Scurtă introducere pentru API compatibil cu OpenAI

URL de bază și autentificare

Începeți prin a direcționa clientul către openai compatible endpoint. Setează base_url variabilă pentru https://api.openaipriceapi.com/v1 și introduceți cheia în antetul de autorizare. Aveți o singură cheie activă per cont și nu este necesar un număr de telefon la înregistrare. URL-ul de bază funcționează cu SDK-urile oficiale, așa că trebuie doar să schimbați URL-ul și cheia pentru a trece de la alți furnizori. Produsul nostru openai price api costuri pentru tokenii validați, erorile costă zero, iar creditul nu expiră. Păstrează cheia în siguranță, deoarece este singura acreditare necesară pentru toate cererile.

Prima cerere de completare chat

Trimiteți o solicitare POST standard către endpoint-ul completări chat. Transmiteți identificatorul modelului ca "uncensored" și includeți prompturile de sistem și utilizator. API-ul returnează un răspuns text în formatul ales, de obicei JSON sau text simplu. Puteți ajusta parametri precum temperatura și top_p pentru a controla creativitatea. Corpul solicitării trebuie să rămână sub 8 MB pentru a asigura o procesare fluidă. Utilizați comanda curl de mai jos pentru a verifica conectivitatea și a obține primul dumneavoastră răspuns.

Integrare SDK Python

Folosește biblioteca oficială Python pentru a interacționa cu serviciul nostru. Configurează clientul cu URL-ul de bază și cheia ta. SDK-ul gestionează automat tokenizarea și solicitările HTTP. Poți trimite mai multe mesaje într-un singur context de conversație. Modelul suportă o fereastră de context de 100,000 de tokeni pentru documente lungi. Fluxul (streaming) este, de asemenea, disponibil prin clientul Python. Folosește fragmentul de cod de mai jos pentru a inițializa clientul și a trimite un mesaj.

Utilizare SDK Node

Integrează-te în Node.js folosind pachetul standard npm. Setează variabilele de mediu sau transmite-le direct constructorului client. SDK-ul Node imită interfața Python pentru consistență. Poți gestiona erorile cu grijă și analiza obiectul de răspuns. Apelarea de funcții și modul JSON sunt suportate din start. Această abordare funcționează bine pentru aplicațiile server-side care necesită generare de text fiabilă. Fragmentul de cod următor arată configurarea de bază pentru mediul tău Node.

Gestionarea răspunsurilor de streaming

Activați streaming-ul pentru a primi tokeni pe măsură ce sunt generați. Acest lucru reduce latența percepută pentru răspunsuri lungi. Fragmentul final conține utilizarea totală a tokenilor pentru facturarea precisă. Puteți analiza fluxul pentru a actualiza o interfață utilizator în timp real. API-ul folosește Server-Sent Events pentru acest protocol. Această metodă este ideală pentru interfețele de chat și demonstrațiile live. Folosiți exemplul de mai jos pentru a implementa un client de streaming care procesează tokenii eficient.

Limitări, erori și fereastră de context

Monitorați-vă limitele de solicitări pentru a evita întreruperile. API-ul permite 300 de solicitări pe minut și 8 solicitări concurente per cheie. O eroare 401 înseamnă că cheia dvs. este invalidă, în timp ce 402 indică lipsa creditului. Un răspuns 429 semnalează limitarea ratei; așteptați și reîncercați. Fereastra de context are 100,000 de tokeni pentru input și output combinate. Output-ul maxim este de 16,000 de tokeni, decât dacă setați o limită mai mică. Erorile și refuzurile sunt gratuite, așa că plătiți doar pentru tokenii cu succes. Acest model transparent de facturare asigură că știți exact cât cheltuiți.

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)