Sua primeira chamada em 5 minutos

1. Crie uma conta

Abra uma conta gratuita no MandAPI. O cadastro pode ser feito no painel; assim que a conta estiver ativa, você poderá gerar chaves e consultar o catálogo de modelos.

2. Crie uma API Key

No painel, gere uma API Key. A chave completa é exibida uma única vez — guarde-a em uma variável de ambiente e não a compartilhe. Veja o passo a passo em Chaves de API.

3. Escolha um modelo

Escolha um modelo disponível para a sua chave no catálogo atual. A lista pode mudar conforme a operação; consulte GET /v1/models ou o seletor no painel antes de integrar. Consulte Modelos para detalhes.

Os exemplos abaixo usam gpt-5.6-sol como referência. Se ele não aparecer para a sua chave, substitua o ID por um modelo disponível que aceite Chat Completions. A presença de um preço público não garante acesso ou suporte a todos os recursos.

Usa Cursor ou Codex? No Início rápido do painel, escolha o modelo e o modo de resposta e copie um prompt para pedir ao assistente que integre a MandAPI ao seu projeto.

4. Faça a primeira requisição

Envie uma chamada para o endpoint de chat. O Base URL é:

Exemplo com curl em modo de resposta completa (stream: false):

curl https://api.mandapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $MANDAPI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-5.6-sol",
    "stream": false,
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Olá, MandAPI. Me explique o que você faz em uma frase." }
    ]
  }'

Resposta de sucesso (formato OpenAI):

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "choices": [
    { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "..." }, "finish_reason": "stop" }
  ],
  "usage": { "prompt_tokens": 87, "completion_tokens": 19, "total_tokens": 106 }
}

Exemplos em Python e JavaScript

Os exemplos abaixo usam os SDKs oficiais da OpenAI apontando para o Base URL da MandAPI. São OpenAI-compatible TO VERIFY — a chamada de ponta a ponta com os pacotes oficiais openai ainda está em verificação. O formato e o endpoint, no entanto, são idênticos aos da API OpenAI.

Python:

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.mandapi.com/v1",
    api_key=os.environ["MANDAPI_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gpt-5.6-sol",
    messages=[{"role": "user", "content": "Olá, MandAPI."}],
    stream=False,
)
print(resp.choices[0].message.content)

JavaScript (Node.js):

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.mandapi.com/v1",
  apiKey: process.env.MANDAPI_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "gpt-5.6-sol",
  messages: [{ role: "user", content: "Olá, MandAPI." }],
  stream: false,
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Streaming ou resposta completa

Os dois modos usam o mesmo endpoint POST /v1/chat/completions. Com stream: true, o conteúdo pode começar a aparecer enquanto é gerado; com stream: false, a API retorna a resposta completa ao final. Streaming pode reduzir a espera percebida, mas não garante menor tempo total de geração.

A disponibilidade de streaming varia por modelo. Consulte as capacidades verificadas do modelo escolhido antes de usar esse modo em produção. Veja o guia de streaming SSE para um exemplo que lê os eventos e exibe o conteúdo.