Usar tu clave API

Tu alquiler incluye una clave API que empieza por gfk_. Funciona igual que una clave API de OpenAI, solo que apunta a la GPU que alquilaste. Cualquier cosa que sepa usar la API de OpenAI puede usarla: las bibliotecas oficiales de OpenAI, LangChain, la mayoría de las apps de chat o un simple comando curl.

Necesitas tres datos. Los encuentras todos en Panel → Alquileres Actuales.

Qué	Valor
URL base (también llamada endpoint o API base)	https://gpuflow.app/v1
Clave API	tu clave, que empieza por gfk_
Modelo	el modelo de IA de esa GPU, por ejemplo qwen2.5:7b (el paso 1 explica cómo encontrarlo)

En los ejemplos de abajo, sustituye gfk_your_key por tu propia clave.

1. Comprueba tu clave y busca el nombre del modelo

Pega esto en una terminal:

curl https://gpuflow.app/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer gfk_your_key"

Recibes una respuesta como esta:

{
  "object": "list",
  "data": [{ "id": "qwen2.5:7b", "object": "model", "owned_by": "gpuflow" }]
}

El id (aquí qwen2.5:7b) es el nombre del modelo que debes usar. Si la descripción del proveedor menciona más modelos, también puedes usar esos nombres.

2. Envía tu primer mensaje

curl

curl https://gpuflow.app/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer gfk_your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "qwen2.5:7b",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil. Responde de forma breve."},
      {"role": "user", "content": "Escribe una descripción de producto de dos líneas para una botella de agua de acero."}
    ]
  }'

Python

Instala la biblioteca una vez: pip install openai

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://gpuflow.app/v1",
    api_key="gfk_your_key",
)

reply = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5:7b",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Eres un asistente útil. Responde de forma breve."},
        {"role": "user", "content": "Escribe una descripción de producto de dos líneas para una botella de agua de acero."},
    ],
)
print(reply.choices[0].message.content)

JavaScript

Instala la biblioteca una vez: npm install openai

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://gpuflow.app/v1",
  apiKey: "gfk_your_key",
});

const reply = await client.chat.completions.create({
  model: "qwen2.5:7b",
  messages: [
    { role: "system", content: "Eres un asistente útil. Responde de forma breve." },
    { role: "user", content: "Escribe una descripción de producto de dos líneas para una botella de agua de acero." },
  ],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);

3. Recibe la respuesta palabra por palabra (streaming)

Añade "stream": true para ver la respuesta a medida que se escribe, como en una app de chat.

curl

curl https://gpuflow.app/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer gfk_your_key" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "qwen2.5:7b", "stream": true,
       "messages": [{"role": "user", "content": "Explica qué es una GPU en tres frases."}]}'

Python

stream = client.chat.completions.create(
    model="qwen2.5:7b",
    stream=True,
    messages=[{"role": "user", "content": "Explica qué es una GPU en tres frases."}],
)
for chunk in stream:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="", flush=True)

Úsala en una app

Muchas apps tienen un ajuste llamado “OpenAI-compatible”, “Custom OpenAI” u “OpenAI API base”. Rellénalo así:

1. URL base / API base / endpoint: https://gpuflow.app/v1
2. Clave API / API key: tu clave gfk_…
3. Modelo / Model: el nombre del paso 1, por ejemplo qwen2.5:7b

Si la app te pide un “proveedor”, elige “OpenAI” u “OpenAI-compatible”.

Qué puede hacer la clave y qué no

• Sirve para chat: /v1/models y /v1/chat/completions.
• Funciona hasta que termina tu alquiler. Después responde con invalid_api_key.
• Es solo tuya. Cualquiera que la tenga puede usar tu alquiler, así que no la pegues en código público ni en chats. Si se filtra, haz clic en Nueva clave en Alquileres Actuales. La clave anterior deja de funcionar al instante.

Tus prompts se ejecutan en la computadora de otra persona

El modelo de IA se ejecuta en la máquina del proveedor, así que tus prompts y las respuestas pasan por ella. No envíes contraseñas, números de tarjeta ni otros datos secretos que no compartirías con un desconocido.

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