Обзор AI API - ER:LC Россия API

Введение

ER:LC Россия AI API поддерживает описанные в этом разделе методы Chat Completions, получения моделей и синтеза речи. Для чата используйте chat.completions.create в OpenAI SDK с base_url / baseURL равным https://api.erlcrussia.com/v1. Дополнительные параметры ER:LC Россия описаны на страницах методов; поддержка остальных API OpenAI не подразумевается.

OpenAI SDK

Запросы чата используют формат Chat Completions; потоковые ответы передаются как chat.completion.chunk. Поддерживаемые поля перечислены в описании метода.

Рассуждения

Поддержка пошагового анализа и глубоких рассуждений для моделей с трансляцией мыслей в reasoning_content.

Контекст диалога

session_id — расширение ER:LC Россия для продолжения диалога.

Изображения и файлы

Прикрепление игровых скриншотов, логов и документов в стандартном формате image_url и file.

Аутентификация

Для выполнения запросов передавайте ваш токен доступа в заголовке Authorization:

Authorization: Bearer YOUR_API_TOKEN

Также принимаются заголовки erlcrussia-api-ai-key и erlcrussia-api-key. Передавайте ключ только в заголовке запроса.

Ошибки

Ошибки приходят в формате OpenAI, поэтому SDK показывает настоящее сообщение. В code — строковый код OpenAI (invalid_api_key, model_not_found, insufficient_quota, rate_limit_exceeded) или null. Числовой код ER:LC Россия из таблицы кодов ошибок приходит в 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"
  }
}

Совместимость с OpenAI

/v1/chat/completions, /v1/models, /v1/audio/speech и /v1/audio/transcriptions работают через OpenAI SDK.
/v1/realtime работает по протоколу OpenAI Realtime: текст и голос на входе, голос на выходе, ход отмечается вручную. См. голосовой режим.
Поля temperature, top_p, max_tokens, max_completion_tokens, stop, n и response_format принимаются, но не применяются.
usage есть в обычном ответе. В потоке он приходит, только если передать stream_options: {"include_usage": true}: отдельным чанком с пустым choices перед data: [DONE]. Дополнительно в usage есть cost_credits — списанные AI-кредиты.
Ошибки используют типы OpenAI: invalid_request_error, requests, insufficient_quota, server_error. Когда заканчиваются AI-кредиты, приходит 429 с типом insufficient_quota, как в OpenAI.
У каждого ответа свой id вида chatcmpl-…, как в OpenAI. Идентификатор диалога передаётся отдельно в session_id.
Запрос без messages или с пустым массивом получает 400 с param: "messages" и кодом missing_required_parameter или empty_array.
В каждом ответе есть заголовки x-request-id, openai-processing-ms, x-ratelimit-limit-requests, x-ratelimit-remaining-requests и x-ratelimit-reset-requests.
Если генерация оборвалась, в потоке приходит событие {"error": {...}} в формате OpenAI, а за ним data: [DONE].

Доступные модели

Модель	Персонаж	Описание	Режим Размышлений
`niya-1`	Ния	Основная модель для быстрых ответов, консультаций по правилам и модерации	Опционально (по умолчанию выключен, включается через `thinking: true`)
`emmy-1`	Эмми	Продвинутая модель для глубокого анализа логов, сложных конфликтов и кода	Всегда включен (настраивается уровень размышления через `effort`)
`hubert-1`	Хуберт	Кастомный персонаж сообщества, отвечающий в характерном игровом стиле	Отключен

Для Хуберта фирменный суржик выключен по умолчанию: он отвечает на языке последнего сообщения пользователя. Передайте "surzhyk": true в теле запроса к /v1/chat/completions, чтобы включить фирменный стиль.

Роли сообщений

В массиве messages поддерживаются стандартные роли диалога:

system — дополнительная инструкция или контекст вашего проекта (например, роль Discord-бота или задачи сервиса), накладываемая поверх базовых правил модели;
user — сообщение от пользователя;
assistant — предшествующий ответ модели для сохранения контекста беседы.

Параметры размышления

Управление цепочкой рассуждений зависит от выбранной модели:

Для Эмми (emmy-1): режим без размышлений не поддерживается — модель всегда анализирует задачу перед ответом. Глубина анализа настраивается параметром effort (string) или заголовком X-Reasoning-Effort:
- low — краткая проверка фактов и правил;
- medium (по умолчанию) — сбалансированный детальный анализ;
- high — исчерпывающий пошаговый разбор;
- extra / max — предельный уровень аналитики с перепроверкой гипотез.
Для Нии (niya-1): по умолчанию размышления выключены для максимальной скорости. Включаются параметром thinking: true (или variant: "on" / заголовком X-Reasoning: on).
Для Хуберта (hubert-1): цепочка размышлений не используется.

Примеры интеграции

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"
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

Документация по настройке: OpenCode Documentation

{
  "$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"
            ]
          }
        }
      }
    }
  }
}

Документация по настройке: Kilo Code Documentation

Потоковый режим

При передаче "stream": true сервер возвращает поток событий text/event-stream. Каждое событие содержит стандартную структуру 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]

В prompt_tokens входит системный контекст сервиса и переданная история, а не только текст пользователя. Даже короткий запрос может содержать около 7000 входных токенов и стоить примерно 1 кредит; это наблюдаемый пример, а не фиксированная цена или минимум. Фактическое списание зависит от модели, кэша и ответа: проверяйте usage.cost_credits. web_search:true разрешает поиск, но не гарантирует его вызов; каждый выполненный поиск оплачивается отдельно. Полный секрет возвращается только при создании или ротации. Списки AI-ключей, переименование и удаление возвращают маску. В GET /keys полностью виден только вызывающий ключ; остальные, включая собственные соседние ключи, замаскированы. teamId — идентификатор привязанной команды или null. Создание AI-ключа и обмен коинов требуют сессию владельца. Обычный HTTP-ключ, даже с полным доступом, не разрешает эти операции. Доверенные сервисы используют административные методы с мастер-ключом.

​Введение

OpenAI SDK

Рассуждения

Контекст диалога

Изображения и файлы

​Аутентификация

​Ошибки

​Совместимость с OpenAI

​Доступные модели

​Роли сообщений

​Параметры размышления

​Примеры интеграции

​Потоковый режим