เริ่มต้นใช้งาน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI อย่างรวดเร็ว

URL ฐานและการตรวจสอบสิทธิ์

เริ่มต้นโดยชี้ client ของคุณไปยัง openai compatible endpoint. ตั้งค่า base_url ตัวแปรเพื่อ https://api.openaipriceapi.com/v1 และระบุคีย์ของคุณในหัวข้อความยินยอม (authorization header) คุณจะได้รับคีย์ที่ใช้งานได้นี้หนึ่งคีย์ต่อหนึ่งบัญชี และไม่ต้องใช้หมายเลขโทรศัพท์ในการสมัครใช้งาน URL พื้นฐานใช้งานร่วมกับ SDK ทางการได้ ดังนั้นคุณจึงเพียงเปลี่ยน URL และคีย์เพื่อสลับจากผู้ให้บริการรายอื่น Our openai price api คิดตาม valid tokens ข้อผิดพลาดคิดเป็นศูนย์ และเครดิตไม่หมดอายุ เก็บ key ของคุณให้ปลอดภัยเพราะเป็น credential เดียวที่ต้องใช้สำหรับทุก request

คำขอ chat completion ครั้งแรก

ส่งคำขอ POST มาตรฐานไปยังเอนด์พอยต์ chat completions ส่งตัวระบุโมเดลเป็น "uncensored" และรวมคำสั่งระบบและข้อความผู้ใช้ของคุณ API จะส่งข้อความตอบกลับในรูปแบบที่เลือก โดยทั่วไปคือ JSON หรือข้อความธรรมดา คุณสามารถปรับพารามิเตอร์เช่น temperature และ top_p เพื่อควบคุมความคิดสร้างสรรค์ ร่างคำขอต้องไม่เกิน 8 MB เพื่อให้แน่ใจว่าการประมวลผลราบรื่น ใช้คำสั่ง curl ด้านล่างเพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อและรับคำตอบแรกของคุณ

การผสานรวม Python SDK

ใช้ไลบรารี Python ทางการเพื่อโต้ตอบกับบริการของคุณ กำหนดค่าไคลเอนต์ด้วย base URL และคีย์ API ของคุณ SDK จัดการการแบ่งคำและคำขอ HTTP โดยอัตโนมัติ คุณสามารถส่งข้อความหลายรายการในบริบทการสนทนาเดียว โมเดลรองรับหน้าต่างบริบท 100,000 token สำหรับเอกสารยาว การสตรีมยังพร้อมใช้งานผ่านไคลเอนต์ Python ใช้ตัวอย่างโค้ดด้านล่างเพื่อเริ่มต้นไคลเอนต์และส่งข้อความ

การใช้งาน Node SDK

ผสานการเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน Node.js โดยใช้แพ็คเกจ npm มาตรฐาน ตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อมหรือส่งผ่านไปยังคอนสตรัคเตอร์ไคลเอนต์โดยตรง SDK ของ Node เลียนแบบอินเทอร์เฟซ Python เพื่อความสอดคล้อง คุณสามารถจัดการข้อผิดพลาดอย่างสุภาพและแยกวิเคราะห์วัตถุการตอบกลับ การเรียกใช้ฟังก์ชันและโหมด JSON รองรับในตัว วิธีนี้ทำงานได้ดีสำหรับแอปพลิเคชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์ที่ต้องการการสร้างข้อความที่เชื่อถือได้ ตัวอย่างด้านล่างแสดงการตั้งค่าพื้นฐานสำหรับสภาพแวดล้อม Node ของคุณ

การจัดการการตอบกลับแบบสตรีม

เปิดใช้งานการสตรีมเพื่อรับโทเค็นทันทีที่สร้างเสร็จ ซึ่งช่วยลดความล่าช้าที่ผู้ใช้รู้สึกได้สำหรับผลลัพธ์ที่ยาวนาน ชิ้นสุดท้ายจะมีข้อมูลการใช้โทเค็นทั้งหมดสำหรับการเรียกเก็บเงินที่แม่นยำ คุณสามารถแยกวิเคราะห์สตรีมเพื่ออัปเดตส่วนติดต่อผู้ใช้แบบเรียลไทม์ API ใช้ Server-Sent Events สำหรับโปรโตคอลนี้ วิธีนี้เหมาะสำหรับส่วนติดต่อแชทและการสาธิตสด ใช้ตัวอย่างด้านล่างเพื่อไคลเอนต์สตรีมที่ประมวลผลโทเค็นได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ข้อจำกัด, ข้อผิดพลาด และหน้าต่างบริบท

ตรวจสอบขีดจำกัดการเรียกใช้ API ของคุณเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดชะงัก API อนุญาตให้เรียกใช้ได้ 300 ครั้งต่อนาที และ 8 การเรียกใช้พร้อมกันต่อคีย์ หากเกิดข้อผิดพลาด 401 แสดงว่าคีย์ของคุณไม่ถูกต้อง ส่วนข้อผิดพลาด 402 หมายถึงไม่มีเครดิต หากได้รับสถานะ 429 แสดงว่าคุณถูกจำกัดอัตราความเร็ว ให้รอแล้วลองใหม่ ขนาดหน้าต่างบริบทคือ 100,000 โทเค็นสำหรับการป้อนข้อมูลและผลลัพธ์รวมกัน ขนาดผลลัพธ์สูงสุดคือ 16,000 โทเค็น เว้นแต่คุณจะกำหนดขีดจำกัดที่ต่ำกว่า ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธไม่เสียค่าใช้จ่าย ดังนั้นคุณจึงจ่ายเฉพาะโทเค็นที่สำเร็จเท่านั้น โมเดลการเรียกเก็บเงินที่โปร่งใสนี้ช่วยให้คุณสามารถทราบยอดเงินที่ใช้ไปได้อย่างชัดเจน

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);

การสตรีม

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)