빠른 시작 — OpenAI 호환

base_url: http://192.168.1.140:4001/v1 · 인증: Authorization: Bearer sk-... (대시보드에서 발급)

curl http://192.168.1.140:4001/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $HDL_KEY" -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "honeydew-text", "messages": [{"role":"user","content":"안녕"}], "max_tokens": 64}'

모델

모든 별칭은 동일한 HoneydewLLM Fast V1.0(기반: Qwen3.6-35B-A3B, MoE)을 가리킵니다 — 사양 전체는 정직 비교표에서 공개.

프레임워크 프리셋

# OpenAI SDK (python)
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="http://192.168.1.140:4001/v1", api_key=HDL_KEY)

# OpenCode CLI — 프로젝트 opencode.json (실측 검증 설정)
# {
#   "provider": {
#     "hdl": {
#       "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "HoneydewLLM",
#       "options": { "baseURL": "http://192.168.1.140:4001/v1", "apiKey": "sk-..." },
#       "models": { "honeydew-starter": { "name": "Starter (124K)" } }
#     }
#   }
# }
# 실행: opencode run -m hdl/honeydew-starter "과제..."

# 스트리밍/도구호출/JSON 모드: OpenAI 표준 그대로 (stream, tools, response_format 지원 실측)

사용량은 대시보드에서 실측 표시(등가 카운터는 GLM 공식가 기반 보수 산식).