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LLMTexteImagesTTSSTTEmbeddings

OpenAI

GPT-4o, o3, images DALL-E, audio Whisper/TTS, embeddings.

OpenAI est le provider LLM le plus utilisé. Leurs modèles couvrent le texte (GPT-4o, o3), les images (DALL-E 3), la voix (Whisper STT, TTS-1) et les embeddings (text-embedding-3). Une seule clé couvre toutes ces modalités.

Obtenir votre clé API

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Créer un compte

Rendez-vous sur platform.openai.com et inscrivez-vous.

platform.openai.com
2

Accéder aux API Keys

Icône de profil (haut à droite) → « API keys » OU allez directement à l'URL ci-dessous.

platform.openai.com/api-keys
3

Créer une nouvelle clé

Cliquez sur « + Create new secret key ». Nommez-la (ex. « hiway2llm »), sélectionnez le projet si vous en avez plusieurs. Copiez immédiatement - elle ne s'affiche qu'une fois.

4

Coller dans HiWay2LLM

Dashboard → Clés API → Ajouter une clé BYOK → sélectionnez OpenAI → collez.

Format :
sk-proj-… ou sk-…

Charger des crédits

1

Ajouter des crédits prépayés

Platform → Settings → Billing → Add to credit balance. Minimum $5. Les crédits n'expirent pas.

platform.openai.com/settings/organization/billing
2

Configurer un rechargement automatique

Dans la section Billing, activez « Auto recharge » pour recharger automatiquement quand le solde descend sous un seuil.

Modèles disponibles dans HiWay2LLM

ModèleCoût
GPT-4o
$2.5 / 1M input · $10 / 1M output
GPT-4o mini
$0.15 / 1M input · $0.6 / 1M output
o3-mini
$1.1 / 1M input · $4.4 / 1M output
DALL-E 3
$0.040 / image standard
TTS-1
$15 / 1M chars
Whisper-1
$0.006 / min
text-embedding-3-small
$0.02 / 1M tokens
text-embedding-3-large
$0.13 / 1M tokens

Configurer dans HiWay2LLM

Une fois votre clé copiée, allez dans Dashboard → Clés API → Ajouter une clé BYOK, sélectionnez OpenAI et collez la clé.

# Python - OpenAI SDK compatible
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://app.hiway2llm.com/v1",
    api_key="hw_live_YOUR_HIWAY_KEY",
)

# HiWay2LLM route votre requête via votre clé OPENAI BYOK
response = client.chat.completions.create(
    model="auto",  # ou un modèle openai spécifique
    messages=[{"role": "user", "content": "Bonjour !"}],
)
print(response.choices[0].message.content)
Ouvrir le dashboard