Per sviluppatori

Sviluppa contro Eldric
come faresti con OpenAI.

L'API pubblica è compatibile con OpenAI. Gli strumenti scritti per l'SDK OpenAI dialogano con un server Eldric cambiando una sola riga — la base URL. Il riferimento completo è nei documenti qui sotto.


Tre documenti

Scegli quello giusto per te.

api-public

Solo gli endpoint raggiungibili dall'edge. Una riga per endpoint. Il primo punto di riferimento se integri da fuori la LAN.

api-endpoints

La superficie API completa, raggruppata per componente (Edge, Controller, Router, Data, Agent, Media, Comm, Science, Training, IoT, Swarm, NOVA, ecc.).

features-catalog

Diciotto aree, ogni funzionalità rilasciata, e quello che è ancora in lavorazione. Il catalogo che sta dietro ogni pagina di questo sito.


Parlare con un server Eldric

Sostituto OpenAI drop-in.

Supponiamo che un server Eldric sia raggiungibile su https://eldric.local e che tu abbia una chiave API dalla console di amministrazione: il codice OpenAI esistente funziona senza modifiche, basta puntare la base URL su Eldric.

Devi installare Eldric prima? Parti da installazione; la configurazione post-installazione (registrazione admin, licenza, prima base di conoscenza) è su primo avvio. Questa pagina presuppone che il server sia già attivo.

Curl

curl https://eldric.local/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "llama-3.3-70b",
    "messages": [{"role":"user","content":"Ciao."}],
    "stream": true
  }'

SDK OpenAI (Python)

from openai import OpenAI
client = OpenAI(
    base_url="https://eldric.local/v1",
    api_key="$API_KEY",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="llama-3.3-70b",
    messages=[{"role":"user","content":"Ciao."}],
)

Gli strumenti esistenti — LangChain, LlamaIndex, Continue, Cursor, qualunque cosa parli l'API OpenAI — funzionano dopo aver puntato la base URL su Eldric.


Oltre la chat

Cos'altro puoi fare.

Agenti & workflow

Costruisci un ciclo ReAct multi-step con /api/v1/agent/chat. Scomponi query complesse con /api/v1/agent/decompose. Esegui più agenti in parallelo con /api/v1/agent/multi.

Training

Crea un job di fine-tuning con /api/v1/jobs usando LoRA, QLoRA, SFT o DPO. Il dataset può essere un JSONL locale o arrivare dal data worker.

Plugin

I plugin sono estensioni Python o JavaScript che la chat carica a runtime. Cinque tipi di plugin: Tool, Filter, Pipe, Action, Widget. Installazione dal marketplace su /api/v1/marketplace/catalog.

Webhook

Iscriviti agli eventi su /api/v1/webhooks/subscriptions. Ogni POST in uscita è firmato con HMAC-SHA256. Le consegne fallite si disattivano in automatico oltre la soglia.

Workload xLSTM

Il daemon xlstmd ospita workload predittivi ispirati al cervello — esecuzione di policy, previsione multi-orizzonte, encoding visivo, retrieval associativo — dietro un unico endpoint compatibile con OpenAI. Vedi pagina xlstmd.