерации описаний и бенчмарков.

Скидка на токены−50%

Completion windowдо 24 часов

Лимит запросов в файледо 50 000

Формат JSONL файла — каждая строка это отдельный запрос:

JSONL — формат входного файла

{"custom_id": "req-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions",
 "body": {"model": "GLM-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}], "max_tokens": 100}}
{"custom_id": "req-2", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions",
 "body": {"model": "GLM-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Как дела?"}], "max_tokens": 100}}

Полный цикл: загрузка файла → создание batch → ожидание → скачивание результатов:

Python — полный цикл

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://lqd.llc/v1",
    api_key="sk-ваш-ключ"
)

# 1. Создаём JSONL с запросами (каждая строка — один запрос)
import json, io

requests = [
    {"custom_id": "req-1", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions",
     "body": {"model": "GLM-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Привет!"}], "max_tokens": 100}},
    {"custom_id": "req-2", "method": "POST", "url": "/v1/chat/completions",
     "body": {"model": "GLM-5.2", "messages": [{"role": "user", "content": "Как дела?"}], "max_tokens": 100}},
]

content = "\n".join(json.dumps(r, ensure_ascii=False) for r in requests)

# 2. Загружаем файл (purpose="batch")
file = client.files.create(
    file=io.BytesIO(content.encode("utf-8")),
    purpose="batch"
)

# 3. Создаём batch — скидка ~50% на токены
batch = client.batches.create(
    input_file_id=file.id,
    endpoint="/v1/chat/completions",
    completion_window="24h",
    metadata={"description": "Test batch"}
)
print(f"Batch ID: {batch.id}, статус: {batch.status}")

# 4. Проверяем статус
import time
while batch.status not in ("completed", "failed", "cancelled"):
    time.sleep(10)
    batch = client.batches.retrieve(batch.id)
    print(f"Статус: {batch.status}")

# 5. Скачиваем результаты
result = client.files.content(batch.output_file_id)
print(result.text)

Эндпоинты: POST /v1/files (purpose=batch), POST /v1/batches, GET /v1/batches/{id}, GET /v1/batches/{id}/results. Совместимо с OpenAI Batch API SDK.

Responses API

OpenAI Responses API — современный stateless API для агентных workflows. Управляйте reasoning effort, подключайте встроенные инструменты (web search, code interpreter) и получайте структурированный результат в одном запросе.

cURL

curl https://lqd.llc/v1/responses \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "GLM-5.2",
    "input": "Объясни квантовую запутанность простыми словами",
    "tools": [{"type": "web_search"}],
    "reasoning": {"effort": "medium"}
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://lqd.llc/v1", api_key="sk-ваш-ключ")

response = client.responses.create(
    model="GLM-5.2",
    input="Составь план поездки в Японию на 7 дней",
    tools=[{"type": "web_search"}],
)

print(response.output_text)

Эндпоинт: POST /v1/responses. Поддерживаются streaming, tool calls, reasoning и structured outputs.

Rerank

Переранжирование документов для RAG и поиска. Передайте запрос и набор документов — модель вернёт их с relevance_score от 0 до 1, отсортированных по релевантности. Доступна модель Qwen3-Reranker-8B.

cURL

curl https://lqd.llc/v1/rerank \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "Qwen3-Reranker-8B",
    "query": "Как настроить двухфакторную аутентификацию?",
    "documents": [
      "Для включения 2FA откройте настройки безопасности.",
      "Документация по установке приложения.",
      "Аутентификатор генерирует одноразовые коды каждые 30 секунд.",
      "Инструкция по сбросу пароля."
    ],
    "top_n": 2
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://lqd.llc/v1", api_key="sk-ваш-ключ")

result = client.post(
    "/rerank",
    json={
        "model": "Qwen3-Reranker-8B",
        "query": "Как настроить 2FA?",
        "documents": [
            "Откройте настройки безопасности для включения 2FA.",
            "Документация по установке.",
            "Аутентификатор выдаёт коды каждые 30 секунд.",
        ],
        "top_n": 2,
    },
)

for item in result.json()["results"]:
    print(f"#{item['index']} score={item['relevance_score']:.3f}")

Эндпоинт: POST /v1/rerank. Параметр top_n ограничивает число возвращаемых документов.

Guardrails (PII)

Автоматическое маскирование чувствительных данных (email, телефон, ИНН, паспорт) перед отправкой в LLM. Передайте параметр guardrails в теле запроса — LQD заменит чувствительные данные на плейсхолдеры, вызовет модель и вернёт результат с восстановленными значениями.

cURL

curl https://lqd.llc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "GLM-5.2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Мой email: ivan@example.com, телефон: +7 999 123-45-67"}
    ],
    "guardrails": {
      "enabled": true,
      "rules": ["email", "phone", "inn", "passport"]
    }
  }'

Доступные правила маскирования

emailphoneinnpassportcard

⚠ Доступно для подписчиков Premium+.

MCP Gateway — 1050 серверов

Model Context Protocol — доступ к 1050 MCP-серверам (GitHub, базы данных, API, файлы и др.) через единый endpoint LQD. Модель сама вызывает нужные инструменты в процессе генерации ответа — вам не нужно писать отдельный код для каждой интеграции.

Каталог MCP-серверов/mcp

API MCP Gatewayapi.lqd.llc/mcp

Детальная страница/mcp/[name]

ДоступВсе тарифы, бесплатно

cURL

curl https://lqd.llc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-ваш-ключ" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "GLM-5.2",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Создай issue в репозитории myorg/api: не работает логин"}
    ],
    "mcp_servers": ["github"],
    "tools": "auto"
  }'

Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://lqd.llc/v1", api_key="sk-ваш-ключ")

response = client.chat.completions.create(
    model="GLM-5.2",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Покажи последние 5 коммитов в myorg/api"}
    ],
    extra_body={
        "mcp_servers": ["github"],
        "tools": "auto",
    },
)

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

Биллинг и оплата

Оплата pay-as-you-go — вы платите только за фактически использованные токены. Стоимость списывается с баланса автоматически после каждого запроса. Пополнение принимается через платёжного провайдера Platega.io.

Тарифные планыFree · Premium · Pro · Enterprise

Способы оплатыБанковские карты · СБП · Криптовалюта

Минимальное пополнение100 ₽

Комиссия LQDот 15% (объёмные скидки до 7%)

Комиссия платёжного методаСБП 8.5% · Карты 9.5% · Крипто 5%

Пополнение баланса/billing → Platega.io → зачисление

Курс ₽ → $100₽ = $1 (зафиксирован)

Кошельки и купоныПромокоды, реферальные бонусы

free-autoБесплатные модели ($0) на всех планах

Поток оплаты: раздел /billing → выбор суммы и метода → редирект на pay.platega.io → после успешной оплаты баланс автоматически пополняется (вебхук протестирован и настроен).

Список транзакций и текущий баланс — в дашборде. Подробнее о тарифах — на странице /pricing.

Безопасность

PII GuardrailsPresidio: маскирование email, телефона, ИНН, паспорта

OIDC ProviderOAuth 2.1 для SSO и интеграций

API ключиAES-256 при хранении, ротация, до 10 на аккаунт

ТранспортTLS 1.2+ для всех запросов

54-ФЗФискальный чек на каждое пополнение

Мы не используем ваши данные для обучения моделей. Запросы к провайдерам передаются по TLS. Подробнее — в Политике конфиденциальности.

Командные бюджеты

Создавайте команды с общим бюджетом, разделяйте доступ по отделам. Каждый участник получает свой API ключ, а расходы списываются с общего баланса команды.

Общий бюджетЛимит на всю команду

Индивидуальные ключиЛичный API ключ для каждого участника

Ролевая модельOwner / Admin / Member

Аналитика расходовПо ключу, модели, периоду

Для создания команды напишите в поддержку или используйте раздел Teams в дашборде.

Цены и оплата

Стоимость моделейКак у провайдера, без наценки

Курс ₽ → $100₽ = $1 (зафиксирован)

Free tierБесплатные модели при регистрации

ПополнениеКарты, СБП, Крипто (Platega.io)

Платёжная комиссияСБП 8.5% · Карты 9.5% · Крипто 5%

Лимиты

Токенов в минуту (TPM)20 000 (повышается)

Запросов в минуту (RPM)60

Параллельных запросов10 на ключ

Timeout600 сек

Лимиты повышаются автоматически после первых оплат или по запросу в поддержку.

Готовы начать?

Зарегистрируйтесь и получите доступ к бесплатным моделям

Начать бесплатно Гайды по инструментам