Интеграция AI в Битрикс24 через AI Gateway: вебхуки и REST

Битрикс24 не ходит в сторонние API сам — интеграция строится через посредника: ваш сервер получает данные из CRM по входящему вебхуку REST, отправляет их в модель AI Gateway и пишет результат обратно тем же REST. Так автоматизируют разбор лидов, классификацию обращений и черновики ответов на письма. Всё на generic HTTP, без привязки к конкретным модулям.

Подготовка

В Битрикс24 создайте входящий вебхук (Разработчикам → Другое → Входящий вебхук) с правами на нужные сущности CRM — вы получите URL вида https://ваш-портал.bitrix24.ru/rest/1/КОД/. На стороне сервера понадобится ключ AI Gateway sk-aigate-… и базовый URL https://ai-gatewey.ru/v1. Оба секрета — в переменных окружения.

pip install openai requests

Реализация

1. 1
   Настройте клиент и доступ к порталу

   Один клиент OpenAI SDK на AI Gateway и базовый URL вебхука Битрикс24 из окружения:

   python Копировать

   import os, requests
   from openai import OpenAI
   
   B24 = os.environ["BITRIX_WEBHOOK_URL"].rstrip("/")  # .../rest/1/КОД
   ai = OpenAI(
       base_url="https://ai-gatewey.ru/v1",
       api_key=os.environ["AIGATE_API_KEY"],
   )

2. 2
   Обёртка над моделью

   Функция, которая по тексту обращения возвращает нужный результат — здесь короткую тему лида для маршрутизации:

   python Копировать

   def classify(text: str) -> str:
       resp = ai.chat.completions.create(
           model="deepseek/deepseek-chat",
           messages=[
               {"role": "system", "content": "Определи тему обращения одним словом: продажи, поддержка, жалоба, спам."},
               {"role": "user", "content": text},
           ],
       )
       return resp.choices[0].message.content.strip()

3. 3
   Чтение и запись CRM через REST

   Читаем лид методом crm.lead.get, прогоняем комментарий через модель и дописываем результат обратно методом crm.lead.update:

   python Копировать

   def handle_lead(lead_id: int):
       lead = requests.get(f"{B24}/crm.lead.get", params={"id": lead_id}).json()["result"]
       comments = lead.get("COMMENTS", "")
   
       topic = classify(comments)
   
       requests.post(f"{B24}/crm.lead.update", json={
           "id": lead_id,
           "fields": {"COMMENTS": comments + f"\n\n[AI] Тема: {topic}"},
       })

4. 4
   Запуск обработки

   Вызывайте handle_lead из своего эндпоинта, куда Битрикс24 шлёт исходящий вебхук на событие, или по расписанию для новых лидов. Расход по токенам виден в кабинете AI Gateway.

   python Копировать

   handle_lead(42)

Какие модели подойдут

Для классификации лидов и черновиков ответов на письма хватает быстрой недорогой модели; сложные разборы можно направить на флагман:

Частые вопросы