Início rápido com API compatível com OpenAI

URL Base e autenticação

Come apontando seu cliente para nossa openai compatible endpoint. Defina o base_url variável para https://api.openaipriceapi.com/v1 e forneça sua chave no cabeçalho de autorização. Você recebe uma chave ativa por conta e nenhum número de telefone é necessário durante o cadastro. A URL base funciona com os SDKs oficiais, então você só precisa alterar a URL e a chave para mudar de outros provedores. Nossos openai price api cobra por tokens válidos, erros custam zero e o crédito nunca expira. Mantenha sua chave segura, pois ela é a única credencial necessária para todas as solicitações.

Primeira solicitação de conclusão de chat

Envie uma solicitação POST padrão para o endpoint de conclusões de chat. Passe o identificador do modelo como "uncensored" e inclua seus prompts de sistema e usuário. A API retorna uma resposta de texto no formato escolhido, tipicamente JSON ou texto puro. Você pode ajustar parâmetros como temperatura e top_p para controlar a criatividade. O corpo da solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB para garantir um processamento suave. Use o comando curl abaixo para verificar a conectividade e obter sua primeira resposta.

Integração do SDK Python

Use a biblioteca Python oficial para interagir com nosso serviço. Configure o cliente com sua URL base e chave da API. O SDK lida com tokenização e solicitações HTTP automaticamente. Você pode enviar várias mensagens em um único contexto de conversa. O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens para documentos longos. O streaming também está disponível via cliente Python. Use o snippet de código abaixo para inicializar o cliente e enviar uma mensagem.

Uso do SDK Node

Integre com Node.js usando o pacote npm padrão. Defina as variáveis de ambiente ou passe-as diretamente para o construtor do cliente. O SDK Node espelha a interface Python para consistência. Você pode lidar com erros com graça e analisar o objeto de resposta. Chamada de função e modo JSON são suportados nativamente. Esta abordagem funciona bem para aplicações do lado do servidor que precisam de geração de texto confiável. O snippet a seguir mostra a configuração básica para seu ambiente Node.

Lidando com respostas de streaming

Ative o streaming para receber tokens à medida que são gerados. Isso reduz a latência percebida para respostas longas. O último chunk contém o uso total de tokens para faturamento preciso. Você pode analisar o fluxo para atualizar uma interface do usuário em tempo real. A API usa Server-Sent Events para este protocolo. Este método é ideal para interfaces de chat e demonstrações ao vivo. Use o exemplo abaixo para implementar um cliente de streaming que processa tokens de forma eficiente.

Limites, erros e janela de contexto

Monitore seus limites de requisições para evitar interrupções. A API permite 300 requisições por minuto e 8 requisições simultâneas por chave. Um erro 401 significa que sua chave é inválida, enquanto 402 indica falta de crédito. Uma resposta 429 sinaliza limite de taxa; aguarde e tente novamente. A janela de contexto é de 100,000 tokens para entrada e saída combinadas. A saída máxima é de 16,000 tokens, a menos que você defina um limite menor. Erros e recusas são gratuitos, então você paga apenas por tokens com sucesso. Este modelo de cobrança transparente garante que você saiba exatamente quanto gasta.

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)