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Documentation Index

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Aperçu

LemonData prend en charge trois formats d’API natifs avec une seule clé API. Choisissez le format qui correspond le mieux à votre cas d’utilisation — aucune modification de configuration nécessaire.

Format OpenAI

/v1/chat/completions Format standard, compatibilité maximale

Format Anthropic

/v1/messages Réflexion étendue, fonctionnalités natives de Claude

Format Gemini

/v1beta/models/:model:generateContent Intégration à l’écosystème Google

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Pourquoi le multi-format ?

AvantageDescription
Pas de changement de SDKUtilisez n’importe quel modèle avec votre SDK préféré
Fonctionnalités nativesAccédez aux capacités spécifiques à chaque format
Migration facilePassez des API officielles en changeant uniquement l’URL de base
Facturation uniqueUn compte, une clé API, tous les formats

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Comparaison des formats

FonctionnalitéOpenAIAnthropicGemini
Endpoint/v1/chat/completions/v1/messages/v1beta/models/:model:generateContent
En-tête d’authentificationAuthorization: Bearerx-api-keyAuthorization: Bearer
Invite systèmeDans le tableau messagesChamp system séparéDans systemInstruction
Réflexion étendue❌✅❌
Streaming✅ SSE✅ SSE✅ SSE
Appel d’outils✅✅✅
Vision✅✅✅

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Format OpenAI

Utilisez cette route de compatibilité pour les intégrations OpenAI SDK existantes et les flux portables de chat ou embeddings. Pour un comportement natif Claude ou Gemini, utilisez le format Anthropic ou Gemini ci-dessous. 
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!"}
    ]
)
Idéal pour :
  • Usage général
  • Intégrations existantes avec l’OpenAI SDK
  • Compatibilité maximale

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Format Anthropic

API Messages native d’Anthropic. Requis pour les fonctionnalités spécifiques à Claude comme la réflexion étendue. 
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!"}
    ]
)

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Réflexion étendue (Claude Opus 4.6)

Disponible uniquement en format Anthropic : 
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}")
Idéal pour :
  • Fonctionnalités spécifiques à Claude
  • Mode réflexion étendue
  • Utilisateurs du SDK Anthropic natif

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Format Gemini

Format natif de l’API Google Gemini pour l’intégration à l’écosystème Google. 
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."}]
    }
  }'

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Streaming

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"}]}]
  }'
Idéal pour :
  • Intégrations Google Cloud
  • Code existant du SDK Gemini
  • Fonctionnalités natives de Gemini
Gemini Files et Cache : La route Gemini native prend en charge /upload/v1beta/files, /v1beta/files, /v1beta/files:register et /v1beta/cachedContents. Files utilise des canaux upstream compatibles avec Gemini File API ; les ressources Cache explicites peuvent aussi passer par des canaux Vertex AI. Les ressources créées via LemonData sont liées au même canal/key upstream pour les appels generateContent suivants.

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Limite de compatibilité des outils

Les outils de fonction peuvent être convertis entre formats lorsque la route cible les prend en charge. Les outils natifs d’un fournisseur doivent rester sur leur route native :
  • Les outils hébergés et natifs OpenAI Responses comme tool_search, web_search, file_search, code_interpreter, MCP, shell/apply_patch et les outils computer-use nécessitent /v1/responses.
  • Les outils server/native Anthropic comme web_search_*, web_fetch_*, code_execution_*, tool_search_*, bash, computer-use et text-editor nécessitent /v1/messages.
  • Les outils intégrés Gemini comme googleSearch, codeExecution, urlContext, computerUse et les champs tools similaires nécessitent /v1beta.
Si LemonData ne peut pas router une requête contenant des outils natifs vers un chemin upstream compatible natif, il renvoie une erreur unsupported-field explicite au lieu de supprimer l’outil en silence ou de le présenter comme une fonction Chat Completions. Les outils de fonction définis par l’utilisateur restent le chemin le plus portable.

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Choisir le bon format

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Guides de migration

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Depuis l’API officielle OpenAI

# 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

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Depuis l’API officielle Anthropic

# 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!)
)

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Depuis Google AI Studio

# 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"}]}]}
)

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Compatibilité inter-modèles

La magie de LemonData : utilisez n’importe quel SDK avec n’importe quel modèle. La passerelle gère automatiquement la conversion de format.

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N’importe quel SDK → N’importe quel modèle

# 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!

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OpenAI SDK → Tous les modèles

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", ...)

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Comparaison par plateforme

PlateformeFormat OpenAIFormat AnthropicFormat GeminiResponses API
LemonData✅ Tous les modèles✅ Tous les modèles✅ Tous les modèles✅ Tous les modèles
OpenRouter✅ Tous les modèles❌❌❌
Together AI✅ Tous les modèles❌❌❌
Fireworks✅ Tous les modèles❌❌❌
Bien que la compatibilité entre formats fonctionne pour la plupart des fonctionnalités, les fonctionnalités spécifiques à un format (comme la réflexion étendue d’Anthropic) nécessitent le format natif.