快速上手：整合無審查 api

前置條件：SDK 與環境變數

開始安裝您偏好的 SDK 並將您的憑證設定在環境變數中。我們的服務使用標準的 OpenAI 相容端點，因此現有的用戶端程式庫無需修改即可運作。您只需要來自我們儀表板的 API 金鑰和用於請求的基本 URL。不需要複雜的封裝或自訂標頭即可進行基本整合。

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?"}]
  }'

確保您的環境變數在執行腳本前已正確匯出。此方法可確保您的驗證資訊安全，並使程式碼在不同部署環境間保持可移植性。

使用基礎 URL 初始化客戶端

設定您的客戶端程式庫指向我們的基礎 URL，而非預設的供應商端點。使用提供的基礎 URL 和您的 API 金鑰來初始化連線。這個簡單的變更會將所有流量導向我們的無審查模型，同時保持與標準 SDK 方法的相容性。

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)

通過列出可用模型來驗證連接。此步驟確認您的客戶端在發送任何實際提示或數據之前已正確路由到我們的基礎設施。

發送您的第一個聊天完成請求

發送標準的聊天完成請求，使用模型 ID uncensored. 此模型處理文字輸入和輸出，不會對合法的成人用途進行內容拒絕。您可以傳遞訊息、設定溫度，並定義其他參數，就像使用任何其他 OpenAI 相容端點一樣。

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);

檢查響應中的生成文本和 token 使用情況。這確認您的集成工作正常，並且模型正在按預期對您的提示詞做出響應。

處理串流回應與 Token

透過在請求中將 stream 參數設為 true 來啟用串流。API 會隨著 token 產生傳回文字片段，允許您即時顯示輸出。每個片段包含 token 使用數據，最後一個片段則有助於準確追蹤消耗量。

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)

高效處理每個數據塊以保持低延遲。這種方法非常適合需要即時反饋的應用程序，例如聊天界面或實時代碼生成工具。

使用函數呼叫和 JSON 模式

利用函數調用和 JSON 模式進行結構化輸出。將回應格式設置為 JSON，以確保在你的應用中進行一致的解析。你也可以定義工具並指定工具選擇，以引導模型的輸出行為。

溫度、top_p 和停止序列等參數可讓您微調回應風格。使用這些功能，可將模型無縫整合到您現有的工作流程中。

管理認證與限制

您的 API 金鑰用於驗證所有請求，錯誤代碼 401 表示金鑰無效，402 表示信用額度不足。速率限制為每分鐘 300 次請求，每個金鑰最多 8 個併發請求。上下文視窗支援最多 100,000 個 token，每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。

監控您的使用情況以避免中斷。處理過程中的錯誤是免費的，因此您可以重試請求而無需擔心 token 消耗。保持金鑰安全，如有需要可透過儀表板更換金鑰。