> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.acedata.cloud/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# Przewodnik po integracji SDK Pythona

> Platform API guide - Ace Data Cloud

[`acedatacloud`](https://pypi.org/project/acedatacloud/) to oficjalny SDK Pythona Ace Data Cloud, który opakowuje wszystkie usługi dostępne na `api.acedata.cloud` w typizowane metody, takie jak `client.openai.chat.completions.create(...)`, `client.images.generate(...)`, `client.search.google(...)` itp., oferując jednocześnie dwie wersje klienta: synchroniczną i asynchroniczną.

Podstawą jest `httpx`, który obsługuje strumieniowe SSE, automatyczne ponowne próby, typizowane wyjątki oraz walidację typów pydantic.

Adres źródłowy i pakietu:

* Repozytorium SDK: [https://github.com/AceDataCloud/SDK](https://github.com/AceDataCloud/SDK)
* PyPI: [https://pypi.org/project/acedatacloud/](https://pypi.org/project/acedatacloud/)

## Instalacja

```bash theme={null}
pip install acedatacloud
# lub uv add / poetry add
```

Jeśli potrzebujesz płatności na łańcuchu X402 (bez ścieżki API Token), zainstaluj dodatkowo:

```bash theme={null}
pip install acedatacloud-x402
```

Wynik sprawdzenia wersji w czystym venv:

```text theme={null}
$ python -c "import importlib.metadata as m; print(m.version('acedatacloud'))"
2026.4.26.1

$ python -c "from acedatacloud import AceDataCloud, AsyncAceDataCloud; print('ok')"
ok
```

Opis wyników:

* Wersja pakietu to `2026.4.26.1` (CalVer, poprawka z 26 kwietnia 2026 roku).
* `AceDataCloud` to klient synchroniczny, `AsyncAceDataCloud` to klient asynchroniczny asyncio.
* Ten SDK nie zależy od `pydantic`, a odpowiedzi są zwracane jako `dict`. To różni się od `openai-python`, na co należy zwrócić uwagę podczas migracji.

## Przygotowanie API Token

Zobacz [Przegląd SDK - Uzyskiwanie API Token](https://platform.acedata.cloud/documents/acedatacloud-sdk#申请-api-token), aby uzyskać token, a następnie w shellu użyj `export`:

```bash theme={null}
export ACEDATACLOUD_API_TOKEN={token}
```

Podczas tworzenia klienta nie przekazuj `api_token`, SDK automatycznie odczyta zmienną środowiskową `ACEDATACLOUD_API_TOKEN`. Jeśli w twoim środowisku już istnieje `ACEDATACLOUD_API_KEY` (zgodnie z konwencją repozytoriów projektowych), przekaż to jawnie: `AceDataCloud(api_token=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"])`.

## Przykład 1: chat.completions (synchronicznie)

```python theme={null}
import os, time, json
from acedatacloud import AceDataCloud

client = AceDataCloud(api_token=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"])

t0 = time.time()
res = client.openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly: ADC_PY_SDK_OK"}],
    max_tokens=20,
    temperature=0,
)
print("elapsed_ms", int((time.time() - t0) * 1000))
print("id", res["id"])
print("model", res["model"])
print("content", res["choices"][0]["message"]["content"])
print("usage", json.dumps({k: v for k, v in res["usage"].items()
                            if k in ("prompt_tokens","completion_tokens","total_tokens")}))
```

Wynik działania programu:

```text theme={null}
elapsed_ms 2963
id chatcmpl-DldFdnIlhSUXINpupgsUmZL78MnBu
model gpt-4o-mini
content ADC_PY_SDK_OK
usage {"prompt_tokens": 17, "completion_tokens": 7, "total_tokens": 24}
```

Opis wyników:

* `id` to identyfikator odpowiedzi, który można znaleźć w [historii użycia](https://platform.acedata.cloud/console/usages).
* `content ADC_PY_SDK_OK` to stały identyfikator zwracany przez model.
* `res["usage"]` zwraca `dict`, a nie model pydantic; jedno wywołanie zużywa około 24 tokenów.

## Przykład 2: chat.completions (strumieniowo SSE)

Gdy `stream=True`, `create` zwraca zwykły generator, który za każdym razem yielduje jeden przetworzony chunk dict.

```python theme={null}
import os, time
from acedatacloud import AceDataCloud

client = AceDataCloud(api_token=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"])

t0 = time.time()
first_chunk_ms = None
chunks = 0
collected = []

for chunk in client.openai.chat.completions.create(
    model="gpt-4o-mini",
    messages=[{"role": "user", "content": "Count from 1 to 5, separated by single spaces, no extra text."}],
    max_tokens=30,
    temperature=0,
    stream=True,
):
    if first_chunk_ms is None:
        first_chunk_ms = int((time.time() - t0) * 1000)
    chunks += 1
    delta = (chunk.get("choices") or [{}])[0].get("delta", {}).get("content")
    if delta:
        collected.append(delta)

print("total_elapsed_ms", int((time.time() - t0) * 1000))
print("first_chunk_ms", first_chunk_ms)
print("chunks", chunks)
print("collected", "".join(collected).strip())
```

Wynik działania programu:

```text theme={null}
total_elapsed_ms 2111
first_chunk_ms 2104
chunks 12
collected 1 2 3 4 5
```

Opis wyników:

* Opóźnienie pierwszej ramki wynosi 2104 ms, a kolejne 11 ramek zajęło tylko 7 ms, aby dotrzeć — gdy usługa zaczyna strumieniować, lokalnie można to łatwo przetwarzać.
* chunk to zwykły dict, wartości można bezpiecznie pobierać zgodnie z formatem SSE OpenAI, używając `.get()`.
* W rzeczywistej produkcji zaleca się strumieniowe przesyłanie danych do front-endu, co pozwala na osiągnięcie całkowitego opóźnienia bliskiego 2 sekund.

## Przykład 3: AsyncAceDataCloud (asynchronicznie)

API `AsyncAceDataCloud` jest całkowicie symetryczne do wersji synchronicznej, z tą różnicą, że wszystkie metody IO zwracają coroutine. Odpowiednie dla usług FastAPI / aiohttp / asyncio.

```python theme={null}
import os, asyncio, time
from acedatacloud import AsyncAceDataCloud

async def main():
    client = AsyncAceDataCloud(api_token=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"])
    t0 = time.time()
    res = await client.openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": "Reply with exactly: ADC_PY_ASYNC_OK"}],
        max_tokens=20,
        temperature=0,
    )
    print("elapsed_ms", int((time.time() - t0) * 1000))
    print("id", res["id"])
    print("content", res["choices"][0]["message"]["content"])
    await client.close()

asyncio.run(main())
```

Wynik działania programu:

```text theme={null}
elapsed_ms 2392
id chatcmpl-DldFwRlrgtYDBpIr0T55aDQI4GlbF
content ADC_PY_ASYNC_OK
```

Opis wyników:

* Wersja asynchroniczna i synchroniczna korzystają z tej samej ścieżki HTTP, różnią się jedynie implementacją puli połączeń (`httpx.AsyncClient`).
* Podczas zamykania jawnie użyj `await client.close()`, aby zamknąć pulę połączeń; w usługach o długim cyklu życia wystarczy zamknąć ją raz przed zakończeniem procesu.
* Opóźnienie jednorazowe jest zbliżone do wersji synchronicznej, a w scenariuszach współbieżnych asynchroniczność ujawnia swoje zalety — jedna pętla zdarzeń może jednocześnie obsługiwać dziesiątki lub setki aktywnych żądań.

## Przykład 4: images.generate (NanoBanana)

API NanoBanana to usługa generowania obrazów synchronicznie, **nie przekazuj `wait`** — wywołanie SDK będzie czekać na zwrócenie 200 przez usługę.

```python theme={null}
import os, time
from acedatacloud import AceDataCloud

client = AceDataCloud(api_token=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"])

t0 = time.time()
res = client.images.generate(
    provider="nano-banana",
    model="nano-banana",
    prompt="Minimalistyczne logo żółtej banana na białym tle, płaski design",
)
print("elapsed_ms", int((time.time() - t0) * 1000))
print("task_id", res.get("task_id"))
print("trace_id", res.get("trace_id"))
data = res.get("data") or []
if data:
    print("image_url", data[0].get("image_url"))
```

Wynik programu:

```text theme={null}
elapsed_ms 18977
task_id 9e71f40f-1579-480d-adf4-07a95450904f
trace_id 5aa21d7f-af84-48e6-9ce0-9c6c36c8e5d9
image_url https://platform.cdn.acedata.cloud/nanobanana/884e92df-a497-44e0-9681-35c7a00e0a6c.png
```

Opis wyniku:

* `image_url` to stabilny adres na CDN, który można bezpośrednio pobrać lub osadzić na stronie.
* W ciągu 18,9 sekundy prawie cały czas zajmowało modelowanie; lokalne wydatki SDK to tylko kilka milisekund.
* Dla takich naprawdę asynchronicznych zadań jak Midjourney, Sora, Veo, Suno, należy użyć `wait=True` lub ręcznie `TaskHandle.wait()`, szczegóły w [SDK zadania i odpowiedzi strumieniowe](https://platform.acedata.cloud/documents/sdk-tasks-and-streaming).

## Przykład 5: Obsługa błędów typów

```python theme={null}
import os
from acedatacloud import AceDataCloud
from acedatacloud import AuthenticationError, RateLimitError, ValidationError

bad = AceDataCloud(api_token="definitely-not-a-real-token")

try:
    bad.openai.chat.completions.create(
        model="gpt-4o-mini",
        messages=[{"role": "user", "content": "hi"}],
        max_tokens=5,
    )
except AuthenticationError as err:
    print("err_class", type(err).__name__)
    print("status", err.status_code)
    print("code", err.code)
except RateLimitError as err:
    # 429, SDK automatycznie próbuje ponownie 2 razy, a jeśli nadal nie powiedzie się, zgłasza błąd
    print("rate limited:", err.code)
except ValidationError as err:
    # 400, na przykład brakujące pola, nieistniejąca nazwa modelu
    print("bad request:", err.code, err.message)
```

Hierarchia wyjątków jest zgodna z TypeScript: `AuthenticationError` (401), `TokenMismatchError` (token niezgodny z usługą), `InsufficientBalanceError` (niewystarczający balans), `ResourceDisabledError` (usługa wyłączona), `ValidationError` (400), `RateLimitError` (429), `ModerationError` (403 przegląd treści), `APIError` (błąd ogólny), `TimeoutError` (przekroczenie czasu), `TransportError` (błąd warstwy sieciowej).

## Opcje konfiguracyjne

```python theme={null}
from acedatacloud import AceDataCloud

client = AceDataCloud(
    # Jeden z wymaganych: jawny token lub zmienna środowiskowa ACEDATACLOUD_API_TOKEN
    api_token="...",

    # Podstawowy adres API platformy, domyślnie https://api.acedata.cloud
    base_url="https://api.acedata.cloud",

    # Niektóre usługi (np. metadane dashboardu) korzystają z domeny platformy
    platform_base_url="https://platform.acedata.cloud",

    # Czas oczekiwania na pojedyncze żądanie, w sekundach; domyślnie 300.0
    timeout=300.0,

    # Liczba automatycznych prób ponownego wysłania, domyślnie 2; warunki ponownego wysłania: 408 / 409 / 429 / 5xx / błąd sieciowy
    max_retries=2,

    # Niestandardowe nagłówki żądania
    headers={"x-app": "my-service/1.0"},
)
```

> `timeout` w SDK Pythona oraz `poll_interval` / `max_wait` w TaskHandle są w **sekundach**, podczas gdy SDK TypeScript używa **milisekund**, co należy szczególnie uwzględnić przy migracji między językami. Szczegóły w [SDK zadania i odpowiedzi strumieniowe](https://platform.acedata.cloud/documents/sdk-tasks-and-streaming).

> SDK domyślnie odczytuje zmienną środowiskową `ACEDATACLOUD_API_TOKEN`; w tym artykule, aby dostosować się do [Claude Code VS Code tutorial](https://platform.acedata.cloud/documents/claude-code-vscode-integrations) i innych tutoriali, w przykładzie użyto `ACEDATACLOUD_API_KEY`, co wymaga `api_token=os.environ["ACEDATACLOUD_API_KEY"]` do jawnego wstrzyknięcia.

## Zaawansowane: X402 płatności webhook

```python theme={null}
from acedatacloud import AceDataCloud
from acedatacloud_x402 import create_x402_payment_handler

client = AceDataCloud(
    payment_handler=create_x402_payment_handler(
        network="base",
        evm_signer=my_evm_signer,
        prefer_scheme="exact",   # lub "upto"
    )
)
```

Pełny proces i rzeczywiste wyniki na łańcuchu zobacz w [SDK + X402 płatności webhook](https://platform.acedata.cloud/documents/sdk-x402-payment).

## Jak sprawdzić pozostały limit

Możesz sprawdzić aktualny limit konta przez [konsolę Ace Data Cloud - lista aplikacji](https://platform.acedata.cloud/console/applications).

Możesz sprawdzić całą historię użycia i szczegóły opłat przez [konsolę Ace Data Cloud - historia użycia](https://platform.acedata.cloud/console/usages).

## Dowiedz się więcej

* 🐍 [`acedatacloud` na PyPI](https://pypi.org/project/acedatacloud/)
* 🗂 [Kod źródłowy SDK](https://github.com/AceDataCloud/SDK/tree/main/python)
* 📘 [Przewodnik po integracji SDK TypeScript](https://platform.acedata.cloud/documents/sdk-typescript)
* 🟦 [Przewodnik po integracji SDK Go](https://platform.acedata.cloud/documents/sdk-go)
* 🔌 [SDK + X402 płatności webhook](https://platform.acedata.cloud/documents/sdk-x402-payment)


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.