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Daaeonyx AI

Documentación

Compatible con OpenAI y Anthropic. Apunta tu base URL a Daaeonyx y tu código existente simplemente funciona.

Inicio rápido

Dos cambios a tu configuración OpenAI existente: la base URL y tu API key. Toma tu llave del panel y haz tu primera llamada.

Base URLhttps://api.daaeonyxai.com/v1

Autenticación

Toda solicitud necesita tu API key en uno de dos headers — Authorization: Bearer para clientes OpenAI, o x-api-key para clientes Anthropic (Claude Code).

cURL
curl https://api.daaeonyxai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DAAEONYX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-flagship",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'
Python (OpenAI SDK)
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="$DAAEONYX_API_KEY",
    base_url="https://api.daaeonyxai.com/v1",
)
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen-flagship",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Reemplaza $DAAEONYX_API_KEY con tu llave del panel.

Modelos

Un plan, todos los modelos. Pasa el id del modelo en el campo model. Los dos ids de chat son el mismo motor (Qwen 3.6, 256K de contexto) — la única diferencia es si razona antes de responder.

qwen-flagshipChat — uso general, código, agentes. Respuesta directa.
qwen-flagship-deepChat con razonamiento explícito multi-paso (devuelve reasoning_content).
qwen3-asrVoz → texto (transcripción).
qwen3-ttsTexto → voz (9 voces).
z-image-turboTexto → imagen.

Chat

El endpoint principal, totalmente compatible con OpenAI — en curl o cualquier SDK de OpenAI.

cURL
curl https://api.daaeonyxai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $DAAEONYX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-flagship",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

Razonamiento

qwen-flagship responde directo (ideal para agentes de código, donde pensar gastaría contexto). Para razonamiento multi-paso usa qwen-flagship-deep y sube max_tokens.

Python
resp = client.chat.completions.create(
    model="qwen-flagship-deep",
    messages=[{"role": "user", "content": "Prove sqrt(2) is irrational."}],
    max_tokens=2000,   # reasoning consumes tokens
)
print(resp.choices[0].message.reasoning_content)  # the chain of thought
print(resp.choices[0].message.content)            # the final answer

Si usas un modelo con razonamiento y pones max_tokens muy bajo, puede gastar todo el presupuesto pensando y devolver content vacío. Sube max_tokens, o usa qwen-flagship.

Streaming

Pon stream: true para una respuesta token a token.

Python
stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen-flagship",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell a short story."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

Anthropic / Claude Code

Daaeonyx también habla la API de Mensajes de Anthropic — funciona con Claude Code. Usa el header x-api-key.

cURL
curl https://api.daaeonyxai.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $DAAEONYX_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen-flagship",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

Voz

Texto a voz (qwen3-tts) y voz a texto (qwen3-asr). Voces: aiden, dylan, eric, ono_anna, ryan, serena, sohee, uncle_fu, vivian.

cURL · TTS
curl https://api.daaeonyxai.com/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $DAAEONYX_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen3-tts", "voice": "ryan", "input": "Hello from Daaeonyx."}' \
  --output speech.wav
cURL · STT
curl https://api.daaeonyxai.com/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $DAAEONYX_API_KEY" \
  -F "file=@audio.wav" -F "model=qwen3-asr"

Imágenes

Genera imágenes con z-image-turbo. La respuesta trae la imagen en base64 (b64_json) — decodifícala y guárdala.

Python
img = client.images.generate(
    model="z-image-turbo",
    prompt="an astronaut cat over Earth, watercolor",
    n=1,
)
import base64
with open("cat.png", "wb") as f:
    f.write(base64.b64decode(img.data[0].b64_json))

Límites y errores

Uso ilimitado — sin cupo de tokens, sin cap de gasto. Los únicos límites son de tasa, para mantener el servicio estable para todos:

  • 3 solicitudes en paralelo
  • 100 solicitudes / minuto
  • 2.5M tokens / minuto

Errores comunes

  • 401 falta la API key — envía el header Authorization (o x-api-key).
  • 403 key inválida o revocada — verifica que copiaste la llave completa, sin espacios.
  • 429 demasiadas solicitudes — espera y reintenta.
  • Content vacío — modelo con razonamiento y max_tokens muy bajo. Súbelo, o usa qwen-flagship.