Skip to content

Latest commit

 

History

History
374 lines (303 loc) · 12.1 KB

README.md

File metadata and controls

374 lines (303 loc) · 12.1 KB

NetworkToolsAPI (Python)

Example Usage Bot Open in Colab

Нейросети для обработки текста:

  • GPT-4.5 (OpenAI)
  • o3-mini (OpenAI)
  • o1 (OpenAI)
  • GPT-4o (OpenAI)
  • GPT-4o-mini (OpenAI)
  • GPT-3.5 (OpenAI)
  • Claude 3.7 (Anthropic)
  • Claude 3.5 Sonnet (Anthropic)
  • Claude 3 Opus (Anthropic)
  • Claude 3 Sonnet (Anthropic)
  • Claude 3 Haiku (Anthropic)
  • DeepSeek R1 (DeepSeek)
  • DeepSeek V3 (DeepSeek)
  • Command A (Cohere)
  • Command R+ (Cohere)
  • Reka Flash (Reka)
  • Minimax-01 (Minimax)

Модели для генерации изображений:

  • DALL-E-3
  • SD Ultra
  • SD XL
  • Recraft V3
  • Kandinsky
  • Gemini

Модели для редактирования изображений:

  • Recraft V3
  • Stable Diffusion
  • Gemini

Модели для генерации видео:

  • T2V-01-Director (Hailuo AI)
  • Stable video diffusion

Модели для генерации музыки:

  • Suno (V3, V4)
  • Riffusion

Модели для озвучки текста:

  • T2A-01-HD (Hailuo AI)

Установка

pip install git+https://github.com/Badim41/network_tools.git

Использование

1. Создание класса

from network_tools import NetworkToolsAPI

api_key = "your_api_key_here"
client = NetworkToolsAPI(api_key)

2. ChatGPT API

Поддерживает файлы .txt, .pdf, .docx, .png

from network_tools import GptModels

model = GptModels.gpt_4o
prompt = "Что это?"
chat_history = []
file_path = "files/cat.png"
# file_path = None

response = client.chatgpt_api(prompt, model=model, chat_history=chat_history, file_path=file_path)
print(response.response.text)

3. Генерация изображений

from network_tools import ImageModels, AspectRatio

models = [ImageModels.kandinsky, ImageModels.dalle_light]
prompt = "Футуристический городской пейзаж с летающими машинами."
aspect_ratio = AspectRatio.ratio_1x1  # Определите соотношение сторон

for image_group in client.image_generate_api(models, prompt, aspect_ratio):
    print(image_group)  # Печать путей к сгенерированным изображениям

4. Получение баланса

user_usage = client.get_usage()

for request in user_usage.response.usage:
    timestamp = datetime.fromtimestamp(request.timestamp).strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')
    comment = request.comment
    balance_change = f"{request.balance_change:.8f}"  # Отображение с 8 знаками после запятой
    print(f"{timestamp:<20} {comment:<60} {balance_change:<15}")

print("Баланс:", user_usage.response.balance)  # Отображение оставшегося баланса

Остальные примеры

Цена

  • Цены на текстовые модели в 2 раза ниже официальных
  • Цены на модели изображений в 2 раза ниже официальных
  • Цены на модели редактирования изображений в 2 раза ниже официальных
  • Цены на модели видео в 2 раза ниже официальных
  • Цены на музыку примерно равны официальным
  • Цены на TTS примерно равны официальным

Получить ключ: https://t.me/GPT4_Unlimit_bot?start=api

Бесплатный баланс: 0.5$

Текстовые модели

gpt-4.5:

1M input tokens: 37.50 Credit  
1M output tokens: 75.00 Credit

o3-mini:

1M input tokens: 0.55 Credit  
1M output tokens: 2.20 Credit

o1:

1M input tokens: 7.50 Credit  
1M output tokens: 30.00 Credit

gpt-4o:

1M input tokens: 1.25 Credit  
1M output tokens: 5.00 Credit

gpt-4o-mini:

1M input tokens: 0.075 Credit  
1M output tokens: 0.30 Credit

gpt-3.5:

1M input tokens: 0.50 Credit  
1M output tokens: 1.00 Credit

claude-3.7:

1M input tokens: 1.50 Credit  
1M output tokens: 7.50 Credit

claude-3.5-sonnet:

1M input tokens: 1.50 Credit  
1M output tokens: 7.50 Credit

claude-3-opus:

1M input tokens: 7.50 Credit  
1M output tokens: 37.50 Credit

claude-3-sonnet:

1M input tokens: 1.50 Credit  
1M output tokens: 7.50 Credit

claude-3-haiku:

1M input tokens: 0.125 Credit  
1M output tokens: 0.625 Credit

deepseek-r1:

1M input tokens: 0.275 Credit  
1M output tokens: 1.095 Credit

deepseek-v3:

1M input tokens: 0.135 Credit  
1M output tokens: 0.55 Credit

command-r-plus:

1M input tokens: 1.25 Credit  
1M output tokens: 5.00 Credit

command-a:

1M input tokens: 1.25 Credit  
1M output tokens: 5.00 Credit

reka-flash:

1M input tokens: 0.10 Credit  
1M output tokens: 0.40 Credit

minimax-01:

1M input tokens: 0.10 Credit  
1M output tokens: 0.55 Credit

Модели изображений

DALL-E (Light):

0.008 Credit/изображение

DALL-E 3:

0.016 Credit/изображение

SD Ultra:

0.032 Credit/изображение

SD XL:

0.0004 Credit/изображение

Recraft v3:

0.016 Credit/изображение

Обработка изображений

Удаление фона:

0.008 Credit/изображение

Замена фона:

0.032 Credit/изображение

Дополнение изображения (outpaint):

0.016 Credit/изображение

Inpaint:

0.032 Credit/изображение - Stable Diffusion Ultra  
0.016 Credit/изображение - Recraft V3  
0.012 Credit/изображение - Gemini

Upscale:

0.008 Credit/изображение

Добавить текст:

0.016 Credit/изображение

Сделать в похожем стиле:

0.016 Credit/изображение

Сделать векторным:

0.008 Credit/изображение

Поиск и замена:

0.016 Credit/изображение

Из изображения в 3D-модель:

0.008 Credit/изображение

Генерация видео

Stable Video Diffusion:

0.08 Credit/видео

Hailuo:

0.172 Credit/видео

Генерация музыки:

Suno v4: 0.05 Credit/2 трека
Suno v3: 0.035 Credit/2 трека
Riffusion: 0.02 Credit/2 трека

TTS (озвучить текст)

Hailuo: 0.03 Credit/1000 символов

CURL

ChatGPT

Обычный запрос

curl --request POST \
  --url https://yellowfire.ru/api/v2/chatgpt \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'api-key: API_KEY' \
  --data '{"model": "gpt-4o", "prompt": "Привет!", "chat_history": [], "file_base64": "", "internet_access": false, "mime_type":""}'

С файлом в base64:

curl --request POST \
  --url https://yellowfire.ru/api/v2/chatgpt \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'api-key: API_KEY' \
  --data '{"model": "gpt-4o", "prompt": "Что это за текст?", "chat_history": [], "file_base64": "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", "internet_access": false, "mime_type":"text/plain"}'

Генерация изображений

curl --request POST \
  --url https://yellowfire.ru/api/v2/image_generate \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'api-key: API_KEY' \
  --data '{"models": ["sd_xl"], "aspect_ratio": "1:1", "prompt": "A futuristic city with flying cars"}'

Проверка запроса

curl --request GET \
  --url https://yellowfire.ru/api/v2/status/55081200-929f-4464-97fe-cb5e4dbda2ba \
  --header 'api-key: API_KEY'

Получение баланса

curl --request GET \
  --url https://yellowfire.ru/api/v2/user \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'api-key: API_KEY'