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Cette compétence apprend à votre agent de codage comment intégrer les 300+ API IA de LemonData simplement en décrivant ce dont vous avez besoin. Elle est empaquetée sous forme d’une compétence partagée agent-first et fonctionne avec tout agent de codage prenant en charge les fichiers de compétences ou de règles.L’API est Agent-First — même si l’agent devine mal un nom de modèle, la réponse d’erreur lui indique exactement comment le corriger.
Cette page documente une couche de mise en paquet de compétence réutilisable, et non une surface de compatibilité protocolaire. Si vous cherchez la configuration d’un point de terminaison, d’un SDK ou d’un client, utilisez les pages d’intégration dédiées aux outils concernés.

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Comment cela fonctionne

  1. Vous décrivez ce dont vous avez besoin — “Je veux utiliser GPT-4 dans mon projet Python”
  2. L’agent appelle l’API — il peut deviner un nom de modèle ou un point de terminaison
  3. Si quelque chose ne va pas — l’API renvoie des indications structurées (did_you_mean, suggestions, retry_after)
  4. L’agent s’auto-corrige — lit les indications et réessaie avec les bons paramètres
  5. Vous obtenez du code fonctionnel — généralement dès la première ou la deuxième tentative

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Installation

Utilisez la commande d’installation canonique non interactive :
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y
Cela installe la compétence partagée lemondata-api-integration depuis le dépôt de compétences LemonData.Si votre outil ne prend pas en charge l’installateur, copiez le dossier skills/lemondata-api-integration/ du dépôt dans le répertoire partagé de compétences ou de règles de votre outil.

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Vérifier l’installation

Demandez à votre agent de codage : 
Quelles skills sont disponibles ?
Si vous voyez lemondata-api-integration, l’installation a réussi.

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Obtenez votre clé API

1

Visitez LemonData

Rendez-vous sur lemondata.cc
2

Connectez-vous

Créez un compte ou connectez-vous
3

Obtenez une clé API

Accédez à Dashboard → API Keys et créez une nouvelle clé
4

Copiez la clé

Votre clé commence par sk-... — conservez-la en lieu sûr
Vous n’avez pas besoin de configurer la clé API à l’avance. Lorsque vous utilisez la compétence, l’agent demandera votre clé et l’inclura dans le code généré.

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Exemples

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Chat Completion

Vous dites : 
Je veux utiliser GPT-4 dans mon projet Python
L’agent génère : 
from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.4",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}]
)

print(response.choices[0].message.content)
Si l’agent devine un mauvais nom de modèle (par ex. gpt5), l’API renvoie : 
{
  "error": {
    "code": "model_not_found",
    "did_you_mean": "gpt-5.4",
    "suggestions": [{"id": "gpt-5.4"}, {"id": "gpt-5-mini"}],
    "hint": "Did you mean 'gpt-5.4'? Use GET https://api.lemondata.cc/v1/models to list all available models."
  }
}
L’agent lit did_you_mean, corrige le nom du modèle et réessaie — le tout automatiquement.

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Génération d’images

Vous dites : 
Generate images with Flux in Node.js
L’agent appelle l’API d’image, gère les erreurs et génère un code complet avec logique de téléchargement et de sauvegarde.

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Reconnaissance vocale

Vous dites : 
Integrate speech-to-text in my app
L’agent génère du code avec le bon point de terminaison /v1/audio/transcriptions et la gestion des fichiers audio.

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Récupération d’erreurs Agent-First

Chaque réponse d’erreur inclut des indications structurées que tout agent de codage peut analyser. Consultez la référence complète de l’API Agent-First pour plus de détails.
ErreurCe que l’API renvoieCe que fait l’agent
Mauvais nom de modèledid_you_mean + suggestionsCorrige automatiquement et réessaie
Solde insuffisantbalance_usd + suggestions moins coûteusesBascule vers un modèle abordable
Modèle indisponiblealternatives + retry_afterBascule vers un modèle disponible
Limitation de débitretry_after (secondes exactes)Attend et réessaie
Contexte trop longsuggestions avec des modèles plus grandsBascule vers un modèle avec un contexte plus large

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Optimisation des points de terminaison natifs

Lorsque vous appelez /v1/chat/completions avec un modèle Claude ou Gemini, l’API renvoie des en-têtes d’optimisation : 
X-LemonData-Hint: This model supports native Anthropic format. Use POST /v1/messages for better performance.
X-LemonData-Native-Endpoint: /v1/messages
L’agent bascule automatiquement vers le point de terminaison natif pour de meilleures performances (pas de conversion de format, réflexion étendue, mise en cache des prompts).

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Découverte des modèles

Pas besoin de rechercher dans la documentation : 
# Machine-readable API overview
curl https://api.lemondata.cc/llms.txt

# List models by category
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=chat" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?category=image" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

# Filter by capability
curl "https://api.lemondata.cc/v1/models?tag=coding" -H "Authorization: Bearer sk-KEY"

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Capacités prises en charge

TypeExemples
ChatGPT-5.4, Claude, Gemini, DeepSeek
Génération d’imagesMidjourney, Flux, Stable Diffusion
Génération de vidéoSora, Runway, Kling, Luma AI
Génération musicaleSuno
Modèles 3DTripo3D
AudioText-to-Speech, Speech-to-Text
Embeddingstext-embedding-3
Rerankbce-reranker, qwen3-rerank

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Bonnes pratiques

Sécurité des clés API

Utilisez des variables d’environnement. Ne versionnez jamais des clés dans git et ne les exposez jamais dans le code frontend.

Gestion des coûts

Définissez des limites d’utilisation dans votre dashboard. Vérifiez error.balance_usd pour surveiller les coûts par programmation.

Soyez direct

Dites “Je veux générer des images en Python” au lieu de “Est-ce que LemonData a une API d’image ?”

Décrivez votre scénario

“Je construis un chatbot avec GPT-4” donne plus de contexte à l’agent que “Utilise GPT-4”.

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FAQ

Essayez de mentionner “LemonData” ou “LemonData API” dans votre requête :
Je veux intégrer GPT-4 à mon projet avec LemonData
L’API Agent-First de LemonData renvoie des indications d’erreur structurées. Si l’agent devine un mauvais nom de modèle, l’erreur inclut did_you_mean avec le nom correct et suggestions avec des alternatives. L’agent les lit et se corrige automatiquement à la tentative suivante.
Tout agent de codage qui prend en charge des répertoires partagés de compétences ou de règles. Lorsque l’installateur est pris en charge, npx skills add place automatiquement la compétence partagée lemondata-api-integration à l’emplacement détecté.
Réexécutez l’installateur :
npx skills add https://github.com/hedging8563/lemondata-skills --skill lemondata-api-integration -y

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Ressources

API Agent-First

Référence complète des indications d’erreur structurées

Documentation API

Référence API complète

Modèles

Parcourez les 300+ modèles disponibles

llms.txt

Vue d’ensemble de l’API lisible par machine pour les agents IA
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