# regcloud-ai

Клиент к ИИ-платформе REG.RU, домен `ai.reg.cloud`.

Протокол там совместим с OpenAI, но есть особенности, ради которых и написана обёртка.
Ключ бывает открыт не ко всем моделям, отказ приходит отдельным кодом, а список
доступного удобно спрашивать заранее. Плюс тут же лежат мелочи, которые всё равно
приходится писать в каждом проекте: ремонт оборванного json, чистка типографики
и отлов иероглифов, которые модели иногда роняют в русский текст.

## Установка

```bash
pip install httpx
# дальше просто положить пакет рядом или поставить из этого репозитория
pip install git+https://git.stackworks.ru/viktor/regcloud-ai.git
```

## Как пользоваться

```python
from regcloud_ai import RegCloudAI

ai = RegCloudAI()                      # ключ берётся из REGCLOUD_AI_KEY
print(ai.ask("Объясни в двух словах, что такое трансформер"))
```

Ответ приходит объектом, где кроме текста лежит расход токенов и время.

```python
answer = ai.chat("Напиши заголовок ролика про нейросети", model="qwen3.7-max")
print(answer.text, answer.usage.total_tokens, answer.seconds)
```

Каскад на случай, если модель закрыта для ключа или занята.

```python
answer = ai.cascade("Твой запрос", models=["claude-5-sonnet", "gpt-5.5", "qwen3.7-max"])
```

Асинхронно всё то же самое.

```python
from regcloud_ai import AsyncRegCloudAI

async with AsyncRegCloudAI() as ai:
    print(await ai.ask("Привет"))
```

## Что доступно на платформе

На август 2026 платформа отдаёт двадцать девять моделей, среди них claude-5-sonnet,
gpt-5.5, gemini-3.1-pro, grok-4.3, семейства qwen, glm, deepseek, kimi и minimax.
Точный список всегда спрашивайте у самой платформы.

```python
print(RegCloudAI().models())
```

Замечание про доступы. Ключ может быть выдан только на часть моделей. Тогда обращение
к остальным вернёт `ModelAccessError`. Картинки, синтез и распознавание речи на платформе
есть, но открываются отдельно, обычному текстовому ключу они недоступны.

## Мелочи, которые обычно нужны

```python
from regcloud_ai.client import extract_json, normalize, foreign_chars

data = extract_json(answer.text)          # вытащит json даже из оборванного ответа
text = normalize(answer.text)             # длинные тире и ёлочки станут обычными
bad = foreign_chars(text)                 # иероглифы, если модель их насыпала
```

## Замеры

Проверено на живых запросах 23.08.2026, время до полного ответа на коротком запросе.

| Модель | Время |
|---|---|
| qwen3.7-max | 2.9 с |
| deepseek-v4-flash | 4.5 с |
| gpt-5.5 | 5.3 с |
| claude-5-sonnet | 5.5 с |
| gemini-3.5-flash | 5.6 с |
| glm-5.2 | 7.1 с |