チュートリアル: 最初の SchneeAI リクエスト

デザインパートナー段階です。 公開エンドポイント api.schneeai.com は一般提供開始時に有効になります。いますぐ以下の例を試すには [email protected] までデザインパートナーアクセスをご請求ください — パートナー専用のエンドポイントと API キーを発行します。コード例中の https://api.schneeai.com は、お受け取りいただいたパートナーエンドポイントに置き換えてください。

モデルを固定してください。 以下の例では "model": "gpt-4o-mini" — catalog が今日解決する具体 alias — を固定しています。SchneeAI の router が routing policy に基づいて model を選ぶ "model": "auto" はロードマップ上 — routing / failover のロードマップはフェイルオーバー設計を参照。今は gpt-4o-mini を、catalog が seed する任意の alias (gpt-4o、claude-sonnet-4、claude-haiku、gemini-2.5-pro、gemini-2.5-flash、deepseek-chat、deepseek-reasoner、もしくは schneeai-flash / schneeai-standard / schneeai-pro tier) で置き換え可能です。

前提条件

SchneeAI アカウントと API キー。デザインパートナーアクセスを希望する場合は [email protected] までメールでご申請ください。
任意の HTTP クライアント。以下の例は curl、Python 3.9+、TypeScript 5+ を使います。

ステップ1 — 最初のリクエスト

Gateway は OpenAI 互換のエンドポイント POST /v1/chat/completions を公開しています。最小の呼び出し:

curl https://api.schneeai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SCHNEEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gpt-4o-mini",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "SchneeAI を一文で要約して。" }
    ]
  }'

"model" field はモデルディレクトリの任意の alias を受け付けます。デザインパートナー段階では gpt-4o-mini などの具体 alias を固定してください。SchneeAI の router が routing policy に基づいて model を選ぶ "model": "auto" はロードマップ上 — routing / failover のロードマップはフェイルオーバー設計を参照。

レスポンス形状（抜粋）:

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "choices": [{
    "message": { "role": "assistant", "content": "SchneeAI は..." }
  }],
  "usage": { "prompt_tokens": 12, "completion_tokens": 18, "total_tokens": 30 },
  "model": "gpt-4o-mini",
  "request_id": "req_01HQ..."
}

model フィールドはルータが実際に選択したモデルを示します。request_id はサポート問い合わせ時の追跡ハンドルです。

ステップ2 — トークンをストリーミング

チャット UI ではストリーミングが必須。stream: true を設定すると、Gateway は Server-Sent Events (SSE) を返します。

Python

import json
import requests

res = requests.post(
    "https://api.schneeai.com/v1/chat/completions",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "model": "gpt-4o-mini",
        "messages": [{"role": "user", "content": "雪に関する俳句を詠んで。"}],
        "stream": True,
    },
    stream=True,
)
for line in res.iter_lines():
    if not line or not line.startswith(b"data: "):
        continue
    chunk = line[6:]
    if chunk == b"[DONE]":
        break
    data = json.loads(chunk)
    delta = data["choices"][0]["delta"].get("content", "")
    print(delta, end="", flush=True)

TypeScript (ブラウザ / Node 18+)

const res = await fetch("https://api.schneeai.com/v1/chat/completions", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    model: "gpt-4o-mini",
    messages: [{ role: "user", content: "雪に関する俳句を詠んで。" }],
    stream: true,
  }),
});

const reader = res.body!.getReader();
const decoder = new TextDecoder();
let buffer = "";

while (true) {
  const { done, value } = await reader.read();
  if (done) break;
  buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
  const lines = buffer.split("\n");
  buffer = lines.pop()!;
  for (const line of lines) {
    if (!line.startsWith("data: ")) continue;
    const chunk = line.slice(6);
    if (chunk === "[DONE]") return;
    const delta = JSON.parse(chunk).choices[0].delta?.content ?? "";
    process.stdout.write(delta);
  }
}

ステップ3 — 名前付きプロンプトを使う

ハードコードされたプロンプトは腐ります。PromptOps UI でプロンプトを登録、バージョニングし、名前で呼び出します:

curl https://api.schneeai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $SCHNEEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "support-reply",
    "variables": {
      "user_message": "注文 #1234 が届きません。",
      "tone": "empathetic"
    }
  }'

SchneeAI は support-reply のアクティブバージョンを解決し、{{user_message}} と {{tone}} を埋め、登録されたモデルとパラメータを適用して補完を返します。モデル横断でうまく機能するプロンプトパターンはプロンプトテンプレートライブラリを参照してください。

ステップ4 — エラーを正しく扱う

ネットワーク呼び出しは失敗します。本番コードは以下を満たす必要があります:

429, 500, 502, 503, 504 のみリトライ。
Retry-After があれば従う。
Idempotency-Key を送り、リトライで二重課金されないようにする。

import uuid
import requests
from tenacity import retry, stop_after_attempt, wait_exponential_jitter, retry_if_exception_type

class RetryableError(Exception): pass

@retry(stop=stop_after_attempt(5),
       wait=wait_exponential_jitter(initial=1, max=60, jitter=2),
       retry=retry_if_exception_type(RetryableError))
def chat(messages, model="gpt-4o-mini"):
    res = requests.post(
        "https://api.schneeai.com/v1/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Idempotency-Key": str(uuid.uuid4()),
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={"model": model, "messages": messages},
        timeout=60,
    )
    if res.status_code in {429, 500, 502, 503, 504}:
        raise RetryableError(res.text)
    res.raise_for_status()
    return res.json()

完全なエラーコードリファレンス、リトライ規則、冪等性の詳細: エラーハンドリング。

ステップ5 — コストと利用を追跡

すべてのレスポンスは usage オブジェクトを含みます。SchneeAI はサーバー側でも構造化利用を記録し、GET /v1/usage で照会できます:

curl "https://api.schneeai.com/v1/usage?since=2026-07-01" \
  -H "Authorization: Bearer $SCHNEEAI_API_KEY"

送信前にコストを見積もるには、プロンプトをトークンカウンタに貼り付け、得られたトークン数をコスト電卓に渡してください。

次のステップ

モデルディレクトリ — SchneeAI がルーティングする全モデルと実効価格。
プロンプトテンプレートライブラリ — 要約 / RAG / コードレビュー等のコピー可能なプロンプト集。
移行チュートリアル — OpenAI / Anthropic SDK からお越しの方へ。Python / TypeScript / curl でのクライアント側 diff。
エラーハンドリング — 完全なエラーリファレンス。
API リファレンス — 完全な API 仕様（近日公開）。

インタラクティブ版を準備中: CodeMirror ベースのプレイグラウンド（各スニペットをブラウザ内で編集・実行）がロードマップにあります。現在は、任意のブロックをターミナルまたはエディタにコピーして実行してください。