Passer au contenu principal
L’API publique de Tale est OpenAI-compatible — tout SDK qui parle à chat/completions peut parler à Tale en changeant deux valeurs : l’URL de base et la clé API. Ce tutoriel enchaîne un appel cURL minimal, le même en Python avec le client officiel openai, puis le passage au streaming. La référence complète est dans la Référence API. Il te faut un accès Developer pour créer des clés API. Il te faut aussi un agent que tu peux adresser par slug — prends celui de Construire ton premier agent end-to-end, ou n’importe quel agent par défaut.

​
Étape 1 — Créer une clé API

Va dans Paramètres > Clés API et clique Créer. Donne-lui un nom explicite (cli-dev-laptop), copie le token — il commence par tale_ et n’est affiché qu’une fois — et mets-le dans ton gestionnaire de mots de passe ou ton env shell. 
export TALE_API_KEY="tale_..."
export TALE_BASE_URL="https://<ton-instance-tale>/api/v1"

​
Étape 2 — Lister les agents disponibles

Chaque requête a besoin d’un champ model ; les valeurs valides sont les slugs d’agent retournés par GET /api/v1/models. 
curl -s "$TALE_BASE_URL/models" \
  -H "Authorization: Bearer $TALE_API_KEY"
Forme de la réponse : 
{
  "object": "list",
  "data": [
    { "id": "chat-agent", "object": "model", "owned_by": "default" },
    { "id": "product-support", "object": "model", "owned_by": "default" }
  ]
}
Choisis un slug — dans la suite, on prend product-support.

​
Étape 3 — Envoyer une requête chat sans streaming

Sans streaming, c’est au plus simple : une requête, une réponse. À utiliser quand tu veux juste le texte final. 
curl -s "$TALE_BASE_URL/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $TALE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "product-support",
    "messages": [
      { "role": "user", "content": "Résume notre politique de retour en 3 points." }
    ]
  }' | jq -r '.choices[0].message.content'
La même requête en Python avec le SDK officiel : 
from openai import OpenAI
import os

client = OpenAI(
    base_url=os.environ["TALE_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["TALE_API_KEY"],
)

response = client.chat.completions.create(
    model="product-support",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Résume notre politique de retour en 3 points."},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

​
Étape 4 — Passer au streaming

Le streaming commence à afficher des tokens dès que le modèle les produit — meilleure UX en CLI et en chat, coût total identique. Mets stream=True : 
stream = client.chat.completions.create(
    model="product-support",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Résume notre politique de retour en 3 points."},
    ],
    stream=True,
)

for chunk in stream:
    delta = chunk.choices[0].delta.content or ""
    print(delta, end="", flush=True)
print()
Le format réseau est Server-Sent Events (SSE) ; le SDK gère le parsing. Si tu consommes l’endpoint sans SDK, lis les notes streaming de la référence.

​
Étape 5 — Réutiliser un thread de conversation

Par défaut, chaque requête est un tour isolé. Pour garder une conversation vivante entre requêtes, envoie l’en-tête optionnel X-Thread-Id avec une valeur que tu contrôles. Le même thread ID résout la même conversation dans l’UI Tale, donc les utilisateurs peuvent reprendre où ton script s’est arrêté. 
client_with_thread = OpenAI(
    base_url=os.environ["TALE_BASE_URL"],
    api_key=os.environ["TALE_API_KEY"],
    default_headers={"X-Thread-Id": "nightly-report-2026-04-20"},
)
Voir Référence API pour tous les en-têtes.

​
Dépannage

  • 401 Unauthorized — clé tale_ révoquée, mal saisie, ou préfixe Bearer manquant.
  • 404 Not Found sur /chat/completions — l’URL de base n’a pas le suffixe /api/v1.
  • 400 model not found — le slug d’agent n’existe pas ou est mal orthographié ; revérifie GET /models.

​
Ensuite

Last modified on April 20, 2026