Guide de démarrage rapide API sans censure

Installez le SDK officiel OpenAI

Commencez par installer la bibliothèque standard utilisée par la plupart des développeurs. Ce package gère le protocole HTTP pour vous.

• Python : pip install openai
• Node.js : npm install openai

Une fois installé, vous êtes prêt à configurer les détails de connexion.

Configurez votre URL de base et votre clé API

Pointez votre client vers notre point de terminaison spécifique au lieu du fournisseur par défaut. Utilisez l'URL de base ci-dessous pour toutes les requêtes.

• URL de base : https://api.preciotokensclaude.com/v1
• ID du modèle : uncensored

Votre clé API apparaît immédiatement après l'inscription via Google ou e-mail.

Effectuez votre première requête de complétion de chat

Envoyez une invite textuelle simple pour tester l'intégration. Le modèle répond avec une sortie textuelle uniquement.

Cet exemple utilise cURL pour vérifier la connectivité.

Copycurl https://api.preciotokensclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Count the tokens in this 500 word essay"}]
  }'

La réponse contient le texte généré et les statistiques d'utilisation des tokens. Les erreurs comme 401 ou 402 indiquent des problèmes d'authentification ou de crédit.

Activez le streaming pour des réponses en temps réel

Utilisez les Événements envoyés par le serveur pour une latence plus faible. Les tokens apparaissent au fur et à mesure de leur génération.

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)

Le streaming est idéal pour les interfaces de chat. Chaque chunk inclut les données d'utilisation dans la charge utile finale.

Utiliser l'appel de fonctions et le mode JSON

Définissez des outils pour l'extraction de données structurées. Définissez response_format à {"type": "json_object"} pour du JSON strict.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Le streaming et l'appel de fonctions fonctionnent ensemble. Vous pouvez analyser les sorties structurées directement dans la logique de votre application.

Limites, erreurs et fenêtre de contexte

Surveillez votre utilisation pour éviter les interruptions. La fenêtre de contexte prend en charge 100,000 tokens au total. La sortie maximale est de 16,000 tokens par requête.

Les limites de débit sont de 300 requêtes par minute. Une erreur 429 signifie que vous avez atteint le plafond. Vérifiez le solde de votre crédit avant les fortes charges.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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