// integraciones

Drop-in.
El stack no cambia.

Helmcode habla la API de OpenAI. Cambia la base URL y la key, y cualquier SDK, editor o framework compatible con OpenAI funciona tal cual — ahora en infraestructura europea privada.

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// el cambio

Dos líneas. Esa es la migración.

Sin reescritura, sin SDK nuevo, sin capa de abstracción. Se reapunta la base URL y la key — el resto del codebase queda exactamente igual.

- base_url = "https://api.openai.com/v1"
+ base_url = "https://api.helmcode.com/v1"
- api_key  = OPENAI_API_KEY
+ api_key  = HELMCODE_API_KEY
  # model, messages, streaming, tools — all unchanged

// quickstart

Una petición, en el lenguaje que prefieras.

La misma llamada que ya se escribe contra OpenAI — solo el endpoint y el id del modelo son de Helmcode.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.helmcode.com/v1",
    api_key="sk-your-key-here",
)

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

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.helmcode.com/v1",
  apiKey: process.env.HELMCODE_API_KEY,
});

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

curl https://api.helmcode.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-your-key-here" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello from the EU"}]
  }'

// funciona con

Las herramientas que ya usas.

Si habla la API de OpenAI, habla con Helmcode. Algunos de los editores, frameworks y SDKs que los equipos apuntan a Helmcode cada día.

Editores y copilotos

Cursor Editor de código con IA
Zed Editor colaborativo
OpenCode Agente de código en terminal
Continue Autocompletado en el IDE
Cline Código autónomo

Frameworks

LangChain Orquestación de agentes
LlamaIndex Framework de RAG
Vercel AI SDK UI con streaming
Haystack Búsqueda y RAG
Pydantic AI Agentes tipados

SDKs y HTTP

OpenAI · Python SDK oficial
OpenAI · JS/TS SDK oficial
httpx · requests HTTP en Python
Go · net/http Librería estándar
curl Cualquier otra cosa

…y cualquier otra cosa compatible con OpenAI — no hay ningún SDK de Helmcode que aprender.

// superficie de api

Un endpoint por capacidad.

Toda la superficie compatible con OpenAI en https://api.helmcode.com/v1 — texto, recuperación y voz, todo con la misma key.

POST /v1/chat/completions Chat, streaming, tool y function calling

POST /v1/completions Completado de texto legacy

POST /v1/embeddings qwen3-embedding · vectores de 4096 dims

POST /v1/rerank Reranking semántico cross-lingual

POST /v1/audio/speech Texto a voz con Kokoro

POST /v1/audio/transcriptions Voz a texto con Whisper

GET /v1/models Listar modelos disponibles

// faq de integraciones

Integraciones, respondidas.

Lo que los developers comprueban antes de apuntar su stack a Helmcode.

¿Cuánto código hay que cambiar?

Dos líneas: la base URL y la API key. Helmcode implementa la API de OpenAI, así que cualquier cliente, SDK o herramienta compatible funciona sin cambios — misma estructura de petición, misma respuesta, mismo streaming.

¿Funcionan el streaming y el tool calling?

Sí. Streaming de tokens por SSE y function/tool calling nativo con el JSON schema de OpenAI, en todos los modelos de chat. Las salidas estructuradas vía response_format también.

¿Qué modelos se pueden llamar?

Cualquiera de los nueve, por id — deepseek-v4-flash, mimo-v2.5, qwen3.6, gemma4 para texto, qwen3-embedding y rerank para recuperación, kokoro y whisper-large-v3 para voz. Basta con cambiar el campo model.

¿Se puede apuntar un proyecto de OpenAI existente a Helmcode?

Sí — está diseñado para eso. Se configura OPENAI_BASE_URL a https://api.helmcode.com/v1 y OPENAI_API_KEY con la key de Helmcode, y el proyecto pasa a correr en infraestructura europea privada sin más cambios.

¿Hay que instalar algún SDK?

Ningún SDK específico de Helmcode. Se usa el SDK de OpenAI que ya exista, o cualquier cliente HTTP. Nos ceñimos al estándar para que no haya nada nuevo que aprender.

// empezar

EMPIEZA A QUEMAR TOKENS

Olvídate de la infra de IA. Despliega hoy el primer endpoint de inferencia privada.

Tarifa plana. Datos en la UE. Compatible con la API de OpenAI.

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Drop-in.El stack no cambia.