Schnellstart

In Minuten integriert — vollständig OpenAI-kompatibel, nur eine base_url ändern.

LLM Chat completions

Call leading models like Claude, GPT-4, and DeepSeek via a single OpenAI-compatible API endpoint.

Media generation

Submit asynchronous media generation tasks for image, video, and music models with simple polling.

Prompt caching

Save up to 90% in token pricing on supported models by caching long, static context sequences.

Deep thinking models

Control reasoning effort (low/medium/high) for models like o1/o3 and DeepSeek-R1 natively.

#Überblick

Die API ist vollständig OpenAI-kompatibel. Richten Sie die base_url eines beliebigen OpenAI-SDK oder -Tools auf die untenstehende Adresse und senden Sie Ihren Schlüssel im Header, um jedes verfügbare Modell aufzurufen.

Base URL: https://api.foxwire.ai/v1

#3-Step Quickstart Guide

Get your API key

Create a secure API key in the console to authorize requests. Keep your key confidential.

API Keys

API keys are created inside the **API 密钥 (API Keys)** section. All keys start with `sk-corr-`.

Configure authorization headers

Include the API key in the request headers for authorization:

http

Authorization: Bearer sk-corr-...

Send your first request

Point the API client to the Base URL and invoke the completion endpoint:

curl https://api.foxwire.ai/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $CORRY_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-4-6",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
  }'

#Streaming

Setzen Sie stream: true, um Token schrittweise im OpenAI-Format zu empfangen, abgeschlossen mit data: [DONE].

python

resp = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    stream=True,
)
for chunk in resp:
    print(chunk.choices[0].delta.content or "", end="")

#Parameter

Der Anfragetext entspricht OpenAI. Gängige Parameter sind unten aufgeführt; weitere OpenAI-Felder werden ebenfalls unterstützt:

Parameter	Typ	Beschreibung
`stream`	boolean	Antwort streamen (SSE)
`max_tokens`	integer	Maximale Anzahl zu generierender Token
`temperature`	number	Sampling-Temperatur, 0–2
`tools`	array	Funktionsaufrufe (Tools)
`stop`	string[]	Stoppsequenzen
`reasoning_effort`	string	Denken aktivieren: low / medium / high

#Fehlercodes

Fehler geben ein standardisiertes error-Objekt zurück (mit den Feldern message und type). Gängige Statuscodes:

Status	Bedeutung
`401`	Ungültiger oder fehlender Schlüssel
`402`	Unzureichendes Guthaben
`404`	Das angeforderte Modell existiert nicht oder ist nicht verfügbar
`429`	Ratenbegrenzung — bitte kurz warten und erneut versuchen
`502`	Dienst vorübergehend nicht verfügbar, bitte erneut versuchen