Documentación API

class OrzionClient {
  constructor(baseURL = "https://orzion-ai-api.vercel.app") {
    this.baseURL = baseURL;
  }

  async chat(model, message, options = {}) {
    try {
      const response = await fetch(`${this.baseURL}/api/v1/chat/${model}`, {
        method: "POST",
        headers: {
          "Content-Type": "application/json"
        },
        body: JSON.stringify({
          message,
          temperature: options.temperature || 0.7,
          max_tokens: options.maxTokens || 1000
        })
      });

      if (!response.ok) {
        throw new Error(`HTTP ${response.status}: ${response.statusText}`);
      }

      return await response.json();
    } catch (error) {
      console.error("Error al comunicarse con Orzion AI:", error);
      throw error;
    }
  }

  // Métodos específicos para cada modelo
  async pro(message, options) {
    return this.chat("orzion-pro", message, options);
  }

  async turbo(message, options) {
    return this.chat("orzion-turbo", message, options);
  }

  async mini(message, options) {
    return this.chat("orzion-mini", message, options);
  }
}

// Uso
const orzion = new OrzionClient();

orzion.pro("Revisa este código y sugiere mejoras").then(response => {
  console.log(response.response);
}).catch(error => {
  console.error("Error:", error);
});

import requests
import json
from typing import Optional, Dict, Any

class OrzionClient:
    def __init__(self, base_url: str = "https://orzion-ai-api.vercel.app"):
        self.base_url = base_url
        self.session = requests.Session()
        self.session.headers.update({"Content-Type": "application/json"})
    
    def chat(self, model: str, message: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        """
        Envía un mensaje a un modelo específico de Orzion AI
        
        Args:
            model: Nombre del modelo (orzion-pro, orzion-turbo, orzion-mini)
            message: Mensaje para enviar al modelo
            **kwargs: Parámetros opcionales (temperature, max_tokens)
        
        Returns:
            Respuesta JSON del modelo
        """
        endpoint = f"{self.base_url}/api/v1/chat/{model}"
        
        payload = {
            "message": message,
            "temperature": kwargs.get("temperature", 0.7),
            "max_tokens": kwargs.get("max_tokens", 1000)
        }
        
        try:
            response = self.session.post(endpoint, json=payload, timeout=30)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        
        except requests.RequestException as e:
            print(f"Error al comunicarse con Orzion AI: {e}")
            raise
    
    def pro(self, message: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        """Consulta al modelo Orzion Pro"""
        return self.chat("orzion-pro", message, **kwargs)
    
    def turbo(self, message: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        """Consulta al modelo Orzion Turbo"""
        return self.chat("orzion-turbo", message, **kwargs)
    
    def mini(self, message: str, **kwargs) -> Dict[str, Any]:
        """Consulta al modelo Orzion Mini"""
        return self.chat("orzion-mini", message, **kwargs)

# Ejemplo de uso
if __name__ == "__main__":
    client = OrzionClient()
    
    try:
        response = client.pro("Explica los principios SOLID en programación")
        print(f"Respuesta: {response['response']}")
    except Exception as e:
        print(f"Error: {e}")

# Orzion Pro - Análisis técnico profundo
curl -X POST https://orzion-ai-api.vercel.app/api/v1/chat/orzion-pro \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "message": "Analiza la arquitectura de este sistema y sugiere mejoras",
    "temperature": 0.7,
    "max_tokens": 1500
  }'

# Orzion Turbo - Respuesta rápida
curl -X POST https://orzion-ai-api.vercel.app/api/v1/chat/orzion-turbo \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "¿Cuál es la diferencia entre let y const?", "temperature": 0.5}'

# Orzion Mini - Explicación educativa
curl -X POST https://orzion-ai-api.vercel.app/api/v1/chat/orzion-mini \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"message": "Enséñame sobre algoritmos de ordenamiento", "temperature": 0.8}'