30 सेकंड में आपकी पहली कॉल

साइन इन करें quicksilverpro.io/dashboard पर, और "Connect your agent" section से key copy करें।

इसे QSP_KEY environment variable के रूप में set करें ताकि नीचे दिए snippets ज्यों के त्यों चलें:

export QSP_KEY="sk-..."

Python

import os
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.quicksilverpro.io/v1",
    api_key=os.environ["QSP_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js / TypeScript

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.quicksilverpro.io/v1",
  apiKey: process.env.QSP_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "deepseek-v4.1-flash",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

सोचने की प्रक्रिया बंद करना: पहला कॉल मॉडल की डिफ़ॉल्ट सेटिंग से दिखने वाला जवाब देता है। तर्क की प्रक्रिया के बिना सीधे जवाब के लिए गैर-मानक reasoning फ़ील्ड को Python SDK के extra_body विकल्प में भेजें।

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4.1-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    extra_body={"reasoning": {"enabled": False}},
)
print(resp.choices[0].message.content)

TypeScript में दस्तावेज़ का body अनुरोध विकल्प create के दूसरे आर्ग्युमेंट में इस्तेमाल करें। यह पूरा बॉडी बदल देता है, इसलिए पहले मानक params फैलाएँ और फिर reasoning जोड़ें। देखें OpenAI Node SDK.

const params = {
  model: "deepseek-v4.1-flash",
  messages: [{ role: "user" as const, content: "Hello!" }],
};
const resp = await client.chat.completions.create(params, {
  body: { ...params, reasoning: { enabled: false } },
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Swift

import Foundation
import OpenAI

let openAI = OpenAI(
  configuration: .init(
    token: ProcessInfo.processInfo.environment["QSP_KEY"]!,
    host: "api.quicksilverpro.io",
    basePath: "/v1"
  )
)

let query = ChatQuery(
  messages: [.user(.init(content: .string("Hello!")))],
  model: "deepseek-v4.1-flash"
)
let resp = try await openAI.chats(query: query)
print(resp.choices.first?.message.content?.string ?? "")

curl

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello!"}],
    "reasoning": {"enabled": false}
  }'

Standard OpenAI chat-completions JSON। choices[0].message.content model का reply है। usage field prompt और completion token counts देता है, साथ ही एक synthetic cost field जो हमारे public per-million rate से calculate होता है।

{
  "id": "chatcmpl-...",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1715800000,
  "model": "deepseek-v4.1-flash",
  "choices": [{
    "index": 0,
    "message": {"role": "assistant", "content": "Hello! How can I help?"},
    "finish_reason": "stop"
  }],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 9,
    "completion_tokens": 8,
    "total_tokens": 17,
    "cost": 0.00000275
  }
}

• अपने workload के लिए सही model चुनें — मॉडल।
• Token-by-token streaming — Streaming।
• Strict-typed JSON response — Structured output।

1. कुंजी प्राप्त करें

2. कुंजी एक्सपोर्ट करें

export QSP_KEY="YOUR_API_KEY"

3. स्पीच बनाएँ

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"chatterbox-turbo","input":"Hello from QuickSilver Pro.","voice":"alloy"}' \
  --output speech.mp3

speech.mp3 को ट्रांसक्राइब करें (वैकल्पिक)

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/audio/transcriptions \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -F "model=qwen3-asr" \
  -F "[email protected]" \
  -F "response_format=json"

ऑडियो सुनने के लिए speech.mp3 खोलें।

मॉडल, सीमाएँ और डिवाइस संबंधी जानकारी

चीनी और अंग्रेज़ी ट्रांसक्रिप्शन के लिए qwen3-asr चुनें: 3–8 सेकंड के क्लिप पर 0.3–0.7 सेकंड, 2026-10-12 को मापा गया। Whisper के समान व्यवहार के लिए whisper-large-v3-turbo चुनें; whisper-1 उसका संगत उपनाम है।

अंग्रेज़ी आवाज़ के लिए chatterbox-turbo चुनें: प्रति 10 लाख अक्षर $1.50, एक वाक्य के लिए लगभग 1 सेकंड—OpenAI tts-1 की $15 सूची कीमत का दसवाँ हिस्सा।

चीनी या मिश्रित चीनी/अंग्रेज़ी आवाज़ के लिए qwen3-tts चुनें: प्रति 10 लाख अक्षर $25। यह OpenAI tts-1 की $15 सूची कीमत से अधिक है; qwen3-tts वह मॉडल है जो चीनी सही पढ़ता है।

प्रतिलेखन में file, model, language, prompt, temperature और timestamp_granularities[] (word, segment) समर्थित हैं। वाणी में model, input, वैकल्पिक voice, response_format और speed (0.25–4) समर्थित हैं।

voice वैकल्पिक है। Chatterbox Turbo किसी भी आवाज़ स्ट्रिंग को आगे भेजता है। Qwen3 TTS voice को अनदेखा करता है।

Qwen3 TTS में अभी एक ही आवाज़ है। OpenAI के आवाज़ नाम स्वीकार किए जाते हैं और अनदेखे रहते हैं।

संगत उपनाम: whisper-1 → whisper-large-v3-turbo; tts-1 → qwen3-tts। tts-1 का बिल qwen3-tts के अनुसार बनता है ($25 प्रति 10 लाख अक्षर)। chatterbox-turbo $1.50 प्रति 10 लाख अक्षर है, केवल अंग्रेज़ी; इसे स्पष्ट रूप से चुनें। बिलिंग और रिपोर्ट में मानक ID उपयोग होती हैं।

multipart अनुरोध सीमा 25 MB, अधिकतम चार भाग, एक गैर-खाली ऑडियो फ़ाइल और प्रत्येक भाग में 8 KB हेडर है। पूरा अपलोड 120 सेकंड में; पहले 10 सेकंड के बाद हर 10-सेकंड अवधि में औसत गति कम से कम 16 KB/s। प्रत्येक कुंजी पर दो समकालीन अपलोड; साझा सीमा पर 429 और Retry-After मिलता है।

इनपुट सीमा: 4,000 Unicode code points। खाली इनपुट अस्वीकार होता है। हर code point एक अक्षर गिना जाता है, जिसमें चीनी अक्षर और emoji भी शामिल हैं; संयुक्त चिह्न और emoji क्रम में कई अक्षर गिने जा सकते हैं।

फ़ॉर्मैट: json (डिफ़ॉल्ट), text, verbose_json, srt, vtt। हर प्रतिक्रिया फ़ॉर्मैट में अवधि के आधार पर समान बिल बनता है।

फ़ॉर्मैट: mp3 (डिफ़ॉल्ट), wav, opus, flac, pcm। aac समर्थित नहीं है। ऑडियो आते ही स्ट्रीम होता है।

Chatterbox Turbo केवल अंग्रेज़ी के लिए है; चीनी पाठ से अस्पष्ट ऑडियो बनता है।

हर कॉल के लिए एक अस्थायी राशि आरक्षित की जाती है और वास्तविक ऑडियो अवधि या अक्षरों की संख्या के अनुसार उसका निपटान किया जाता है।

curl https://api.quicksilverpro.io/v1/audio/speech \
  -H "Authorization: Bearer $QSP_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"qwen3-tts","input":"Hello from QuickSilver Pro.","voice":"alloy"}' \
  --output speech.mp3

डिवाइस और माइक्रोकंट्रोलर

API होस्ट की TLS श्रृंखला Let’s Encrypt की है (ISRG Root X1 / X2)। दूसरे प्रदाता का रूट पिन करने वाला फ़र्मवेयर ISRG रूट पर जाए या अपने प्लेटफ़ॉर्म का प्रमाणपत्र बंडल इस्तेमाल करे। डिफ़ॉल्ट जवाब 24 kHz मोनो MP3 है। TTS स्ट्रीम करता है: डाउनलोड करते समय डिकोड करें। इनपुट सीमा 4,000 अक्षर है; WAV अपलोड पर सटीक अवधि के अनुसार राशि आरक्षित होती है।