✨ Çoklu Format API

OpenAI, Anthropic veya Gemini biçimlerini tek bir API anahtarıyla kullanın

​

Genel Bakış

LemonData tek bir API anahtarıyla üç yerel API biçimini destekler. Kullanım durumunuza en uygun biçimi seçin — herhangi bir yapılandırma değişikliği gerekli değildir.

OpenAI Biçimi

/v1/chat/completions Standart biçim, en geniş uyumluluk

Anthropic Biçimi

/v1/messages Genişletilmiş düşünme, yerel Claude özellikleri

Gemini Biçimi

/v1beta/models/:model:generateContent Google ekosistemi entegrasyonu

​

Neden Çoklu-Format?

Avantaj	Açıklama
SDK değişikliği gerekmez	Tercih ettiğiniz SDK ile herhangi bir modeli kullanın
Yerel özellikler	Biçime özgü yeteneklere erişin
Yerel öncelikli geçiş	Davranış önemli olduğunda yerel sağlayıcı rotalarını koruyun; mevcut OpenAI tarzı istemciler için /v1 OpenAI uyumluluğunu kullanın
Tek faturalama	Tek hesap, tek API anahtarı, tüm biçimler

​

Biçim Karşılaştırması

Özellik	OpenAI	Anthropic	Gemini
Uç Nokta	/v1/chat/completions	/v1/messages	/v1beta/models/:model:generateContent
Yetkilendirme Başlığı	Authorization: Bearer	x-api-key	Authorization: Bearer
Sistem İstemi	messages dizisinde	Ayrı system alanı	systemInstruction içinde
Genişletilmiş Düşünme	❌	✅	❌
Akış	✅ SSE	✅ SSE	✅ SSE
Araç Çağırma	✅	✅	✅
Görsel	✅	✅	✅

​

OpenAI Biçimi

Mevcut OpenAI SDK entegrasyonları ve taşınabilir sohbet veya embedding akışları için bu uyumluluk yolunu kullanın. Claude veya Gemini yerel davranışı için aşağıdaki Anthropic veya Gemini biçimini kullanın.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-your-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"
)

# Portable chat works across many models
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",  # Claude via OpenAI format
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

En iyi kullanım alanları:

• Genel kullanım
• Mevcut OpenAI SDK entegrasyonları
• Azami uyumluluk

​

Anthropic Biçimi

Yerel Anthropic Messages API’si. Genişletilmiş düşünme gibi Claude’a özgü özellikler için gereklidir.

from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-your-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # No /v1 suffix!
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",  # Separate system field
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

​

Genişletilmiş Düşünme (Claude Opus 4.6)

Sadece Anthropic biçiminde kullanılabilir:

message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-6",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Solve this complex problem..."}]
)

# Access thinking process
for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"Answer: {block.text}")

En iyi kullanım alanları:

• Claude’a özgü özellikler
• Genişletilmiş düşünme modu
• Yerel Anthropic SDK kullanıcıları

​

Gemini Biçimi

Google ekosistemi entegrasyonu için yerel Google Gemini API biçimi.

curl "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-lemondata-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Hello!"}]
    }],
    "systemInstruction": {
      "parts": [{"text": "You are a helpful assistant."}]
    }
  }'

​

Akış

curl "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:streamGenerateContent?alt=sse" \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-lemondata-key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Write a story"}]}]
  }'

En iyi kullanım alanları:

• Google Cloud entegrasyonları
• Mevcut Gemini SDK kodu
• Yerel Gemini özellikleri

Gemini Files ve Cache: Yerel Gemini rotası /upload/v1beta/files, /v1beta/files, /v1beta/files:register ve /v1beta/cachedContents uç noktalarını destekler. Files, Gemini File API uyumlu upstream kanallarını kullanır; açık Cache kaynakları Vertex AI kanalları üzerinden de yönlendirilebilir. LemonData üzerinden oluşturulan kaynaklar sonraki generateContent çağrıları için aynı upstream kanal/key ile bağlı kalır.

​

Araç Uyumluluğu Sınırı

Fonksiyon araçları, hedef rota desteklediğinde formatlar arasında dönüştürülebilir. Sağlayıcıya özgü yerel araçlar kendi yerel rotasında kalmalıdır:

• OpenAI Responses barındırılan ve yerel araçları, örneğin tool_search, web_search, file_search, code_interpreter, MCP, shell/apply_patch ve computer-use araçları için /v1/responses gerekir.
• Anthropic server/native araçları, örneğin web_search_*, web_fetch_*, code_execution_*, tool_search_*, bash, computer-use ve text-editor araçları için /v1/messages gerekir.
• Gemini yerleşik araçları, örneğin googleSearch, codeExecution, urlContext, computerUse ve benzer tools alanları için /v1beta gerekir.

LemonData, yerel araç içeren bir isteği yerel formatı destekleyen upstream rotasına yönlendiremiyorsa aracı sessizce düşürmek veya Chat Completions fonksiyonu gibi göstermek yerine açık bir unsupported-field hatası döndürür. Kullanıcı tanımlı fonksiyon araçları en taşınabilir araç yolu olmaya devam eder.

​

Doğru Biçimi Seçme

​

Geçiş Kılavuzları

​

OpenAI Resmi API’sından

# Before (OpenAI)
client = OpenAI(api_key="sk-openai-key")

# After (LemonData)
client = OpenAI(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"  # Add this line
)
# That's it! Same code works

​

Anthropic Resmi API’sından

# Before (Anthropic)
client = Anthropic(api_key="sk-ant-key")

# After (LemonData)
client = Anthropic(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # Add this line (no /v1!)
)

​

Google AI Studio’dan

# Before (Google)
import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key="google-api-key")

# After (LemonData) - Use REST API
import requests

response = requests.post(
    "https://api.lemondata.cc/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent",
    headers={"Authorization": "Bearer sk-lemondata-key"},
    json={"contents": [{"parts": [{"text": "Hello"}]}]}
)

​

Çapraz Model Uyumluluğu

LemonData’nin gücü: herhangi bir SDK ile herhangi bir modeli kullanın. Ağ geçidi biçim dönüşümünü otomatik olarak yönetir.

​

Herhangi bir SDK → Herhangi bir Model

# Anthropic SDK with GPT-4o (auto-converts to OpenAI format)
from anthropic import Anthropic

client = Anthropic(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"
)

response = client.messages.create(
    model="gpt-4o",  # ✅ Works! Auto-converted
    max_tokens=1024,
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

# Same compatibility SDK for portable chat; native-only features still need native routes
response = client.messages.create(model="gemini-2.5-flash", ...)  # ✅ Works!
response = client.messages.create(model="deepseek-r1", ...)       # ✅ Works!

​

OpenAI SDK → Tüm Modeller

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.lemondata.cc/v1", api_key="sk-...")

# These portable chat calls use the same /v1 compatibility SDK:
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", ...)
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-6", ...)
response = client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", ...)

​

Sektör Karşılaştırması

Platform	OpenAI Biçimi	Anthropic Biçimi	Gemini Biçimi	Responses API
LemonData	✅ Tüm modeller	✅ Tüm modeller	✅ Tüm modeller	✅ Tüm modeller
OpenRouter	✅ Tüm modeller	❌	❌	❌
Together AI	✅ Tüm modeller	❌	❌	❌
Fireworks	✅ Tüm modeller	❌	❌	❌

Çapraz biçim çoğu özellik için çalışsa da, biçime özgü özellikler (ör. Anthropic genişletilmiş düşünme) yerel biçimi gerektirir.