Démarrage rapide API compatible OpenAI

URL de base et authentification

Commencez par pointer votre client vers notre openai compatible endpoint. Définissez le base_url variable pour https://api.openaipriceapi.com/v1 et fournissez votre clé dans l'en-tête d'autorisation. Vous obtenez une clé active par compte et aucun numéro de téléphone n'est requis lors de l'inscription. L'URL de base fonctionne avec les SDK officiels, vous devez donc simplement modifier l'URL et la clé pour passer d'autres fournisseurs. Notre openai price api facture pour les tokens valides, les erreurs coûtent zéro et le crédit n'expire jamais. Gardez votre clé en sécurité car c'est la seule identité nécessaire pour toutes les requêtes.

Première demande de complétion de chat

Envoyez une requête POST standard au point de terminaison des compléments de chat. Transmettez l'identifiant du modèle comme "uncensored" et incluez vos invites système et utilisateur. L'API renvoie une réponse textuelle dans le format choisi, généralement JSON ou texte brut. Vous pouvez ajuster des paramètres comme la température et le top_p pour contrôler la créativité. Le corps de la requête doit rester inférieur à 8 Mo pour garantir un traitement fluide. Utilisez la commande curl ci-dessous pour vérifier la connectivité et obtenir votre première réponse.

Intégration SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle pour interagir avec notre service. Configurez le client avec votre URL de base et votre clé API. Le SDK gère automatiquement la tokenisation et les requêtes HTTP. Vous pouvez envoyer plusieurs messages dans un seul contexte de conversation. Le modèle prend en charge une fenêtre de contexte de 100,000 tokens pour les documents longs. Le streaming est également disponible via le client Python. Utilisez l'extrait de code ci-dessous pour initialiser le client et envoyer un message.

Utilisation du SDK Node

Intégrez avec Node.js en utilisant le package npm standard. Définissez les variables d'environnement ou transmettez-les directement au constructeur du client. Le SDK Node reflète l'interface Python pour la cohérence. Vous pouvez gérer les erreurs avec élégance et analyser l'objet de réponse. L'appel de fonctions et le mode JSON sont pris en charge nativement. Cette approche fonctionne bien pour les applications côté serveur nécessitant une génération de texte fiable. L'extrait suivant montre la configuration de base pour votre environnement Node.

Gestion des réponses en streaming

Activez le streaming pour recevoir les jetons au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. Le dernier fragment contient l'utilisation totale des jetons pour une facturation précise. Vous pouvez analyser le flux pour mettre à jour une interface utilisateur en temps réel. L'API utilise les Server-Sent Events pour ce protocole. Cette méthode est idéale pour les interfaces de chat et les démos en direct. Utilisez l'exemple ci-dessous pour implémenter un client de streaming qui traite les jetons efficacement.

Limites, erreurs et fenêtre de contexte

Surveillez vos limites de requêtes pour éviter les interruptions. L'API autorise 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. Une erreur 401 signifie que votre clé est invalide, tandis qu'une 402 indique un solde insuffisant. Une réponse 429 signale une limitation de débit ; attendez et réessayez. La fenêtre de contexte est de 100 000 jetons pour l'entrée et la sortie combinées. La sortie maximale est de 16 000 jetons, sauf si vous définissez une limite inférieure. Les erreurs et les refus sont gratuits, vous ne payez que pour les jetons réussis. Ce modèle de facturation transparent vous permet de savoir exactement ce que vous dépensez.

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);

Streaming

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)