Coût APIDémarrage rapide : Intégrez le point de terminaison compatible OpenAI
Démarrage rapide : Intégrez le point de terminaison compatible OpenAI
Obtenez votre clé API LLM sans censure et commencez à envoyer du texte en quelques secondes. Ce guide couvre l'URL de base, l'authentification et les requêtes exactes nécessaires pour intégrer notre endpoint compatible OpenAI.
Prérequis : URL de base et authentification
Commencez par générer une clé sur la page Obtenir la clé API. Connectez-vous avec Google ou votre e-mail et mot de passe pour recevoir vos identifiants instantanément. Aucun numéro de téléphone n'est requis.
Définissez votre URL de base sur HTTPS://api.apicost.cc/v1. Utilisez la clé générée comme jeton Bearer dans l'en-tête Authorization. Cela fonctionne avec n'importe quel client SDK OpenAI standard.
Vous n'avez besoin que d'une seule clé active par compte. Une nouvelle clé remplace l'ancienne. Vos invites ne sont pas utilisées pour l'apprentissage.
Envoi de votre première requête : complétion de chat simple
Faites une requête POST vers /v1/chat/completions avec le modèle défini sur uncensored. Envoyez votre message utilisateur dans le tableau messages. L'API renvoie une réponse textuelle.
Chaque requête compte dans votre utilisation de tokens. Les tokens d'entrée coûtent 0,15 $ par million. Les tokens de sortie coûtent 0,50 $ par million. Les erreurs et les refus sont gratuits.
Assurez-vous que le corps de votre requête reste inférieur à 8 Mo. Le nombre maximum de tokens en sortie est de 16 000 par requête.
curl https://api.apicost.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "What is the current price per million tokens?"}]
}'Réponses en streaming pour des mises à jour d'interface en temps réel
Activez le streaming en définissant le paramètre stream à true. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE) au lieu d'un seul objet JSON.
Analysez chaque chunk pour mettre à jour votre interface utilisateur en temps réel. Le dernier chunk contient l'utilisation totale des tokens pour la requête. Cela vous aide à suivre les coûts avec précision.
Le streaming fonctionne avec tous les paramètres standard. Vous pouvez annuler la demande plus tôt si nécessaire. Le serveur arrête le traitement immédiatement.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apicost.cc/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)Contrôle de la créativité : température, top_p et seed
Ajustez la température pour contrôler la randomisation. Des valeurs plus basses rendent les réponses plus déterministes. Des valeurs plus élevées augmentent la créativité.
Définissez top_p pour limiter la plage d'échantillonnage du noyau. Utilisez seed pour reproduire des sorties spécifiques pour le débogage. Ces paramètres fonctionnent exactement comme l'API OpenAI.
Combinez ces paramètres pour ajuster le modèle à votre cas d'utilisation. Les tâches de programmation bénéficient souvent d'une température plus faible. L'écriture créative peut nécessiter des valeurs plus élevées.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apicost.cc/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);Sorties structurées avec le mode JSON et l'appel de fonctions
Utilisez response_format défini sur json_object pour des sorties JSON strictes. Le modèle renverra un JSON valide sans formatage markdown. Cela est utile pour analyser les données dans votre application.
L'appel de fonctions vous permet de définir des outils dans votre requête. Le modèle peut appeler ces outils en fonction de l'entrée de l'utilisateur. Utilisez tool_choice pour contrôler quand le modèle appelle un outil.
Les deux fonctionnalités suivent le schéma OpenAI standard. Vous pouvez définir plusieurs outils dans une seule requête. Le modèle gère le routage automatiquement.
stream = 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)Comprendre les fenêtres de contexte et les limites de jetons
La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut les tokens d'entrée et de sortie combinés. Vous pouvez envoyer de longs documents sans perdre le contexte.
Les limites de débit sont de 300 requêtes par minute par clé. Vous pouvez effectuer 8 requêtes simultanées en même temps. Le dépassement de ces limites renvoie une erreur 429.
Gérez les erreurs avec élégance dans votre code. Une erreur 401 signifie que votre clé est invalide. Une erreur 402 signifie que vous n'avez plus de crédit. Rechargez avec des cryptomonnaies pour continuer.
Questions fréquentes
Combien coûte l'API LLM sans censure par million de tokens ?
Les tokens d'entrée coûtent 0,15 $ par million. Les tokens de sortie coûtent 0,50 $ par million. Vous ne payez que ce que vous utilisez, sans frais mensuels.
Puis-je utiliser le SDK OpenAI standard pour me connecter ?
Oui. Définissez l'URL de base sur HTTPS://api.apicost.cc/v1. Utilisez l'ID de modèle uncensored. Tous les paramètres standard comme temperature et stream fonctionnent identiquement.
Que se passe-t-il si je touche la limite de taux ?
Vous recevez une erreur 429. La limite est de 300 requêtes par minute. Vous pouvez effectuer 8 requêtes simultanées. Attendez quelques secondes et réessayez.
Obtenez votre clé en quelques secondes
Inscrivez-vous, copiez la clé et mettez à jour votre URL de base. C'est tout.
