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Tudo abaixo conversa com https://api.bayle.ai.

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Me ajude a configurar isto para usar a Bayle AI, uma API compatível com a OpenAI. Guia completo: https://docs.bayle.ai/pt-br/quickstart/

Objetivo: fazer minha primeira chat completion na Bayle a partir deste projeto, usando o próprio SDK da OpenAI apontado para a Bayle.

1. Veja se este projeto usa Python ou Node (um pyproject.toml ou requirements.txt, ou um package.json). Se não usar nenhum, pergunte qual usar. Instale o SDK se faltar: `pip install openai` ou `npm install openai`.
2. Escolha um modelo. Liste os modelos de texto (não precisa de key) e me mostre uma lista curta:
   curl -s "https://api.bayle.ai/models?type=text" | jq -r '.data[].id'
   Deixe eu escolher e use esse id como MODEL_ID.
3. Crie um script pequeno (first_call.py ou first_call.mjs) que monta o client a partir do ambiente e envia uma chat completion.
   Python:
   import os
   from openai import OpenAI
   client = OpenAI(api_key=os.environ["BAYLE_API_KEY"], base_url="https://api.bayle.ai")
   completion = client.chat.completions.create(
       model="MODEL_ID",
       messages=[{"role": "user", "content": "In one sentence, what is an embedding?"}],
   )
   print(completion.choices[0].message.content)
   Node:
   import OpenAI from 'openai'
   const client = new OpenAI({ apiKey: process.env.BAYLE_API_KEY, baseURL: 'https://api.bayle.ai' })
   const completion = await client.chat.completions.create({
     model: 'MODEL_ID',
     messages: [{ role: 'user', content: 'In one sentence, what is an embedding?' }],
   })
   console.log(completion.choices[0].message.content)
4. Rode o script e me mostre a resposta.

Regras:
1. A base URL é https://api.bayle.ai exatamente como está escrita. Não acrescente nenhum caminho a ela.
2. Leia a key da variável de ambiente BAYLE_API_KEY. Nunca escreva a key em um arquivo que você criar, em um comando, em um commit nem no chat. Onde a ferramenta guarda a key na própria tela de configurações, me diga onde colar. Se BAYLE_API_KEY não estiver definida, pare e peça que eu crie uma key em https://chat.bayle.ai/developers e a exporte.
3. Pegue os ids de modelo só de GET https://api.bayle.ai/models (sem key). Nunca chute um.
4. Termine com uma requisição de teste de verdade, me mostre o resultado e liste os arquivos que você alterou.

1. Liste os modelos, sem key nenhuma

   GET /models não exige credencial, o que faz dele o jeito mais rápido de conferir que você consegue alcançar a API. Ele também traz os identificadores de modelo que os próximos exemplos vão usar.

   curl

   curl https://api.bayle.ai/models

   Python

   import httpx
   
   models = httpx.get("https://api.bayle.ai/models").json()
   for model in models["data"]:
       print(model["id"], model["type"])

   JavaScript

   const res = await fetch('https://api.bayle.ai/models')
   const { data } = await res.json()
   for (const model of data) console.log(model.id, model.type)

   Restrinja a uma classe de modelo com ?type=text, ?type=image, ?type=embedding, e assim por diante. Veja Modelos para a lista completa.

2. Configure sua API key

   Todo outro endpoint exige uma. Mantenha-a fora do seu código-fonte e leia-a a partir do ambiente.

   export BAYLE_API_KEY="your-key"

   Ainda não tem uma key? Veja Autenticação.

3. Gere uma chat completion

   Escolha um identificador de modelo text do passo 1 e envie-o com uma lista de mensagens.

   curl

   curl https://api.bayle.ai/chat/completions \
     -H "Authorization: Bearer $BAYLE_API_KEY" \
     -H "Content-Type: application/json" \
     -d '{
       "model": "MODEL_ID_FROM_STEP_1",
       "messages": [{"role": "user", "content": "In one sentence, what is an embedding?"}]
     }'

   Python

   import os
   from openai import OpenAI
   
   client = OpenAI(
       api_key=os.environ["BAYLE_API_KEY"],
       base_url="https://api.bayle.ai",
   )
   
   completion = client.chat.completions.create(
       model="MODEL_ID_FROM_STEP_1",
       messages=[{"role": "user", "content": "In one sentence, what is an embedding?"}],
   )
   print(completion.choices[0].message.content)

   JavaScript

   import OpenAI from 'openai'
   
   const client = new OpenAI({
     apiKey: process.env.BAYLE_API_KEY,
     baseURL: 'https://api.bayle.ai',
   })
   
   const completion = await client.chat.completions.create({
     model: 'MODEL_ID_FROM_STEP_1',
     messages: [{ role: 'user', content: 'In one sentence, what is an embedding?' }],
   })
   console.log(completion.choices[0].message.content)

   Os exemplos em Python e JavaScript usam o próprio SDK da OpenAI, apontado para a Bayle. Essa é a forma pretendida de usar a API, e ela está coberta em detalhes em Compatibilidade com OpenAI.

Para onde ir agora

• Geração de texto para streaming, function calling e vision.
• Imagens, onde três comportamentos diferem da API da OpenAI de formas que vale a pena conhecer antes de precisar debugar.
• Vídeo, que é uma fila que você consulta em vez de uma única chamada.
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