Совместимость с OpenAI

Обновлено 25 июня 2026

Для работы с GigaChat API рекомендуется использовать библиотеки GigaChain. Тем не менее формат сообщений GigaChat API частично совместим с OpenAI API. Поэтому, при работе с OpenAI SDK, можно использовать модели GigaChat с некоторыми ограничениями.

В этом разделе вы найдете примеры обращения к GigaChat API с помощью OpenAI SDK.

Вы также можете перенаправлять OpenAI-запросы в GigaChat API с помощью утилиты gpt2giga.

Использование OpenAI SDK

Для авторизации запросов в GigaChat API с помощью OpenAI SDK нужен токен доступа.

Примеры получения токена доступа с помощью ключа авторизации:

import requests

url = "https://ngw.devices.sberbank.ru:9443/api/v2/oauth"

payload = "scope=GIGACHAT_API_PERS"
headers = {
    "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
    "RqUID": "6f0b1291-c7f3-43c6-bb2e-9f3efb2dc98e",
    "Authorization": "Bearer <ключ_авторизации>"
}

response = requests.request("POST", url, data=payload, headers=headers)

print(response.text)

curl -L -X POST 'https://ngw.devices.sberbank.ru:9443/api/v2/oauth' \
-H 'Content-Type: application/x-www-form-urlencoded' \
-H 'Accept: application/json' \
-H 'RqUID: 6f0b1291-c7f3-43c6-bb2e-9f3efb2dc98e' \
-H 'Authorization: Basic <ключ_авторизации>' \
--data-urlencode 'scope=GIGACHAT_API_PERS'

Токен доступа действует 30 минут.

Примеры

Пример создания запроса:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key= "<токен_доступа>",
                base_url= "https://api.giga.chat/v1"
                )
completion = client.chat.completions.create(
    model="GigaChat",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello World!"
        }
    ]
)
print(completion.choices[0].message)

Пример работы с функциями с помощью модели GigaChat:

from openai
import OpenAI

functions = [{
  "name": "get_weather",
  "description": "Retrieve the current weather for a specified location.",
  "parameters": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "location": {
        "type": "string",
        "description": "The city and country or region name."
      },
      "unit": {
        "type": "string",
        "enum": ["metric", "imperial"],
        "description": "The unit system for temperature (metric or imperial)."
      },
    },
    "required": ["location"],
  },
}]
client = OpenAI(api_key = "<токен_доступа>",
  base_url = "https://api.giga.chat/v1"
)
completion = client.chat.completions.create(
  model = "GigaChat",
  messages = [{
    "role": "user",
    "content": "Какая погода в Москве?"
  }],
  functions = functions,
)
print(completion.choices[0].message)

Пример запроса на создание эмбеддинга:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key= "<токен_доступа>",
                base_url= "https://api.giga.chat/v1"
                )
embeddings = client.embeddings.create(
    model="EmbeddingsGigaR",
    input="Hello World!"
)
print(embeddings.data[0].embedding)

Вызов модели GigaChat:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key= "<токен_доступа>",
                base_url= "https://api.giga.chat/v1"
                )
model = client.models.retrieve("GigaChat")
print(model)

Получение списка моделей:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key= "<токен_доступа>",
                base_url= "https://api.giga.chat/v1"
                )
models = client.models.list()
print(models.data)