快速入门：集成 OpenAI 兼容端点

前提条件：基础 URL 与认证

在“获取 API 密钥”页面生成密钥。使用 Google 或电子邮件和密码登录，即可立即获取凭证。无需手机号码。

将 base URL 设置为 HTTPS://api.apicost.cc/v1。使用生成的密钥作为 Authorization 头中的 Bearer token。这适用于任何标准的 OpenAI SDK 客户端。

每个账户只需一个活跃密钥。新密钥将替换旧密钥。您的提示词不会用于模型训练。

发送你的第一次请求：基础聊天补全

向 /v1/chat/completions 发送 POST 请求，并将模型设置为 uncensored。在 messages 数组中发送您的用户消息。API 将返回文本响应。

每个请求计入您的 token 使用量。输入 token 每百万成本为 $0.15。输出 token 每百万成本为 $0.50。错误和拒绝免费。

确保您的请求体不超过 8 MB。每次请求的最大输出为 16,000 个令牌。

Copycurl 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?"}]
  }'

用于实时 UI 更新的流式响应

通过将 stream 参数设置为 true 启用流式传输。API 返回服务器发送事件 (SSE)，而非单个 JSON 对象。

解析每个数据块以实时更新您的 UI。最后一个数据块包含请求的总 token 用量。这有助于您准确追踪成本。

流式传输支持所有标准参数。如果需要，您可以提前取消请求。服务器会立即停止处理。

Copyfrom 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)

控制创造性：temperature、top_p 和 seed

调整 temperature 以控制随机性。较低的值使响应更具确定性。较高的值则增加创意。

设置 top_p 以限制核采样范围。使用 seed 以重现特定输出进行调试。这些参数的行为与 OpenAI API 完全相同。

结合这些设置以针对您的用例调整模型。编码任务通常受益于较低的温度。创意写作可能需要更高的值。

Copyimport 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);

结合 JSON 模式和函数调用的结构化输出

将 response_format 设置为 json_object 以获取严格的 JSON 输出。模型将返回有效的 JSON，不带 Markdown 格式。这对于在应用程序中解析数据非常有用。

函数调用允许你在请求中定义工具。模型可以根据用户输入调用这些工具。使用 tool_choice 控制模型何时调用工具。

两项功能均遵循标准 OpenAI 架构。您可以在一个请求中定义多个工具。模型会自动处理路由。

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)

了解上下文窗口与令牌限制

上下文窗口为 100,000 个 token。这包括输入和输出 token 的总和。您可以发送长文档而不会丢失上下文。

频率限制为每个密钥每分钟 300 次请求。您可以同时拥有 8 个并发请求。超出这些限制将返回 429 错误。

在代码中优雅地处理错误。401 错误表示您的密钥无效。402 错误表示您没有信用额度。使用加密货币充值以继续服务。