Descripción general de la API de IA - ER:LC Россия API

Introducción

ER:LC Russia AI API admite los métodos de Chat Completions, consulta de modelos y síntesis de voz documentados en esta sección. Para el chat, utiliza chat.completions.create en un SDK de OpenAI con base_url / baseURL igual a https://api.erlcrussia.com/v1. Las extensiones de ER:LC Russia se describen en cada método; no se presupone compatibilidad con las demás API de OpenAI.

OpenAI SDK

Las solicitudes de chat utilizan el formato Chat Completions; las respuestas en streaming utilizan chat.completion.chunk. Consulta los campos admitidos en la referencia del método.

Razonamiento

Admite análisis paso a paso y razonamiento profundo para modelos con traducción de pensamiento en reasoning_content.

Contexto de conversación

session_id es una extensión de ER:LC Russia para continuar una conversación.

Imágenes y archivos

Adjuntar capturas de pantalla, registros y documentos del juego en el formato estándar image_url y file.

Autenticación

Para realizar solicitudes, pase su token de acceso en el encabezado Authorization:

Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

También se aceptan las cabeceras erlcrussia-api-ai-key y erlcrussia-api-key. Envía la clave solo en las cabeceras.

Errores

Los errores usan el formato de OpenAI, así que los SDK muestran el mensaje real. code es un código de texto de OpenAI (invalid_api_key, model_not_found, insufficient_quota, rate_limit_exceeded) o null. El código numérico de ER:LC Rusia de la tabla de códigos de error llega en erlc_code.

{
  "error": {
    "message": "You exceeded your current quota, please check your plan and billing details.",
    "type": "insufficient_quota",
    "param": null,
    "code": "insufficient_quota",
    "erlc_code": "5038"
  }
}

Compatibilidad con OpenAI

/v1/chat/completions, /v1/models, /v1/audio/speech y /v1/audio/transcriptions funcionan con el SDK de OpenAI.
/v1/realtime sigue el protocolo OpenAI Realtime: texto y voz de entrada, voz de salida, con turnos manuales. Consulta el modo de voz.
temperature, top_p, max_tokens, max_completion_tokens, stop, n y response_format se aceptan pero no se aplican.
usage forma parte de la respuesta normal. En un flujo solo llega con stream_options: {"include_usage": true}, como un fragmento aparte con choices vacío antes de data: [DONE]. usage también incluye cost_credits, los créditos de IA cobrados.
Los errores usan los tipos de OpenAI invalid_request_error, requests, insufficient_quota y server_error. Cuando se agotan los créditos de IA llega un 429 con tipo insufficient_quota, como en OpenAI.
Cada respuesta tiene su propio id con la forma chatcmpl-…, como en OpenAI. El identificador de la conversación va aparte en session_id.
Una solicitud sin messages o con un arreglo vacío recibe 400 con param: "messages" y el código missing_required_parameter o empty_array.
Cada respuesta incluye x-request-id, openai-processing-ms, x-ratelimit-limit-requests, x-ratelimit-remaining-requests y x-ratelimit-reset-requests.
Si la generación falla a mitad del flujo, llega un evento {"error": {...}} en formato OpenAI seguido de data: [DONE].

Modelos disponibles

Modelo	Personaje	Descripción	Modo de reflexión
`niya-1`	Niya	Modelo básico de respuestas rápidas, consulta de reglas y moderación	Opcional (deshabilitado de forma predeterminada, habilitado a través de `thinking: true`)
`emmy-1`	Emme	Modelo avanzado para análisis profundo de registros, conflictos complejos y código	Siempre encendido (el nivel de pensamiento se puede ajustar mediante `effort`)
`hubert-1`	Hubert	Personaje comunitario personalizado que responde con un estilo de juego distintivo	Discapacitado

Para Hubert, el surzhik propietario está desactivado de forma predeterminada: responde en el idioma del último mensaje del usuario. Pase "surzhyk": true en el cuerpo de la solicitud a /v1/chat/completions para habilitar la marca.

Roles de mensajes

La matriz messages admite roles de diálogo estándar:

system: instrucciones adicionales o contexto para su proyecto (por ejemplo, la función de un bot de Discord o tareas de servicio), superpuestas a las reglas básicas del modelo;
user - mensaje del usuario;
assistant es la respuesta anterior del modelo para guardar el contexto de la conversación.

Opciones de reflexión

El control de la cadena de razonamiento depende del modelo elegido:

Para Emmy (emmy-1): modo sin pensar no compatible: el modelo siempre analiza el problema antes de responder. La profundidad del análisis se configura mediante el parámetro effort (string) o el encabezado X-Reasoning-Effort:
low - una breve revisión de hechos y reglas;
medium (predeterminado) - análisis detallado equilibrado;
high - análisis completo paso a paso;
extra / max: el nivel máximo de análisis con doble verificación de hipótesis.
Para Nya (niya-1): Los reflejos están desactivados de forma predeterminada para una velocidad máxima. Habilitado por el parámetro thinking: true (o encabezado variant: "on" / X-Reasoning: on).
Para Hubert (hubert-1): no se utiliza cadena de pensamiento.

Ejemplos de integración

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.erlcrussia.com/v1",
    api_key="YOUR_API_TOKEN",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="niya-1",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты — официальный ассистент сервера ER:LC Россия."},
        {"role": "user", "content": "Какие команды доступны офицеру полиции?"},
    ],
    temperature=0.7,
)

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

import OpenAI from 'openai';

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.erlcrussia.com/v1',
  apiKey: 'YOUR_API_TOKEN',
});

async function main() {
  const stream = await openai.chat.completions.create({
    model: 'emmy-1',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'Ты — Эмми, аналитик игрового процесса.' },
      { role: 'user', content: 'Проанализируй спорную ситуацию с погоней.' },
    ],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of stream) {
    const delta = chunk.choices[0]?.delta as any;
    if (delta?.reasoning_content) {
      process.stdout.write(`[Мышление]: ${delta.reasoning_content}`);
    }
    if (delta?.content) {
      process.stdout.write(delta.content);
    }
  }
}

main();

const OpenAI = require('openai');

const openai = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.erlcrussia.com/v1',
  apiKey: 'YOUR_API_TOKEN',
});

async function main() {
  const stream = await openai.chat.completions.create({
    model: 'emmy-1',
    messages: [
      { role: 'system', content: 'Ты — Эмми, аналитик игрового процесса.' },
      { role: 'user', content: 'Проанализируй спорную ситуацию с погоней.' },
    ],
    stream: true,
  });

  for await (const chunk of stream) {
    const delta = chunk.choices[0]?.delta;
    if (delta?.reasoning_content) {
      process.stdout.write(`[Мышление]: ${delta.reasoning_content}`);
    }
    if (delta?.content) {
      process.stdout.write(delta.content);
    }
  }
}

main();

curl https://api.erlcrussia.com/v1/chat/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN" \
  -d '{
    "model": "niya-1",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Привет! Расскажи о проекте ER:LC Россия"
      }
    ],
    "stream": false
  }'

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "provider": {
    "erlcrussia": {
      "npm": "@ai-sdk/openai-compatible",
      "name": "ERLC Russia AI",
      "options": {
        "baseURL": "https://api.erlcrussia.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_API_TOKEN"
      },
      "models": {
        "emmy-1": {
          "name": "Emmy 1",
          "limit": {
            "context": 1048576,
            "output": 131072
          },
          "reasoning": true,
          "capabilities": {
            "reasoning": true
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "audio",
              "video",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "variants": {
            "low": {
              "name": "Low",
              "reasoningEffort": "low"
            },
            "medium": {
              "name": "Medium",
              "reasoningEffort": "medium"
            },
            "high": {
              "name": "High",
              "reasoningEffort": "high"
            },
            "extra": {
              "name": "Extra",
              "reasoningEffort": "extra"
            },
            "max": {
              "name": "Max",
              "reasoningEffort": "max"
            }
          }
        },
        "niya-1": {
          "name": "Niya 1",
          "limit": {
            "context": 1000000,
            "output": 32000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "audio",
              "video"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "variants": {
            "off": {
              "name": "Reasoning Off"
            },
            "on": {
              "name": "Reasoning On"
            }
          }
        },
        "hubert-1": {
          "name": "Hubert 1",
          "limit": {
            "context": 1000000,
            "output": 32000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "audio",
              "video"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

Documentación de configuración: Documentación OpenCode

{
  "$schema": "https://app.kilo.ai/config.json",
  "model": "openai-compatible/emmy-1",
  "provider": {
    "openai-compatible": {
      "options": {
        "baseURL": "https://api.erlcrussia.com/v1",
        "apiKey": "YOUR_API_TOKEN"
      },
      "models": {
        "emmy-1": {
          "name": "Emmy 1",
          "tool_call": true,
          "reasoning": true,
          "limit": {
            "context": 1048576,
            "output": 131072
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "audio",
              "video",
              "pdf"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "variants": {
            "low": {
              "reasoningEffort": "low"
            },
            "medium": {
              "reasoningEffort": "medium"
            },
            "high": {
              "reasoningEffort": "high"
            },
            "extra": {
              "reasoningEffort": "extra"
            },
            "max": {
              "reasoningEffort": "max"
            }
          }
        },
        "niya-1": {
          "name": "Niya 1",
          "tool_call": true,
          "limit": {
            "context": 1000000,
            "output": 32000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "audio",
              "video"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          },
          "variants": {
            "off": {
              "reasoning": false
            },
            "on": {
              "reasoning": true
            }
          }
        },
        "hubert-1": {
          "name": "Hubert 1",
          "tool_call": true,
          "limit": {
            "context": 1000000,
            "output": 32000
          },
          "modalities": {
            "input": [
              "text",
              "image",
              "audio",
              "video"
            ],
            "output": [
              "text"
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

Documentación de configuración: Documentación del código Kilo

Modo de transmisión

Al transmitir "stream": true, el servidor devuelve el flujo de eventos text/event-stream. Cada evento contiene la estructura estándar chat.completion.chunk:

data: {"id":"chatcmpl-9b2f6c1e4a7d4c0e9f1a2b3c","object":"chat.completion.chunk","created":1726838400,"model":"emmy-1","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant","reasoning":"Анализирую правила сервера...","reasoning_content":"Анализирую правила сервера..."},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-9b2f6c1e4a7d4c0e9f1a2b3c","object":"chat.completion.chunk","created":1726838400,"model":"emmy-1","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"Приветствую!"},"finish_reason":null}]}

data: {"id":"chatcmpl-9b2f6c1e4a7d4c0e9f1a2b3c","object":"chat.completion.chunk","created":1726838400,"model":"emmy-1","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]}

data: {"id":"chatcmpl-9b2f6c1e4a7d4c0e9f1a2b3c","object":"chat.completion.chunk","created":1726838400,"model":"emmy-1","choices":[],"usage":{"prompt_tokens":812,"completion_tokens":96,"total_tokens":908}}

data: [DONE]

prompt_tokens incluye el contexto del sistema del servicio y el historial enviado, no solo el mensaje del usuario. Incluso una petición corta puede incluir unos 7000 tokens de entrada y costar aproximadamente 1 crédito; es un ejemplo observado, no una tarifa fija ni mínima. El coste depende del modelo, la caché y la respuesta: consulta usage.cost_credits. web_search:true permite buscar pero no garantiza una llamada; cada búsqueda ejecutada se cobra por separado. El secreto completo solo se devuelve al crear o rotar. Las listas de claves IA, el cambio de nombre y la eliminación devuelven una máscara. GET /keys solo muestra completa la clave que hace la llamada; las demás, incluso propias, están ocultas. teamId es el ID del equipo vinculado o null. Crear una clave IA e intercambiar monedas requieren la sesión del propietario. Una clave HTTP normal, incluso con acceso completo, no permite estas operaciones. Los servicios de confianza usan los métodos administrativos con clave maestra.

​Introducción

OpenAI SDK

Razonamiento

Contexto de conversación

Imágenes y archivos

​Autenticación

​Errores

​Compatibilidad con OpenAI

​Modelos disponibles

​Roles de mensajes

​Opciones de reflexión

​Ejemplos de integración

​Modo de transmisión