Démarrage rapide : Intégrez l'API sans censure

Prérequis : SDK et variables d'environnement

Commencez par installer votre SDK préféré et définissez vos identifiants dans des variables d'environnement. Notre service utilise des points de terminaison standard compatibles OpenAI, donc les bibliothèques clientes existantes fonctionnent sans modification. Vous n'avez besoin que d'une clé API de notre tableau de bord et de l'URL de base pour vos requêtes. Aucun wrapper complexe ou en-tête personnalisé n'est requis pour une intégration de base.

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?"}]
  }'

Assurez-vous que vos variables d'environnement sont exportées correctement avant d'exécuter vos scripts. Cette approche maintient votre authentification sécurisée et votre code portable sur différents environnements de déploiement.

Instanciation du client avec l'URL de base

Configurez votre bibliothèque cliente pour pointer vers notre URL de base au lieu du point de terminaison du fournisseur par défaut. Utilisez l'URL de base fournie et votre clé API pour initialiser la connexion. Ce simple changement dirige tout le trafic vers notre modèle sans censure tout en maintenant la compatibilité avec les méthodes SDK standard.

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)

Vérifiez la connexion en listant les modèles disponibles. Cette étape confirme que votre client est correctement routé vers notre infrastructure avant d'envoyer des invites ou des données réelles.

Envoi de votre première demande de complétion de chat

Envoyez une requête standard de complétion de chat en utilisant l'ID de modèle uncensored. Ce modèle gère l'entrée et la sortie de texte sans refus de contenu pour un usage adulte légal. Vous pouvez transmettre des messages, définir la température et définir d'autres paramètres exactement comme vous le feriez avec n'importe quel autre point de terminaison compatible 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);

Vérifiez la réponse pour le texte généré et l’utilisation des tokens. Cela confirme que votre intégration fonctionne correctement et que le modèle répond comme prévu à vos invites.

Gestion des réponses en streaming et des tokens

Activez le streaming en définissant le paramètre stream à true dans votre requête. L'API renvoie des fragments de texte à mesure qu'ils sont générés, vous permettant d'afficher la sortie en temps réel. Chaque fragment inclut des données d'utilisation des jetons dans le dernier fragment, vous aidant à suivre la consommation avec précision.

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)

Traitez chaque chunk efficacement pour maintenir une faible latence. Cette méthode est idéale pour les applications où un retour immédiat est crucial, comme les interfaces de chat ou les outils de génération de code en temps réel.

Utiliser l'appel de fonction et le mode JSON

Exploitez l'appel de fonctions et le mode JSON pour des sorties structurées. Définissez le format de réponse sur JSON pour garantir une analyse cohérente dans votre application. Vous pouvez également définir des outils et spécifier les choix d'outils pour guider le comportement de sortie du modèle.

Des paramètres comme la température, le top_p et les séquences d'arrêt permettent un ajustement fin du style de réponse. Utilisez ces fonctionnalités pour intégrer le modèle de manière transparente dans votre flux de travail existant.

Gestion de l'authentification et des limites

Votre clé API authentifie toutes les requêtes, les erreurs telles que 401 indiquant une clé invalide et 402 signalant un crédit insuffisant. Les limites de taux vous limitent à 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. La fenêtre de contexte prend en charge jusqu'à 100,000 jetons, avec une sortie maximale de 16,000 jetons par requête.

Surveillez votre utilisation pour éviter les interruptions. Les erreurs lors du traitement sont gratuites, vous pouvez donc réessayer les requêtes sans vous soucier de la consommation de tokens. Gardez votre clé sécurisée et remplacez-la si nécessaire via le tableau de bord.