Самый доступный способ вызывать Claude, GPT и Gemini

Что должно значить «дёшево»#

Более низкая цена за токен — это экономия только если качество ответа, окно контекста и вызов инструментов совпадают с официальным API. Гнаться за минимальным числом без проверки целостности — прямой путь на релей, который тихо отдаёт меньшую или квантизованную модель. Поэтому цену и проверяемость решайте вместе.

Где шлюз реально снижает затраты#

• Один счёт, без накладных расходов на вендоров. Не нужны отдельные аккаунты Anthropic, OpenAI и Google, карты и ежемесячные сверки.
• Маршрутизируйте задачу на модель нужной цены. Дешёвая модель для черновиков, топовая — только когда важно. Всё по одному ключу.
• Китайские модели без лишних барьеров. DeepSeek, Kimi и Qwen из-за рубежа часто мучительно регистрировать — здесь они за тем же ключом.
• Ниже официального прайса. DaoXE дешевле, чем напрямую — текущее преимущество: обычно на ~30–80% ниже прайса (дешёвые группы) (см. страницу цен).

Оплата и реальная стоимость#

Как вызвать каждое семейство#

Каждое семейство доступно по одному base URL и ключу. Claude есть и по OpenAI-совместимому пути, и по нативному Anthropic Messages — для Claude Code и Anthropic SDK используйте Messages.

Быстрый старт (60 секунд)#

1. Получите список моделей. Скопируйте точный ID нужного семейства.
2. Отправьте один маленький запрос. Держите max_tokens маленьким, чтобы тест был дешёвым.
3. Сравните качество и цену. С официальным API на том же промпте при temperature=0.

export DAOXE_API_KEY="ваш_ключ"

curl --fail-with-body --show-error --silent \
  https://daoxe.com/v1/models \
  -H "Authorization: Bearer ${DAOXE_API_KEY}"

curl --fail-with-body --show-error --silent \
  https://daoxe.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer ${DAOXE_API_KEY}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "ТОЧНЫЙ_ID_МОДЕЛИ",
    "max_tokens": 64,
    "messages": [{"role": "user", "content": "Поздоровайся одной фразой."}]
  }'

Ловушка, о которой молчат#

Некоторые дешёвые endpoint отлично выглядят неделю, а потом тихо деградируют — меньшая модель, агрессивная квантизация или обрезанный контекст. Лечение не вера, а измерение: гоняйте фиксированный набор проб по расписанию и сравнивайте с официальным API. Ровно для этого — открытый бенчмарк и гайд про подмену модели.

Частые вопросы#