Hypereal API রেফারেন্স
একটি ck_-প্রিফিক্সড API কী। OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ REST। Claude Code, Codex CLI, Cursor, OpenAI SDK, Anthropic SDK-এ ড্রপ করুন, অথবা curl দিয়ে সরাসরি কল করুন। চ্যাট, ছবি, ভিডিও, অডিও, কোড এজেন্ট — সবই একটি বেস URL এর পিছনে।
০১ · ৯০ সেকেন্ডে শুরু করুন
কুইকস্টার্ট
একটি কী তৈরি করুন, আপনার ক্লায়েন্টকে hypereal.cloud-এ নির্দেশ করুন, শিপ করুন। অথেনটিকেশন এবং রিকোয়েস্টের ধরন OpenAI-এর সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ — বেশিরভাগ SDK শুধুমাত্র বেস URL পরিবর্তন করে কাজ করে।
কমপক্ষে $2 (২০০ ক্রেডিট) টপ আপ করুন এবং একটি কী তৈরি করুন /manage-api-keysএ। কী শুরু হয় ck_দিয়ে।
বেস URL: https://hypereal.cloud/api/v1
অথেনটিকেশন হেডার হলো Authorization: Bearer ck_...। একই OpenAI রিকোয়েস্ট বডি যা আপনি ইতিমধ্যেই জানেন।
curl https://hypereal.cloud/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.5",
"messages": [{"role": "user", "content": "Say hi in one word."}]
}'import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.HYPEREAL_API_KEY, // ck_...
baseURL: 'https://hypereal.cloud/api/v1',
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-5.5',
messages: [{ role: 'user', content: 'Say hi in one word.' }],
});
console.log(completion.choices[0].message.content);For coding agents, start withclaude-sonnet-4-6and use Claude Code or another Anthropic-compatible client that sendscache_control. Hypereal supportscache_controlcaching and Hypereal Cache. Hypereal Cache is on by default and can sharply reduce token consumption for repeated coding-agent context. You can sethypereal.cacheto"auto"explicitly, or omit it for the same default.
SDK
Hypereal SDK
Install hypereal-sdk for typed access to chat, responses, image generation, video generation, audio, jobs and storage from Node.js 18+.
Published as hypereal-sdk on npm.
Use client.images.generate(), chat, responses, jobs and storage.
See the full SDK overview at /sdk.
pnpm add hypereal-sdk
import { Hypereal } from 'hypereal-sdk';
const client = new Hypereal({
apiKey: process.env.HYPEREAL_API_KEY!,
});
const image = await client.images.generate({
model: 'gemini-3-1-flash-t2i',
prompt: 'A cinematic portrait in neon light',
aspect_ratio: '16:9',
});
console.log(image);const object = await client.storage.uploadFile(file, {
filename: 'training-image.png',
contentType: 'image/png',
kind: 'dataset',
});
const listed = await client.storage.list({ kind: 'dataset' });০২
অথেনটিকেশন
প্রতিটি রিকোয়েস্টের জন্য একটি ck_-প্রিফিক্সড কী প্রয়োজন। তিনটি অনুমোদিত হেডার ফর্ম সমস্ত SDK কভার করে।
Bearer ck_... — OpenAI SDK, Codex CLI, এবং Cursor দ্বারা ব্যবহৃত।ck_... — Anthropic SDK এবং Claude Code দ্বারা ব্যবহৃত /v1/messagesএ।ck_... — Google Gemini SDK / নেটিভ শেপ, দ্বারা গৃহীত /v1/gemini.?key=ck_... এছাড়াও কাজ করে।০৩ · OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ
চ্যাট কমপ্লিশন
ওয়ার্কহর্স এন্ডপয়েন্ট। OpenAI চ্যাট কমপ্লিশন ওয়্যার ফরম্যাট। GPT, Gemini, Qwen, DeepSeek, GLM, এবং অন্যান্য সমস্ত নন-Anthropic LLM-এর জন্য ব্যবহৃত হয়।
/api/v1/chat/completionsরিকোয়েস্ট বডি
/v1/messages ব্যবহার করুন।role, content).false। যখন trueতখন SSE স্ট্রিম; ব্যবহার চূড়ান্ত চাঙ্কে অন্তর্ভুক্ত করা হয়।মূল্য নির্ধারণ
প্রতিটি মডেলের ইনপুট/আউটপুট রেট ব্যবহার করে প্রতি টোকেন বিল করা হয়। ১০০ ক্রেডিট = $১.০০। এন্ডপয়েন্ট কল করার জন্য সর্বনিম্ন ব্যালেন্স হলো ২০০ ক্রেডিট ($২.০০)।
curl https://hypereal.cloud/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.5",
"messages": [
{"role": "system", "content": "You are a terse assistant."},
{"role": "user", "content": "Two-line haiku about caches."}
],
"stream": true,
"max_tokens": 256
}'import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.HYPEREAL_API_KEY,
baseURL: 'https://hypereal.cloud/api/v1',
});
const stream = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-5.5',
stream: true,
messages: [{ role: 'user', content: 'Stream me a haiku.' }],
});
for await (const chunk of stream) {
process.stdout.write(chunk.choices[0]?.delta?.content ?? '');
}OpenAI এবং প্রদানকারী-সামঞ্জস্যপূর্ণ মডেল
gpt-5gpt-5.1gpt-5.2gpt-5.3gpt-5.4gpt-5.5gpt-5.5-instantgpt-5.5-progpt-5.4-minigpt-5.4-nanogpt-5.4-officialgpt-5.4-pro-officialgpt-5.2-officialgpt-5-pro-officialgpt-realtime-1.5-officialgpt-audio-1.5-officialglm-5qwen3.5-plusqwen3.5-flashqwen3-maxdeepseek-v3.2kimi-k2.5MiniMax-M2.5nano-banana-2০৪ · Anthropic-সামঞ্জস্যপূর্ণ
মেসেজ
Anthropic /v1/messages ওয়্যার ফরম্যাট, বর্ধিত থিঙ্কিং, মাল্টি-আপস্ট্রিম ফেইলওভার এবং ১৫-সেকেন্ডের SSE কিপলাইভ সহ। Claude Code, OpenCode, OpenClaw, এবং অফিসিয়াল Anthropic SDK-এর জন্য এটি ব্যবহার করুন।
/api/v1/messagesরিকোয়েস্ট বডি
claude-sonnet-4-6, claude-opus-4-6, অথবা claude-haiku-4-5। পুরোনো Anthropic আইডি (claude-sonnet-4-5-20250929, claude-3-5-sonnet-20241022, claude-3-5-haiku-20241022) স্বয়ংক্রিয়ভাবে সর্বশেষ সমতুল্যগুলিতে উপনামিত হয়।system,tools, or text content blocks for Anthropic prompt caching. Hypereal defaults a cache breakpoint when omitted and reports cache usage in response metadata."auto" to make the default explicit for repeated requests, orfalse to bypass it for a request.budget_tokens যুক্তি ট্রেস ক্যাপ করে। এন্ডপয়েন্ট দীর্ঘ থিঙ্কিং স্ট্রিম বন্ধ হওয়া থেকে প্রক্সিগুলিকে রক্ষা করতে ১৫ সেকেন্ডের SSE পিং পাঠায়।curl https://api.hypereal.cloud/v1/messages \
-H "x-api-key: ck_..." \
-H "anthropic-version: 2023-06-01" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "claude-sonnet-4-6",
"max_tokens": 1024,
"system": [{
"type": "text",
"text": "You are a senior TypeScript refactoring assistant.",
"cache_control": {"type": "ephemeral"}
}],
"messages": [
{"role": "user", "content": "Plan a 3-step refactor of a Next.js app."}
],
"hypereal": {"cache": "auto"}
}'import Anthropic from '@anthropic-ai/sdk';
const client = new Anthropic({
apiKey: process.env.HYPEREAL_API_KEY, // ck_...
baseURL: 'https://api.hypereal.cloud',
});
const msg = await client.messages.create({
model: 'claude-sonnet-4-6',
max_tokens: 1024,
system: [{
type: 'text',
text: 'You are a senior TypeScript refactoring assistant.',
cache_control: { type: 'ephemeral' },
}],
hypereal: { cache: 'auto' },
messages: [{ role: 'user', content: 'Hello, Claude.' }],
});
console.log(msg.content);Anthropic মডেল
claude-opus-4-6claude-sonnet-4-6claude-haiku-4-5০৫ · OpenAI রেসপন্স API
রেসপন্স
OpenAI-এর নতুন রেসপন্স API (Codex CLI-এর `wire_api = responses` মোড এবং OpenAI Agents SDK দ্বারা ব্যবহৃত)। চ্যাট/কমপ্লিশনের মতো একই অথেনটিকেশন; রিকোয়েস্ট বডি `messages`-এর পরিবর্তে `input` ব্যবহার করে।
/api/v1/responsesনোটস
- Anthropic মডেলগুলি একটি 400 রিটার্ন করে — এগুলি
/v1/messagesএর অন্তর্গত। - স্ট্রিমিং এবং নন-স্ট্রিমিং উভয়ই
response.usage.input_tokens/output_tokensথেকে বিল করা হয়। - কিছু আপস্ট্রিম সর্বদা SSE নির্গত করে — এন্ডপয়েন্ট এটি সনাক্ত করে এবং স্বচ্ছভাবে স্ট্রিম করে এমনকি যদি
stream:false। - মাল্টি-আপস্ট্রিম ফেইলওভার। একটি দীর্ঘ ক্লায়েন্ট টাইমআউট সেট করুন (৩০০ সেকেন্ড+)।
curl https://hypereal.cloud/api/v1/responses \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-5.1-codex",
"input": "Write a TypeScript function that debounces a callback.",
"stream": true
}'import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.HYPEREAL_API_KEY,
baseURL: 'https://hypereal.cloud/api/v1',
});
const response = await client.responses.create({
model: 'gpt-5.3-codex',
input: 'Refactor this file into smaller modules.',
});
console.log(response.output_text);Codex-টিউনড মডেল
gpt-5-codexgpt-5-codex-minigpt-5.1-codexgpt-5.1-codex-minigpt-5.1-codex-maxgpt-5.2-codexgpt-5.3-codexgpt-5.3-codex-sparkgpt-5.3-codex-official০৬ · Codex CLI / Codex Desktop
Codex CLI
Codex তার `wire_api = responses` প্রদানকারীকে /api/v1/responses-এ নির্দেশ করে। CLI বেস URL-এর আগে `/responses` যোগ করে, তাই দেখানো হিসাবে বেস URL কনফিগার করুন।
/api/v1/responses# ~/.codex/config.toml model_provider = "hypereal" model = "gpt-5.3-codex" [model_providers.hypereal] name = "Hypereal" base_url = "https://hypereal.cloud/api/v1" wire_api = "responses" env_key = "HYPEREAL_API_KEY"
তারপর আপনার কী এক্সপোর্ট করুন:export HYPEREAL_API_KEY=ck_...
সাধারণত codex চালান। Codex যা কিছু পাঠায় — সম্পূর্ণ রিজনিং স্ট্রিম, টুল কল, ফাইল এডিট — অপরিবর্তিত থাকে। স্ট্যান্ডার্ড input_tokens / output_tokens ব্যবহার ব্লক থেকে বিলিং কী।
একই সেটআপ OpenCode, Claude Code ( /v1/messagesব্যবহার করুন), Cursor ( /v1/chat/completionsব্যবহার করুন), এবং Gemini CLI ( /v1/geminiব্যবহার করুন) এর জন্য কাজ করে।
০৭
ছবি জেনারেশন
OpenAI-সামঞ্জস্যপূর্ণ /images/generations শেপ। সিঙ্ক্রোনাস — আপস্ট্রিম শেষ হলে এন্ডপয়েন্ট ছবির URL (বা base64) রিটার্ন করে। প্রতি ছবি বিল করা হয়; `n` ১-১০ পর্যন্ত সীমাবদ্ধ।
/api/v1/images/generationsরিকোয়েস্ট বডি
image, reference_images)।1024x1024, 1536x1024। প্রদানকারী-নির্ভরশীল।creditsPerGeneration × nকভার করতে না পারে, তাহলে এন্ডপয়েন্ট 402 রিটার্ন করে।curl https://hypereal.cloud/api/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "nano_banana_pro",
"prompt": "isometric studio shot of a tiny cyberpunk apartment, neon rim light",
"n": 1,
"size": "1024x1024"
}'const res = await fetch('https://hypereal.cloud/api/v1/images/generations', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${process.env.HYPEREAL_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: 'gemini-3-pro-image-preview',
prompt: 'a chrome teapot floating over the ocean at sunset',
n: 1,
}),
});
const { data } = await res.json();
console.log(data[0].url); // or data[0].b64_json depending on the modelGPT Image 2 — text-to-image & image-to-image
Use the same /api/v1/images/generations endpoint with "model": "gpt-image-2". Pass an array of public image URLs in reference_images to switch from pure text-to-image to image-conditioned generation (edits, restyles, character consistency).
sizeaccepts1024x1024,1536x1024(landscape),1024x1536(portrait),2048x2048,4096x4096. 2K and 4K are square only.- Reference images must be public HTTPS URLs (base64 is not accepted by this model). Up to 4 references per request.
- Pricing is per-tier: 1K, 2K, and 4K each have their own credit cost — see the model table below.
- Synchronous response: the call returns the final image URL (no polling needed). Allow up to ~120 s.
# Text-to-image (1K landscape)
curl https://hypereal.cloud/api/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "a chrome teapot floating over the ocean at sunset",
"size": "1536x1024"
}'
# Image-to-image / edit
curl https://hypereal.cloud/api/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gpt-image-2",
"prompt": "same character, snowy mountain background, golden hour",
"size": "1024x1024",
"reference_images": [
"https://example.com/source.jpg"
]
}'NanoBanana 2 — image-to-image & multimodal inputs
Model id gemini-3-1-flash-t2i (NanoBanana 2). Pass references in image_urls to switch into image-to-image / multi-reference mode. Up to 4 reference images, blended in prompt order. Use the standard aspect_ratio field — landscape, portrait, and square are all supported at every resolution tier.
- Supported
aspect_ratio: 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9. - Supported
resolution: 0.5K, 1K, 2K, 4K. - Reference images may be public HTTPS URLs or base64 data URLs.
- Multi-reference works with a text prompt — combine, e.g., a character + outfit + scene reference and describe the final composition in the prompt.
# Multimodal: text + multiple reference images
curl https://hypereal.cloud/api/v1/images/generations \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3-1-flash-t2i",
"prompt": "Place the character (img 1) wearing the jacket (img 2) into the scene from img 3, cinematic light",
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "2K",
"image_urls": [
"https://example.com/character.png",
"https://example.com/jacket.png",
"https://example.com/scene.png"
]
}'ছবি মডেল
gpt-image-2gpt-4o-imagenano_banananano_banana_2gemini-3.1-flash-image-previewgemini-2.5-flash-image-previewflux-kontext-proflux-2-prodoubao-seedream-4-0doubao-seedream-4-5doubao-seedream-5-0gemini-3.1-flash-image-preview-officialflux-kontext-maxgemini-2.5-flash-image-officialnano_banana_progemini-3-pro-image-previewflux-2-flexgemini-3-pro-image-preview-officialgemini-3-pro-image-preview-4Kgemini-3.1-fast-imagengemini-3.1-thinking-imagen০৮ · দীর্ঘ-চলমান
ভিডিও জেনারেশন
অ্যাসিঙ্ক ভিডিও এন্ডপয়েন্ট — একটি জব তৈরি করুন, তারপর ক্লিপ প্রস্তুত না হওয়া পর্যন্ত রিটার্ন করা জব URL পোল করুন। অনেক মডেলের জন্য প্রতি সেকেন্ডে বিলিং হয় অথবা Gemini Omni Flash, Veo, Vidu, এবং Grok-এর মতো মডেলগুলির জন্য প্রতি ক্লিপে বিলিং হয়।
/api/v1/videos/generateরিকোয়েস্ট বডি
per_second মডেলগুলির জন্য প্রযোজ্য।16:9, 9:16, 1:1। প্রদানকারী-নির্ভরশীল।Gemini Omni Flash accepts 16:9 or 9:16.720P.last_image_url বা image ও গ্রহণ করে — সেই মডেলের জন্য আপস্ট্রিম ডকুমেন্টেশন দেখুন।curl https://hypereal.cloud/api/v1/videos/generate \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini_omni_flash",
"prompt": "a white cube rotating on a black background, clean product demo",
"duration": 6,
"aspect_ratio": "16:9",
"resolution": "720P",
"image_urls": [
"https://example.com/product-reference.png"
]
}'const res = await fetch('https://hypereal.cloud/api/v1/videos/generate', {
method: 'POST',
headers: {
'Authorization': `Bearer ${process.env.HYPEREAL_API_KEY}`,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: 'gemini_omni_flash',
prompt: 'a cat walking on the moon, cinematic, no text',
duration: 6,
aspect_ratio: '16:9',
resolution: '720P',
image_urls: ['https://example.com/cat-reference.png'],
}),
});
const data = await res.json();
console.log(data.jobId, data.pollUrl); // poll /v1/jobs/{id} for the mp4ভিডিও মডেল
gemini_omni_flashwan2.6-flashkling-2-6MiniMax-Hailuo-02doubao-seedance-1-0-pro-fastMiniMax-Hailuo-2.3wan2.6kling-video-o1kling-v3-omnikling-v3kling-v3-videodoubao-seedance-1-0-pro-qualitydoubao-seedance-2-0doubao-seedance-2-0-fastdoubao-seedance-1-5-proVeo3.1-fast-officialVeo3.1-quality-officialveo3.1-fastveo3.1-qualityvidu-q3-progrok-video-3০৯ · Fish Audio
অডিও — TTS, ভয়েস ক্লোনিং, ASR
তিনটি মডেল আইডি একটি এন্ডপয়েন্ট শেয়ার করে। বডি এবং রেসপন্সের আকার নির্ভর করে আপনি কোনটি কল করেন তার উপর। প্রদানকারী হলো Fish Audio (সরাসরি কল করা হয়, ToAPI এর মাধ্যমে নয়), প্রতি রিকোয়েস্টে বিল করা হয়।
/api/v1/audio/generationsaudio-tts এবং audio-clone।audio-asr (ইনপুট) এবং audio-clone (রেফারেন্স ভয়েস ≥ ১০ সেকেন্ড)।data: [{ url }] TTS / ক্লোনের জন্য, text (+ ঐচ্ছিক segments, duration) ASR-এর জন্য।curl https://hypereal.cloud/api/v1/audio/generations \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "audio-tts",
"text": "Welcome to Hypereal. One key, every model.",
"voice_id": "en_male_calm"
}'curl https://hypereal.cloud/api/v1/audio/generations \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "audio-clone",
"text": "This is my cloned voice.",
"audio": "https://example.com/reference-30s.mp3"
}'curl https://hypereal.cloud/api/v1/audio/generations \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "audio-asr",
"audio": "https://example.com/recording.mp3"
}'অডিও মডেল
audio-ttsaudio-cloneaudio-asr১০ · Google নেটিভ শেপ
Gemini
একই এন্ডপয়েন্টে Gemini-নেটিভ (`contents` / `generationConfig` / `systemInstruction`) এবং OpenAI শেপ উভয়ই গ্রহণ করে। এন্ডপয়েন্ট ফরোয়ার্ড করার আগে অভ্যন্তরীণভাবে OpenAI-তে রূপান্তর করে। বেশিরভাগ কোডের জন্য, Gemini মডেল আইডি সহ /v1/chat/completions সহজ।
/api/v1/geminitemperature, maxOutputTokens, ইত্যাদি।contents।অথেনটিকেশন হেডার: x-goog-api-key: ck_..., ?key=ck_..., অথবা Authorization: Bearer ck_... সব কাজ করে।
curl "https://hypereal.cloud/api/v1/gemini" \
-H "x-goog-api-key: ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.5-thinking",
"contents": [
{"role": "user", "parts": [{"text": "Outline a launch plan."}]}
],
"generationConfig": {"temperature": 0.6, "maxOutputTokens": 2048}
}'// The /v1/gemini endpoint accepts both Gemini-native and OpenAI shapes.
// For SDK use, the OpenAI client + /v1/chat/completions is simpler.
const res = await fetch('https://hypereal.cloud/api/v1/gemini', {
method: 'POST',
headers: {
'x-goog-api-key': process.env.HYPEREAL_API_KEY!,
'Content-Type': 'application/json',
},
body: JSON.stringify({
model: 'gemini-3.5-fast',
contents: [{ role: 'user', parts: [{ text: 'Hi' }] }],
}),
});
console.log(await res.json());Gemini মডেল
gemini-3-pro-officialgemini-3-pro-preview-officialgemini-3-flash-officialgemini-3-flash-preview-officialgemini-3.1-progemini-3.1-pro-preview-officialgemini-3.1-fastgemini-3.1-thinkinggemini-3.5-thinkinggemini-3.5-fastgemini-3.1-flash-lite-preview-officialgemini-2.5-pro-officialgemini-2.5-flash-officialgemini-2.5-flash-lite-officialgemini-2.0-flash-officialgemini-2.0-flash-lite-officialgemini-2.0-flash-vipgemini-2.5-flash-vipgemini-2.5-pro-vipgemini-3-flash-preview-vip১১
ত্রুটি এবং রেট লিমিট
সমস্ত ত্রুটি '{ error: { type, message } }' ফর্মের JSON। রেট লিমিট প্রতি ব্যবহারকারী অনুসারে মূল্যায়ন করা হয়, প্রতি কী অনুসারে নয় — একাধিক কী একই কোটা শেয়ার করে।
ck_ প্রিফিক্স নেই), মেয়াদোত্তীর্ণ, বা নিষ্ক্রিয় কী।X-RateLimit-Limit, X-RateLimit-Remaining, এবং X-RateLimit-Reset হেডার রেট লিমিট রেসপন্সে রিটার্ন করা হয়।model, অজানা মডেল আইডি (রেসপন্সে available_modelsঅন্তর্ভুক্ত থাকে), অথবা ফরম্যাটের জন্য ভুল এন্ডপয়েন্ট (যেমন /chat/completionsএ একটি Anthropic মডেল)।DEVELOPER
ComfyUI as API
Deploy a ComfyUI container as a Hypereal-managed GPU endpoint. Same per-second billing, auto-scaling, webhook delivery as any other deployment — you control the workflow graph and the model weights.
/comfy workflow-JSON paster and /v1/comfy/* routes were retired. ComfyUI now ships as a regular Deployment — you bring a Docker image (e.g. runpod/worker-comfyui or your own), we mount it on real GPUs./v1/gpu/run/{slug}Submits a job to your ComfyUI deployment. Async by default; pass "sync": true to wait inline up to 240s.
curl -X POST https://hypereal.cloud/v1/gpu/run/my-comfy-workflow \
-H "Authorization: Bearer $HYPEREAL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"input": {
"prompt": "a cinematic portrait of an astronaut",
"seed": 42,
"workflow_overrides": { "Sampler.steps": 30 }
}
}'{
"job_id": "K3uA7Pq9xLm4",
"status": "queued",
"provider_job_id": "..."
}/v1/gpu/jobs/{id}Poll for status. We live-poll the worker on each request so you see queued → running → succeeded in near real time. On succeeded credits settle to the actual GPU-seconds; on failed we refund the hold. Pin a webhookUrl on the deployment to skip polling.
{
"job_id": "K3uA7Pq9xLm4",
"status": "succeeded",
"output": { "images": ["data:image/png;base64,..."] },
"executionMs": 18420,
"creditsCharged": 56
}# List
curl https://hypereal.cloud/v1/deployments \
-H "Authorization: Bearer $HYPEREAL_API_KEY"
# Create (point at any ComfyUI worker image)
curl -X POST https://hypereal.cloud/v1/deployments \
-H "Authorization: Bearer $HYPEREAL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"slug": "my-comfy-workflow",
"name": "My Comfy",
"dockerImage": "runpod/worker-comfyui:dev-cuda12.1.1",
"gpuTypes": "ADA_48_PRO,AMPERE_80"
}'Open /infra/deployments/new: pick a GPU tier, point at your ComfyUI Docker image (custom builds with your weights and custom nodes pre-baked work fine), set min/max workers and idle timeout. Your endpoint goes live in 60s.
Full Infrastructure docs: /docs/infra — handler spec, pricing, webhook protocol, R2 storage for weights.
ENTERPRISE
Gateway features
Cost visibility, budget guardrails, request logs, multi-provider failover, and smart routing — all built into the same API key. No extra setup, no separate dashboard tier.
Spend, by model, in real time
Per-model pie, daily cost trend, top-10 most expensive requests. Available on every account at /usage. Export the underlying logs to CSV at any time:
GET /api/api-usage/export?days=30 Authorization: session cookie → hypereal-usage-2026-05-10.csv
Per-key monthly cap, with email guardrails
Set spendingLimit on any API key. We email at 80% (heads up) and 100% (hard cap). Optional: auto-disable the key on overshoot so a runaway loop never costs you a four-figure invoice.
POST /api/api-keys
{
"name": "prod-eu",
"spendingLimit": 50000 // 500 USD / month
}Every call, searchable
Every API call is indexed by endpoint, model, status code, latency, and cost. Filter and search at /usage, or pull the JSON directly:
GET /api/api-usage?days=30&limit=1000
{
logs: [...],
costByModel: [...],
topExpensiveRequests: [...]
}Outages don't reach your users
Every supported model has a fallback chain. On 5xx, timeout, or 429 we transparently retry the next provider with exponential backoff. You always get a result or a single, clean error — never a flap.
primary: seedance-2-0-turbo-t2v (region us-east) fallback: seedance-2-0-t2v (region us-west) fallback: seedance-2-0 (region eu-central) retries: 1 per target, exp backoff
Pick by intent, we pick the cheapest qualified model
Send intent instead of model and we'll route to the cheapest provider in that capability bucket — without giving up determinism: pin a model whenever you want and we'll honor it exactly.
POST /v1/images/generate
{
"intent": "text-to-image-fast", // ← we'll pick the cheapest qualified model
"prompt": "a quiet sunrise over Mt Fuji"
}
# Or pin explicitly:
{ "model": "nano-banana-t2i", "prompt": "..." }SERVERLESS
GPU models
Hosted serverless GPU inference at /v1/gpu/{slug}. One API key, credit billing, audit log, and webhooks. Same wallet and dashboard as your LLM calls.
1. Pick a model
Browse the live catalog at /gpu-recommend. Each model lists its slug, per-call or per-second credit cost, and the maximum execution time per call.
2. Sync invocation (small jobs)
Short-running models return the output inline.
curl -X POST https://api.hypereal.cloud/v1/gpu/sdxl \
-H "Authorization: Bearer ck_..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"input": {"prompt": "a tabby cat astronaut"}}'
→ { "id": "...",
"status": "succeeded",
"outputs": ["https://cdn.hypereal.cloud/gpu/.../out.png"],
"costCredits": 50,
"durationMs": 4210 }3. Async invocation (long jobs)
Long-running models queue and return a job id immediately with a 202. Poll, or wait for our cron + webhook poller to settle the job.
# Submit
POST /v1/gpu/wan-video
{ "input": { "prompt": "drone over Tokyo, neon, rain", "seconds": 5 } }
→ 202 { "id": "abc...", "status": "queued", "pollUrl": "/v1/gpu/jobs/abc..." }
# Poll
GET /v1/gpu/jobs/abc...
→ { "id": "abc...",
"status": "succeeded",
"outputs": ["https://cdn.hypereal.cloud/gpu/.../clip.mp4"],
"costCredits": 312,
"durationMs": 156000 }Failed and timed-out jobs auto-refund the credit reservation. Per-second billing reconciles on completion using the model's reported execution time, capped at the model'smaxSeconds.
ENTERPRISE
Teams, RBAC & SSO
Organizations, five built-in roles, SAML and OIDC single sign-on. Built so security and procurement can sign off without a custom rider.
Org-scoped keys, audit log, billing
Every API key, webhook, ComfyUI workflow, and GPU template can belong to an organization instead of an individual. Teammates share one budget, one audit trail, and one invoice. Personal keys keep working alongside.
POST /api/orgs
{
"name": "Acme Inc"
}
→ { id, slug, role: "owner" }Owner · Admin · Developer · Billing · Viewer
- Owner — everything, including delete-org
- Admin — manage members, keys, SSO, webhooks
- Developer — create/delete API keys, manage workflows + GPUs
- Billing — view + manage payments and audit log
- Viewer — read-only access to keys, billing, audit
Configure your IdP in 3 steps
- Create a SAML app in Okta / Azure AD / Auth0 / Google.
- Set ACS URL to
https://hypereal.cloud/api/auth/sso/<providerId> - Paste the IdP metadata XML into /settings/organization → SSO.
Set the email-domain claim (e.g. acme.com) and the login form will auto-route corporate emails to your IdP — no password prompt.
Issuer + client credentials
Drop in your issuer URL, client id, and client secret. We fetch the/.well-known/openid-configuration on save and surface a green check when the IdP is reachable.
POST /api/orgs/{id}/sso
{
"type": "oidc",
"issuer": "https://idp.acme.com",
"clientId": "...",
"clientSecret": "...",
"domain": "acme.com"
}১২
মূল্য এবং ক্রেডিট
এক ইউনিট: ১০০ ক্রেডিট = $১.০০ USD। LLM গুলো প্রতিটি মডেলের ইনপুট/আউটপুট রেট ব্যবহার করে প্রতি টোকেন বিল করে। মিডিয়া মডেলগুলো প্রতি ছবি, প্রতি সেকেন্ড বা প্রতি ক্লিপ বিল করে।
LLMs
টোকেন × প্রতি-MTok রেট। স্ট্রিমিং রিকোয়েস্টগুলো চূড়ান্ত ব্যবহারের অংশ থেকে বিল করা হয়।
ছবি
প্রতি জেনারেশন × প্রকৃত n ফেরত দেওয়া হয়েছে।
ভিডিও ও অডিও
প্রতি সেকেন্ড (অধিকাংশ ভিডিও), প্রতি ক্লিপ (Veo, Vidu, Grok), অথবা প্রতি রিকোয়েস্ট (Fish Audio)।
Claude, GPT, Gemini, এবং নির্বাচিত ছবি মডেল (GPT Image 2, Nano Banana) সরাসরি প্রদানকারীদের অধীনে মূল্য নির্ধারণ করা হয়। ভিডিও, অডিও এবং অন্যান্য মিডিয়া মডেলগুলো স্ট্যান্ডার্ড রেটে বিল করা হয়।

