PRELUSION API · ПРОВЕРЕНО 2026-10-29
PRELUSION API на Python: подключение и каталог моделей
Подключите PRELUSION API из Python через стандартную библиотеку. Проверка использует только чтение каталога и не расходует баланс на модели.
Начать бесплатно ↗Подготовьте окружение Python
Создайте аккаунт и подтвердите email. Ключ из API-кабинета сохраните в переменной PRELUSION_API_KEY на сервере. Пример использует Python 3 и стандартную библиотеку: отдельные SDK и установка сторонних пакетов не нужны.
Проверьте нужное окружение
Тестовый ключ выбирает /api/developer-sandbox/v1/models, рабочий — /api/developer/v1/models. Не отправляйте рабочий ключ в чужие API. Пример запрещает HTTP-перенаправления, чтобы заголовок авторизации не ушёл на другой адрес.
Переход к интеграции модели
Сохраните публичный ID из data и сравните режимы конкретной конфигурации. Историю диалога, очередь, разбор результата и бюджет реализует ваше приложение. Проверка каталога не вызывает нейросеть и не подтверждает платную генерацию.
Пример: Python
Только GET к PRELUSION. Код не выполняется на этой странице и не содержит настоящего ключа.
# Python 3. Только стандартная библиотека, без генерации и оплаты.
import json
import os
import re
import urllib.request
import urllib.error
key = os.environ.get('PRELUSION_API_KEY', '')
if not re.fullmatch(r'pl_(test|live)_[A-Za-z0-9_-]{43}', key):
raise SystemExit('Укажите PRELUSION_API_KEY в окружении сервера')
sandbox = key.startswith('pl_test_')
base = '/api/developer-sandbox/v1' if sandbox else '/api/developer/v1'
class NoRedirect(urllib.request.HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
request = urllib.request.Request(
'https://api.prelusion.ru' + base + '/models',
headers={'Authorization': 'Bearer ' + key})
try:
with urllib.request.build_opener(NoRedirect()).open(request, timeout=15) as response:
body = json.load(response)
except urllib.error.HTTPError as error:
raise SystemExit('Каталог недоступен: HTTP ' + str(error.code))
except urllib.error.URLError:
raise SystemExit('Ошибка соединения; проверьте сеть и повторите чтение каталога')
if not isinstance(body.get('data'), list):
raise SystemExit('Неожиданный формат каталога')
print(json.dumps({'sandbox': sandbox, 'models': [
{'id': model['id'], 'name': model.get('name') or model['id']}
for model in body['data']]}, ensure_ascii=False))
Короткие ответы
Почему в Sandbox одна модель?
Это тестовый Echo для проверки запроса и ключа. Он не заменяет GPT, Claude, Gemini или другие реальные модели. Рабочий каталог читают с соответствующим рабочим ключом.
Можно ли повторить запрос после сетевой ошибки?
Чтение каталога можно повторить с паузой. Для подтверждений платных задач действует другая схема: сначала проверяют существующий jobId и сохраняют idempotencyKey. Не переносите простой повтор GET на платный POST.
Как начать
- Зарегистрируйтесь и подтвердите email.
- Откройте API-кабинет, проверьте условия доступа и создайте ключ проекта.
- Проверьте подключение без генерации, выберите модель и получите расчёт.
- Для платной генерации проверьте баланс и отдельно подтвердите стоимость.
Регистрация и проверка подключения не требуют платного запуска. Доступ и лимиты конкретной модели проверяются в кабинете. Документация и примеры запросов.
Цены и ограничения
Цены доступны после регистрации. Текст учитывается по входным и выходным токенам, изображение — по выбранной конфигурации, видео — по длительности и тарифу секунды. Нулевой тариф бесплатной модели может измениться; новый платный запуск требует нового расчёта и подтверждения. Действуют условия API и оферта.
Названия моделей принадлежат их разработчикам. Стандартный API рассчитан на запросы без персональных данных, секретов и внутренних документов. Безопасность интеграции.
Практика интеграции
PRELUSION API на Node.js: проверка ключа без генерации
Проверьте серверный ключ и формат каталога одним GET-запросом. Пример не создаёт задачи, не резервирует баланс и не запускает нейросеть.
Как подключить PRELUSION API по MCP
Подключите совместимый MCP-клиент к https://api.prelusion.ru/api/mcp с ключом API-кабинета. Начните с проверки связи и списка моделей, затем отдельно разрешайте генерации.
Как контролировать расходы на API нейросетей
Для бюджета API сравнивайте одинаковые модели и параметры, получайте расчёт до подтверждения и отличайте резерв от фактического списания. Текущие цены доступны в кабинете.