Démarrage rapide : API LLM sans censure

Prérequis : configuration du SDK et de la clé API

L'URL de base de notre service hébergé est https://api.priceclaude.com/v1. L'authentification nécessite une clé API valide passée dans le Authorization header. Vous générez cette clé immédiatement après vous être inscrit via Google ou e-mail sur le Obtenir la clé API page. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour l'inscription.

Notre API est compatible OpenAI. Vous pouvez utiliser n'importe quel SDK qui prend en charge le standard openai structure du paquet. Transmettez votre clé en tant que api_key paramètre. Modifiez le base_url pour pointer vers notre point de terminaison. Cela vous permet de remplacer notre modèle uncensored sans réécrire la logique de votre intégration.

Effectuer votre première requête de complétion de chat

Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec vos messages système et utilisateur. L'identifiant du modèle est strictement uncensored. Ce n'est pas le modèle d'un autre fournisseur. C'est un modèle à poids ouverts, optimisé pour des réponses directes sans refus de contenu pour une utilisation adulte légale. Vous pouvez définir des paramètres tels que temperature et top_p pour contrôler la créativité.

Les tokens d'entrée coûtent 0,15 $ par million. Les tokens de sortie coûtent 0,50 $ par million. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit. Vous pouvez vérifier que votre requête fonctionne en envoyant un message de test simple. La réponse contiendra le texte généré dans le content champ.

Gestion des réponses en streaming (SSE)

Définir stream à true dans votre requête pour recevoir des Server-Sent Events. Cela vous permet de traiter les jetons au fur et à mesure de leur génération. Le streaming réduit la latence perçue pour les grandes réponses. Le dernier fragment contient les statistiques totales d'utilisation des jetons. Cela vous aide à suivre les coûts en temps réel.

Mettez en mémoire tampon les chunks entrants et concaténez-les. Assurez-vous de gérer correctement l'événement de fin de flux. Cette approche est essentielle pour les interfaces de chat. Elle offre une expérience utilisateur fluide par rapport à l'attente de la réponse complète.

Utilisation des outils et du mode JSON

Définissez des schémas de fonctions dans la tools paramètre. Le modèle peut appeler ces fonctions si cela est indiqué. Utilisez tool_choice pour forcer une fonction spécifique. Cela permet des flux de travail complexes. Le mode JSON est disponible via response_format: {type: "json_object"}. Cela garantit une sortie structurée pour une analyse fiable. Utilisez ceci pour les tâches d'extraction de données.

Comprendre l'utilisation et les limites des tokens

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens combinés. Cela inclut à la fois l'invite et la réponse. La sortie maximale par requête est de 16 000 tokens. Si vous ne définissez pas max_tokens, il est par défaut de 2 048. La taille du corps de la requête est limitée à 8 Mo. Vous pouvez effectuer 300 requêtes par minute. La concurrence est limitée à 8 requêtes simultanées par clé. Le dépassement de ces limites renvoie une erreur 429.

Gestion des erreurs et logique de réessai

Gérez le code HTTP 401 en vérifiant votre clé API. Une erreur 402 signifie que votre crédit prépayé est épuisé. Rechargez via la crypto pour continuer. Utilisez une rétrogradation exponentielle pour les erreurs de limite de débit 429. La logique de nouvelle tentative doit respecter le Retry-After header si présent. Les erreurs ne consomment pas de crédit. Cela protège votre solde lors des problèmes réseau.

cURL

Copycurl https://api.priceclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the quarterly report by Friday at noon"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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