Ana içeriğe atla

​
Genel Bakış

LemonData, tek bir API anahtarı ile üç yerel API formatını destekler. Kullanım durumunuza en uygun formatı seçin - yapılandırma değişikliği gerekmez.

OpenAI Formatı

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

Anthropic Formatı

/v1/messages Extended thinking, yerel Claude özellikleri

Gemini Formatı

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

​
Neden Çoklu Format?

AvantajAçıklama
SDK değiştirme yokTercih ettiğiniz SDK ile herhangi bir modeli kullanın
Yerel özelliklerFormata özgü yeteneklere erişin
Kolay geçişSadece bir base URL değişikliği ile resmi API’lerden geçiş yapın
Tek faturalandırmaTek hesap, tek API anahtarı, tüm formatlar

​
Format Karşılaştırması

ÖzellikOpenAIAnthropicGemini
Endpoint/v1/chat/completions/v1/messages/v1beta/models/:model:generateContent
Auth HeaderAuthorization: Bearerx-api-keyAuthorization: Bearer
System Promptmessages dizisi içindeAyrı system alanısystemInstruction içinde
Extended Thinking❌✅❌
Streaming✅ SSE✅ SSE✅ SSE
Tool Calling✅✅✅
Vision✅✅✅

​
OpenAI Formatı

En yaygın uyumlu format. Tüm LemonData modelleriyle çalışır. 
from openai import OpenAI

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

# HERHANGİ bir modelle çalışır
response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-5",  # OpenAI formatı üzerinden Claude
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)
Şunlar için en iyisidir:
  • Genel kullanım
  • Mevcut OpenAI SDK entegrasyonları
  • Maksimum uyumluluk

​
Anthropic Formatı

Yerel Anthropic Messages API. Extended thinking 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"  # /v1 son eki yok!
)

message = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5",
    max_tokens=1024,
    system="You are a helpful assistant.",  # Ayrı system alanı
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello!"}
    ]
)

​
Extended Thinking (Claude Opus 4.5)

Yalnızca Anthropic formatında mevcuttur: 
message = client.messages.create(
    model="claude-opus-4-5",
    max_tokens=16000,
    thinking={
        "type": "enabled",
        "budget_tokens": 10000
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "Solve this complex problem..."}]
)

# Düşünme sürecine erişin
for block in message.content:
    if block.type == "thinking":
        print(f"Thinking: {block.thinking}")
    elif block.type == "text":
        print(f"Answer: {block.text}")
Şunlar için en iyisidir:
  • Claude’a özgü özellikler
  • Extended thinking modu
  • Yerel Anthropic SDK kullanıcıları

​
Gemini Formatı

Google ekosistemi entegrasyonu için yerel Google Gemini API formatı. 
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."}]
    }
  }'

​
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"}]}]
  }'
Şunlar için en iyisidir:
  • Google Cloud entegrasyonları
  • Mevcut Gemini SDK kodu
  • Yerel Gemini özellikleri

​
Doğru Formatı Seçmek

​
Geçiş Kılavuzları

​
Resmi OpenAI API’sinden

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

# Sonra (LemonData)
client = OpenAI(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc/v1"  # Bu satırı ekleyin
)
# İşte bu kadar! Aynı kod çalışır

​
Resmi Anthropic API’sinden

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

# Sonra (LemonData)
client = Anthropic(
    api_key="sk-lemondata-key",
    base_url="https://api.lemondata.cc"  # Bu satırı ekleyin (/v1 yok!)
)

​
Google AI Studio’dan

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

# Sonra (LemonData) - REST API kullanın
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"}]}]}
)

​
Modeller Arası Uyumluluk

LemonData’nın sihri: herhangi bir SDK’yı herhangi bir model ile kullanın. Gateway, format dönüşümünü otomatik olarak halleder.

​
Herhangi bir SDK → Herhangi bir Model

# GPT-4o ile Anthropic SDK (otomatik olarak OpenAI formatına dönüştürülür)
from anthropic import Anthropic

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

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

# Aynı SDK, farklı modeller - kod değişikliği yok
response = client.messages.create(model="gemini-2.5-flash", ...)  # ✅ Çalışıyor!
response = client.messages.create(model="deepseek-r1", ...)       # ✅ Çalışıyor!

​
OpenAI SDK → Tüm Modeller

from openai import OpenAI

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

# Bunların tümü aynı SDK ile çalışır:
response = client.chat.completions.create(model="gpt-4o", ...)
response = client.chat.completions.create(model="claude-sonnet-4-5", ...)
response = client.chat.completions.create(model="gemini-2.5-flash", ...)

​
Sektör Karşılaştırması

PlatformOpenAI FormatıAnthropic FormatıGemini FormatıResponses API
LemonData✅ Tüm modeller✅ Tüm modeller✅ Tüm modeller✅ Tüm modeller
OpenRouter✅ Tüm modeller❌❌❌
Together AI✅ Tüm modeller❌❌❌
Fireworks✅ Tüm modeller❌❌❌
Formatlar arası geçiş çoğu özellik için çalışsa da, formata özgü özellikler (Anthropic extended thinking gibi) yerel formatı gerektirir.