Inicio rápido: integra la api sin censura

Prerrequisitos: SDK y variables de entorno

Comienza instalando tu SDK preferido y configurando tus credenciales en variables de entorno. Nuestro servicio utiliza endpoints compatibles con OpenAI estándar, por lo que las bibliotecas de cliente existentes funcionan sin modificaciones. Solo necesitas una clave API de nuestro panel de control y la URL base para tus solicitudes. No se requieren wrappers complejos ni encabezados personalizados para la integración básica.

Copycurl https://api.claudecostpermilliontokens.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current cost per million tokens for the Pro model?"}]
  }'

Asegúrate de que tus variables de entorno se exporten correctamente antes de ejecutar tus scripts. Este enfoque mantiene tu autenticación segura y tu código portátil en diferentes entornos de implementación.

Instanciación del cliente con URL base

Configura tu biblioteca cliente para apuntar a nuestra URL base en lugar del endpoint del proveedor predeterminado. Usa la URL base proporcionada y tu clave API para inicializar la conexión. Este simple cambio dirige todo el tráfico a nuestro modelo sin censura manteniendo la compatibilidad con los métodos estándar del SDK.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.claudecostpermilliontokens.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)

Verifica la conexión listando los modelos disponibles. Este paso confirma que tu cliente está enrutado correctamente hacia nuestra infraestructura antes de enviar cualquier prompt o dato real.

Enviar tu primera solicitud de completado de chat

Envía una solicitud estándar de finalización de chat utilizando el ID del modelo uncensored. Este modelo maneja entrada y salida de texto sin rechazos de contenido para uso adulto lícito. Puedes pasar mensajes, establecer temperatura y definir otros parámetros tal como lo harías con cualquier otro endpoint compatible con OpenAI.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.claudecostpermilliontokens.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);

Comprueba la respuesta para ver el texto generado y el uso de tokens. Esto confirma que tu integración está funcionando correctamente y que el modelo responde como se espera a tus prompts.

Gestión de respuestas en streaming y tokens

Habilita el streaming estableciendo el parámetro stream en true en tu solicitud. La API devuelve fragmentos de texto a medida que se generan, lo que te permite mostrar la salida en tiempo real. Cada fragmento incluye datos de uso de tokens en el último fragmento, lo que te ayuda a rastrear el consumo con precisión.

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)

Procesa cada fragmento de manera eficiente para mantener una baja latencia. Este método es ideal para aplicaciones donde la retroalimentación inmediata es crucial, como interfaces de chat o herramientas de generación de código en tiempo real.

Usando llamada de funciones y modo JSON

Aprovecha la llamada de funciones y el modo JSON para obtener resultados estructurados. Establece el formato de respuesta en JSON para garantizar un análisis consistente en tu aplicación. También puedes definir herramientas y especificar elecciones de herramientas para guiar el comportamiento de salida del modelo.

Parámetros como la temperatura, top_p y las secuencias de parada permiten ajustar el estilo de respuesta. Utiliza estas funciones para integrar el modelo sin problemas en tu flujo de trabajo existente.

Gestión de autenticación y límites

Tu clave API autentica todas las solicitudes, con errores como 401 que indican una clave inválida y 402 que señalan crédito insuficiente. Los límites de velocidad te limitan a 300 solicitudes por minuto y 8 solicitudes concurrentes por clave. La ventana de contexto admite hasta 100,000 tokens, con una salida máxima de 16,000 tokens por solicitud.

Monitorea tu uso para evitar interrupciones. Los errores durante el procesamiento son gratuitos, por lo que puedes reintentar solicitudes sin preocuparte por el consumo de tokens. Mantén tu clave segura y reemplázala si es necesario a través del panel.