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DGrid AI Gateway ofrece una API única y unificada para acceder a más de 200 modelos de IA líderes. Los usuarios pueden conectar directamente sus propias claves de API a herramientas como Claude Code, Codex y Moltbot (Clawdbot), lo que reduce drásticamente la complejidad de integración y los costos operativos.

Inicio rápido

DGrid AI Gateway unifica las interfaces de cientos de modelos de IA. No necesita manejar adaptaciones de compatibilidad para diferentes modelos en su código; con un único endpoint de API y un formato de solicitud estandarizado, puede cambiar y acceder libremente a todos los cientos de modelos que ofrece DGrid.
¿Busca guías específicas para herramientas (OpenClaw / Cursor / SDK / etc.)? Consulte Tutoriales de integración.
¿Busca la referencia de API a nivel de endpoint? Consulte Model API.
¿Quiere una ruta gratuita que seleccione automáticamente capacidad de modelo disponible? Consulte el router de modelos gratuitos.
El SDK oficial de DGrid se encuentra actualmente en desarrollo activo; permanezca atento a su lanzamiento. A continuación se muestran los métodos de solicitud temporales disponibles para interactuar con DGrid AI Gateway.

Requisitos previos

Antes de comenzar, necesita:
  1. Obtener una DGRID_API_KEY válida (Guía).
  2. Asegurarse de que su entorno de desarrollo tenga acceso de red a https://api.dgrid.ai/v1.
  3. Para el uso del SDK, instalar el paquete correspondiente del SDK de OpenAI en su proyecto.

Solicitud directa a la API mediante cURL

Puede enviar una solicitud HTTP POST directa al endpoint de DGrid AI Gateway utilizando cURL.

Uso del SDK de OpenAI (compatible con DGrid)

DGrid AI Gateway es totalmente compatible con la especificación del SDK de OpenAI. Solo necesita modificar baseURL (y completar DGRID_API_KEY) para migrar o integrar rápidamente.

Requisito previo: instale el SDK de OpenAI

Primero, instale el SDK de OpenAI en su proyecto:

Implementación en TypeScript

Implementación en Python

Notas adicionales

  1. Encabezados opcionales: los encabezados HTTP-Referer y X-Title son opcionales, pero completarlos ayuda a DGrid a identificar mejor su aplicación y proporcionar un soporte de servicio más optimizado.
  2. Formato de nomenclatura de modelos: el parámetro model utiliza el formato [provider]/[model-name] (por ejemplo, openai/gpt-4o), que es consistente en todos los modelos compatibles con DGrid para facilitar el cambio.
  3. Actualización del desarrollo del SDK: el SDK oficial de DGrid está en desarrollo y proporcionará funciones más nativas y un rendimiento optimizado; preste atención a las actualizaciones de la documentación oficial de DGrid para obtener información sobre su lanzamiento.