GPT OSS

Open-source LLM-модель, предназначенная для генерации текста, анализа запросов, ведения диалогов и решения широкого спектра NLP-задач. Поддерживает работу через OpenAI-совместимый API в Alem Plus и может использоваться в чат-ботах, ассистентах, аналитических системах и приложениях с естественным языком.

• Ссылка на модель на Hugging Face:

• Дополнительная документация:

Шаг 1. Откройте GPT OSS и нажмите «Получить API-ключ»

Чтобы получить API-ключ, нажмите Получить API-ключ

Шаг 2. Создание API-ключа

Для создания API-ключа введите название

Что вы получите на Alem Plus:

• API Key

Чтобы его использовать, сделайте запрос: POST https://llm.alem.ai/v1/chat/completions

Headers: Authorization: Bearer API Key

Используйте такую модель json

---

Примеры использования в Вашем коде:

Python Node.js PHP

import requests

API_KEY = "YOUR_API_KEY"  
URL = "https://llm.alem.ai/chat/completions"

payload = {
    "model": "gpt-oss",
    "messages": [
        {
            "role": "user",
            "content": "Hello, world!",
        }
    ],
}


def main():
    try:
        resp = requests.post(
            URL,
            headers={
                "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
                "Content-Type": "application/json",
            },
            json=payload,
            timeout=60,
        )
        resp.raise_for_status()
        data = resp.json()
        print("Ответ GPT OSS:")
        print(data)
    except requests.RequestException as e:
        print(f"Request failed: {e}\nBody: {resp.text if 'resp' in locals() else ''}")


if __name__ == "__main__":
    main()

const URL = "https://llm.alem.ai/chat/completions";
const API_KEY = "YOUR_API_KEY"; 

const payload = {
  model: "gpt-oss",
  messages: [
    {
      role: "user",
      content: "Hello, world!",
    },
  ],
};

async function main() {
  const resp = await fetch(URL, {
    method: "POST",
    headers: {
      Authorization: `Bearer ${API_KEY}`,
      "Content-Type": "application/json",
    },
    body: JSON.stringify(payload),
  });

  if (!resp.ok) {
    throw new Error(`HTTP ${resp.status} ${await resp.text()}`);
  }

  const data = await resp.json();
  console.log("Ответ GPT OSS:");
  console.log(data);
}

main().catch((err) => {
  console.error("GPT OSS request failed:", err);
  process.exit(1);
});

<?php
declare(strict_types=1);

$API_KEY = 'YOUR_API_KEY';                         // <-- сюда ключ
$URL     = 'https://llm.alem.ai/chat/completions';

$payload = [
    'model'    => 'gpt-oss',
    'messages' => [
        [
            'role'    => 'user',
            'content' => 'Hello, world!',
        ],
    ],
];

$ch = curl_init($URL);
curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_POST           => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER     => [
        'Authorization: Bearer ' . $API_KEY,
        'Content-Type: application/json',
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS     => json_encode($payload, JSON_UNESCAPED_UNICODE | JSON_UNESCAPED_SLASHES),
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_TIMEOUT        => 60,
]);

$raw = curl_exec($ch);
if ($raw === false) {
    throw new RuntimeException('cURL error: ' . curl_error($ch));
}
$code = curl_getinfo($ch, CURLINFO_RESPONSE_CODE);
curl_close($ch);

if ($code < 200 || $code >= 300) {
    throw new RuntimeException("HTTP $code: $raw");
}

$data = json_decode($raw, true);

echo "ОТВЕТ GPT OSS:\n";
var_dump($data);

---

Рассмотрим как получить протестировать GPT OSS с помощью POSTMAN.

Укажите метод POST и свой API-KEY

В разделе Authorization укажите свой API-KEY

Укажите KEY и VALUE

Перейдите в Headers и укажите так

Укажите model и input

Перейдите в Body и укажите Json

Нажмите Send

Вы получите ответ от gpt oos

---

Как сочетать GPT OSS с другими сервисами

• Оркестрация/агенты: n8n

---