ГлавнаяPlayground

Playground

Проверяйте модели и списывайте запросы с баланса Ranvik

Войдите и пополните баланс, чтобы выполнить запрос.

Модель

System prompt

Max Tokens *4096Максимум токенов в ответе. Обязателен.

Temperature 10 — детерминированно, 1 — креативно. Используйте либо temperature, либо top_p, не оба.

Top P 0Nucleus sampling. Альтернатива temperature.

Output Format Структурированный output format. Например {type: "json", schema: {...}} для JSON-schema-validated output.

Advanced (8)

Top K Sample только из top-K наиболее вероятных токенов.

Thinking Extended thinking config: {type:"enabled",budget_tokens:N≥1024} | {type:"disabled"} | {type:"adaptive"}. Только Opus/Sonnet 4.x.

Tool Choice Управление выбором tool: "auto" | "any" | {type:"tool",name:"X"} | "none". Поддерживает disable_parallel_tool_use:bool.

Service Tier Priority vs standard capacity.

Metadata {user_id: external UUID/hash без PII}.

Stream SSE streaming.

off

System System prompt — описание роли модели и контекста. Можно передать строку или массив TextBlockParam (для prompt caching через cache_control).

Container ID контейнера для code execution tool (REPL state persistence). Передаётся для продолжения работы в существующем контейнере.

Ассистент: Привет! Я — Claude Sonnet 4.5 через Ranvik API. Спросите что-нибудь.

Код для вашего проекта

import requests

import base64
from pathlib import Path

API_KEY = "rk_live_..."
URL = "https://api.ranvik.ru/v1/chat/completions"

# stop_sequences (до 9 шт).
# Принимаем ИЛИ публичный URL, ИЛИ data URL "data:<mime>;base64,...".
stop_sequences = "https://example.com/your-file.png"
# или из локального файла:
# stop_sequences = "data:image/png;base64," + base64.b64encode(Path("path/to/stop_sequences.png").read_bytes()).decode()

# tools (до 9 шт).
# Принимаем ИЛИ публичный URL, ИЛИ data URL "data:<mime>;base64,...".
tools = "https://example.com/your-file.png"
# или из локального файла:
# tools = "data:image/png;base64," + base64.b64encode(Path("path/to/tools.png").read_bytes()).decode()

# messages (обязательно) (до 9 шт).
# Принимаем ИЛИ публичный URL, ИЛИ data URL "data:<mime>;base64,...".
messages = "https://example.com/your-file.png"
# или из локального файла:
# messages = "data:image/png;base64," + base64.b64encode(Path("path/to/messages.png").read_bytes()).decode()

# mcp_servers (до 9 шт).
# Принимаем ИЛИ публичный URL, ИЛИ data URL "data:<mime>;base64,...".
mcp_servers = "https://example.com/your-file.png"
# или из локального файла:
# mcp_servers = "data:image/png;base64," + base64.b64encode(Path("path/to/mcp_servers.png").read_bytes()).decode()

body = {
        "model": "claude-sonnet-4-5",
        "messages": [
            {
                "role": "user",
                "content": "..."
            }
        ],
        "max_tokens": 4096,
        "temperature": 1,
        "stream": false
    }

r = requests.post(URL,
    headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}", "Content-Type": "application/json"},
    json=body,
)
print(r.status_code, r.json())