Primi passi

1. Crea una chiave

Entra nella console, apri Chiavi API e crea una chiave. La vedrai una volta sola: copiala subito in un posto sicuro, per esempio in una variabile d’ambiente.

export BEATRICE_API_KEY="bea_sk_..."

2. La prima richiesta

curl https://api.beatriceai.it/v1/chat/completions 
  -H "Authorization: Bearer $BEATRICE_API_KEY" 
  -H "Content-Type: application/json" 
  -d '{
    "model": "beatrice-flash",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Ciao! Presentati in una frase." }]
  }'

3. Con l’SDK di OpenAI

Basta cambiare indirizzo base e chiave.

# pip install openai
import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.beatriceai.it/v1", api_key=os.environ["BEATRICE_API_KEY"])

reply = client.chat.completions.create(
    model="beatrice-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Ciao! Presentati in una frase."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)

// npm install openai
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.beatriceai.it/v1',
  apiKey: process.env.BEATRICE_API_KEY,
});

const reply = await client.chat.completions.create({
  model: 'beatrice-flash',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Ciao! Presentati in una frase.' }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

4. In streaming

stream = client.chat.completions.create(
    model="beatrice-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Raccontami Dante in tre righe."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

Il modello ragiona prima di rispondere: il ragionamento arriva nel campo reasoning_content, separato da content. Dettagli in Chat completions.