Claude ai prezzo: API Quickstart

URL Base y Autenticación

Envía solicitudes a nuestro punto de conexión proxy utilizando encabezados HTTP estándar. La URL base es https://api.claudeaiprezzo.com/v1Autorización header. Esta clave se genera al instante cuando te registras. Funciona con cualquier biblioteca que admita clientes compatibles con OpenAI. No necesitas instalar controladores personalizados. Solo apunta tu SDK a nuestro dominio.

Enviar tu primera solicitud

Realiza una simple finalización de texto para verificar la conectividad. Usa la uncensored ID del modelo para salidas sin restricciones. Puedes enviar prompts en cualquier idioma. La API devuelve una respuesta de texto directa. No hay tarifas ocultas para los intentos fallidos. Los errores no consumen tu crédito. Puedes probar esto con un simple comando cURL.

Copycurl https://api.claudeaiprezzo.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the standard pricing tiers for usage in euros."}]
  }'

La respuesta incluye el texto generado y los recuentos de tokens. Puedes ver exactamente por lo que estás pagando. Los tokens de entrada y salida se facturan por separado. La tarifa es transparente y fija. Ninguna suscripción te ata.

Integración del SDK de Python

Usa el paquete oficial de Python de OpenAI para una integración fácil. Establece la URL base en el punto de conexión de nuestra API. Pasa tu clave de API como el valor del cliente. Este método funciona para la mayoría de los casos de uso estándar. Puedes transmitir resultados o obtener respuestas completas. El código es mínimo y legible. Se integra en proyectos existentes rápidamente.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Importa la biblioteca e inicializa el cliente. Luego llama a la función de completados de chat. Pasa tu prompt del sistema y el mensaje del usuario. El modelo devuelve el completado. Puedes ajustar parámetros como la temperatura. Esto te da control sobre la creatividad. La estructura de la respuesta cumple con los estándares de OpenAI.

Configuración del SDK Node

Instala el paquete OpenAI de Node.js a través de npm. Configura la URL base para apuntar a nuestro servidor. Autentícate con tu clave API única. Este enfoque es ideal para servidores web. Puedes manejar solicitudes concurrentes fácilmente. El SDK gestiona reintentos y errores. Se adapta bien a Express o Fastify. Puedes integrarlo en tu backend.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Crea una instancia del cliente de OpenAI. Establece las variables de entorno para seguridad. Llama al punto final de chat con tu mensaje. La respuesta contiene el texto generado. Puedes analizar el JSON directamente. Esto funciona tanto para Node como para Deno. Es un patrón estándar y confiable.

Respuestas en streaming

Activa la transmisión estableciendo el parámetro stream en true. La API envía datos en fragmentos a través de SSE. Cada fragmento contiene un fragmento de texto. Esto reduce la latencia percibida para los usuarios. Puedes mostrar los tokens a medida que llegan. El último fragmento incluye datos de uso de tokens. Esto te ayuda a rastrear los costos con precisión. La transmisión es esencial para las interfaces de chat.

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)

Gestiona cada fragmento en el código de tu cliente. Añade el texto a tu búfer de visualización. Espera al último fragmento para obtener los totales. Este método funciona con cualquier cliente SSE. Proporciona una experiencia de usuario fluida. El modelo no espera a la generación completa. Ves el progreso en tiempo real.

Límites de velocidad y ventanas de contexto

Obtienes 300 solicitudes por minuto por clave. Este límite es generoso para la mayoría de los desarrolladores. Puedes ejecutar 8 solicitudes concurrentes a la vez. El cuerpo de la solicitud debe permanecer por debajo de 8 MB. Si excedes el límite, obtienes un error 429. Esto no carga tu crédito. Solo necesitas esperar brevemente. La ventana de contexto es de 100,000 tokens. Esto incluye tanto la entrada como la salida. Puedes enviar documentos largos. El modelo retiene el contexto profundamente. La salida máxima es de 16,000 tokens. Si no configuras max_tokens, por defecto, son 2,048. Errores como claves inválidas devuelven 401. Crédito bajo devuelve 402. Estas consultas son gratuitas. Tu crédito nunca expira. Pagas solo por lo que usas. Este modelo es uncensored y directo.