Inicio rápido API compatible con OpenAI

URL Base y autenticación

Empieza apuntando tu cliente a nuestra openai compatible endpoint. Configura el base_url variable para https://api.openaipriceapi.com/v1 y proporciona tu clave en la cabecera de autorización. Obtienes una clave activa por cuenta y no se requiere número de teléfono durante el registro. La URL base funciona con los SDK oficiales, por lo que solo cambias la URL y la clave para cambiar de otros proveedores. Nuestro openai price api cobra por los tokens válidos, los errores cuestan cero y el crédito nunca expira. Mantén tu clave segura porque es la única credencial necesaria para todas las solicitudes.

Primera solicitud de finalización de chat

Envía una solicitud POST estándar al endpoint de completaciones de chat. Pasa el identificador del modelo como "uncensored" e incluye tus prompts del sistema y del usuario. La API devuelve una respuesta de texto en el formato elegido, típicamente JSON o texto plano. Puedes ajustar parámetros como la temperatura y top_p para controlar la creatividad. El cuerpo de la solicitud debe permanecer por debajo de 8 MB para garantizar un procesamiento fluido. Utiliza el comando curl a continuación para verificar la conectividad y obtener tu primera respuesta.

Integración del SDK de Python

Utiliza la biblioteca oficial de Python para interactuar con nuestro servicio. Configura el cliente con tu URL base y clave API. El SDK maneja la tokenización y las solicitudes HTTP automáticamente. Puedes enviar múltiples mensajes en un solo contexto de conversación. El modelo soporta una ventana de contexto de 100,000 tokens para documentos largos. El streaming también está disponible a través del cliente de Python. Usa el fragmento de código a continuación para inicializar el cliente y enviar un mensaje.

Uso del SDK Node

Integra con Node.js utilizando el paquete npm estándar. Establece las variables de entorno o pásalas directamente al constructor del cliente. El SDK de Node refleja la interfaz de Python para consistencia. Puedes manejar errores de forma elegante y analizar el objeto de respuesta. La llamada de funciones y el modo JSON son compatibles de forma predeterminada. Este enfoque funciona bien para aplicaciones del lado del servidor que necesitan generación de texto fiable. El siguiente fragmento muestra la configuración básica para tu entorno Node.

Gestión de respuestas en streaming

Habilita el streaming para recibir tokens a medida que se generan. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas. El último fragmento contiene el uso total de tokens para una facturación precisa. Puedes analizar el stream para actualizar una interfaz de usuario en tiempo real. La API utiliza Server-Sent Events para este protocolo. Este método es ideal para interfaces de chat y demostraciones en vivo. Usa el ejemplo a continuación para implementar un cliente de streaming que procese tokens de manera eficiente.

Límites, errores y ventana de contexto

Monitora tus límites de solicitudes para evitar interrupciones. La API permite 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. Un error 401 significa que tu clave es inválida, mientras que un 402 indica que no hay crédito. Una respuesta 429 señala que se ha excedido el límite de velocidad; espera y reintenta. La ventana de contexto es de 100,000 tokens para la entrada y la salida combinadas. La salida máxima es de 16,000 tokens a menos que establezcas un límite inferior. Los errores y las denegaciones son gratuitos, por lo que solo pagas por los tokens exitosos. Este modelo de facturación transparente asegura que sepas exactamente cuánto gastas.

cURL

Copycurl https://api.openaipriceapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to UTC for log parsing"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaipriceapi.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openaipriceapi.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);

Transmisión

Copystream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)