VEGA Chat API Skill

English | Русский

Skill для AI-агентов (Cursor, Claude Code, Windsurf и др.), позволяющий создавать приложения, сервисы и интеграции с использованием VEGA Chat API — прокси OpenRouter на api.vega.chat.

Что это

VEGA Chat API — полный прокси OpenRouter. Весь функционал OpenRouter поддерживается, единственное отличие — base URL:

https://api.vega.chat/api/v1

Любой код, написанный для OpenRouter, работает с VEGA — достаточно заменить https://openrouter.ai/api/v1 на https://api.vega.chat/api/v1.

Возможности

• Chat Completions — потоковая и непотоковая генерация, вызов инструментов, структурированный вывод
• Models — список моделей, фильтрация, получение по slug
• Embeddings — векторные представления текста и изображений
• Responses API — OpenAI Responses API
• Anthropic Messages — Anthropic Messages API
• Audio — синтез речи (TTS) и транскрипция (STT)
• Images — генерация и анализ изображений
• Video Generation — генерация видео из текста и изображений
• Rerank — переранжирование документов по релевантности
• Generation Metadata — статистика генераций, токены, стоимость
• Error Handling — коды ошибок, обработка streaming-ошибок, retry-логика

Установка

Через Skills CLI

npx skills add lingeniare/api-vega-chat -g -y

Вручную

Скопируйте папку api-vega-chat/ в директорию skills вашего AI-агента:

• Cursor: ~/.cursor/skills/
• Claude Code: ~/.claude/skills/
• Windsurf: ~/.windsurf/skills/

Использование

После установки skill автоматически активируется, когда вы просите AI-агента создать приложение с использованием VEGA API, api.vega.chat или упоминаете endpoint'ы VEGA.

Пример промпта

Создай Python-чатбот, который использует VEGA Chat API для стриминга ответов от модели openai/gpt-4o

Быстрый старт на Python

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.vega.chat/api/v1",
    api_key="YOUR_VEGA_API_KEY",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="openai/gpt-4o",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)

print(response.choices[0].message.content)

Быстрый старт на TypeScript

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://api.vega.chat/api/v1',
  apiKey: 'YOUR_VEGA_API_KEY',
});

const completion = await client.chat.completions.create({
  model: 'openai/gpt-4o',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Привет!' }],
});

console.log(completion.choices[0].message);

Получение API-ключа

1. Перейдите на https://api.vega.chat/keys
2. Создайте ключ, задайте имя и при необходимости лимит кредитов
3. Используйте ключ в заголовке Authorization: Bearer YOUR_VEGA_API_KEY

Структура

api-vega-chat/
├── SKILL.md                          # Главный файл skill
├── references/                       # Детальная документация по endpoint'ам
│   ├── chat-completions.md
│   ├── models.md
│   ├── embeddings.md
│   ├── responses-api.md
│   ├── anthropic-messages.md
│   ├── audio.md
│   ├── images.md
│   ├── video-generation.md
│   ├── rerank.md
│   ├── generation-metadata.md
│   └── error-handling.md
└── evals/
    └── evals.json                    # Тестовые промпты

Документация

• VEGA API: https://api.vega.chat/docs
• OpenAPI спецификация: https://api.vega.chat/openapi.json
• OpenRouter документация: https://openrouter.ai/docs

Лицензия

MIT