क्लॉड ai prezzo: API क्विकस्टार्ट

बेस URL और प्रमाणीकरण

मानक HTTP हेडर का उपयोग करके हमारे प्रॉक्सी एंडपॉइंट पर अनुरोध भेजें। बेस यूआरएल है https://api.claudeaiprezzo.com/v1अनुमोदन हेडर। यह कुंजी साइनअप करते समय तुरंत जनरेट होती है। यह किसी भी लाइब्रेरी के साथ काम करती है जो OpenAI-कम्पैटिबल क्लाइंट्स का समर्थन करती है। आपको कस्टम ड्राइवर इंस्टॉल करने की आवश्यकता नहीं है। बस अपने SDK को हमारे डोमेन की ओर इशारा करें।

अपना पहला रिक्वेस्ट भेजना

कनेक्टिविटी की जांच करने के लिए एक सरल टेक्स्ट कंप्लीशन करें। उपयोग करें uncensored असीमित आउटपुट के लिए मॉडल आईडी। आप किसी भी भाषा में प्रॉम्प्ट भेज सकते हैं। API एक सीधा टेक्स्ट प्रतिक्रिया लौटाता है। विफल प्रयासों के लिए कोई छिपी हुई फीस नहीं है। त्रुटियाँ आपका क्रेडिट खर्च नहीं करती हैं। आप इसे एक सरल cURL कमांड के साथ टेस्ट कर सकते हैं।

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."}]
  }'

प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट और टोकन गिनती शामिल होती है। आप देख सकते हैं कि आप किसके लिए भुगतान कर रहे हैं। इनपुट और आउटपुट टोकन अलग-अलग बिल किए जाते हैं। दर पारदर्शी और स्थिर है। कोई सब्सक्रिप्शन आपको बाध्य नहीं करता है।

Python SDK इंटीग्रेशन

आधिकारिक OpenAI Python पैकेज का उपयोग आसान एकीकरण के लिए करें। बेस यूआरएल को हमारे एपीआई एंडपॉइंट पर सेट करें। अपनी एपीआई कुंजी को क्लाइंट मान के रूप में पास करें। यह विधि अधिकांश मानक उपयोग मामलों के लिए काम करती है। आप परिणाम स्ट्रीम कर सकते हैं या पूर्ण प्रतिक्रियाएं प्राप्त कर सकते हैं। कोड न्यूनतम और पठनीय है। यह मौजूदा प्रोजेक्ट्स में जल्दी फिट हो जाता है।

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)

लाइब्रेरी को इम्पोर्ट करें और क्लाइंट को इनिशियलाइज़ करें। फिर चैट पूर्णता फ़ंक्शन को कॉल करें। अपना सिस्टम प्रॉम्प्ट और उपयोगकर्ता संदेश पास करें। मॉडल पूर्णता लौटाता है। आप तापमान जैसे पैरामीटर समायोजित कर सकते हैं। यह आपको रचनात्मकता पर नियंत्रण देता है। प्रतिक्रिया संरचना ओपनएआई मानकों से मेल खाती है।

Node SDK सेटअप

npm का उपयोग करके OpenAI Node.js पैकेज इंस्टॉल करें। बेस URL को हमारे सर्वर की ओर पॉइंट करने के लिए कॉन्फ़िगर करें। अपनी अद्वितीय API कुंजी से प्रमाणीकरण करें। यह दृष्टिकोण वेब सर्वरों के लिए आदर्श है। आप आसानी से समवर्ती अनुरोधों को संभाल सकते हैं। SDK रीट्राइज़ और त्रुटियों को प्रबंधित करता है। यह Express या Fastify के साथ अच्छी तरह फिट बैठता है। आप इसे अपने बैकएंड में इंटीग्रेट कर सकते हैं।

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);

OpenAI क्लाइंट का एक उदाहरण बनाएं। सुरक्षा के लिए एन्वायरनमेंट वेरिएबल सेट करें। अपने संदेश के साथ चैट एंडपॉइंट को कॉल करें। प्रतिक्रिया में जनरेटेड टेक्स्ट होता है। आप JSON को सीधे पार्स कर सकते हैं। यह Node और Deno दोनों के लिए काम करता है। यह एक मानक, विश्वसनीय पैटर्न है।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्सेस

stream पैरामीटर को true पर सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। API SSE (SSE) के माध्यम से डेटा चंक्स में भेजता है। प्रत्येक चंक में टेक्स्ट का एक अंश होता है। इससे उपयोगकर्ताओं के लिए दृष्टिगोचर विलंबता कम होती है। आप आते हुए टोकन को प्रदर्शित कर सकते हैं। अंतिम चंक में टोकन उपयोग डेटा शामिल होता है। यह आपको लागत की सटीक निगरानी करने में मदद करता है। स्ट्रीमिंग चैट इंटरफेस के लिए आवश्यक है।

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)

अपने क्लाइंट कोड में प्रत्येक चंक को हैंडल करें। टेक्स्ट को अपने डिस्प्ले बफर में जोड़ें। टोटल्स प्राप्त करने के लिए अंतिम चंक का इंतजार करें। यह विधि किसी भी SSE क्लाइंट के साथ काम करती है। यह एक सुचारू उपयोगकर्ता अनुभव प्रदान करती है। मॉडल पूर्ण जनरेशन का इंतजार नहीं करता है। आप रियल-टाइम में प्रगति देखते हैं।

रेट लिमिट्स और संदर्भ विंडो

आपको प्रति कुंजी 300 अनुरोध प्रति मिनट मिलते हैं। यह सीमा अधिकांश डेवलपर्स के लिए पर्याप्त है। आप एक साथ 8 समवर्ती अनुरोध चला सकते हैं। अनुरोध बॉई 8 MB से कम रहनी चाहिए। यदि आप सीमा से अधिक जाते हैं, तो आपको 429 त्रुटि मिलती है। इससे आपका क्रेडिट चार्ज नहीं होता है। आपको बस थोड़ी देर प्रतीक्षा करनी होती है। संदर्भ विंडो 100,000 टोकन की है। इसमें इनपुट और आउटपुट दोनों शामिल हैं। आप लंबे दस्तावेज़ भेज सकते हैं। मॉडल संदर्भ को गहराई से बनाए रखता है। अधिकतम आउटपुट 16,000 टोकन है। यदि आप सेट नहीं करते max_tokens, यह डिफ़ॉल्ट रूप से 2,048 पर सेट होता है। अमान्य कुंजियों जैसी त्रुटियां 401 लौटाती हैं। कम क्रेडिट 402 लौटाता है। ये जांचने के लिए मुफ्त हैं। आपका क्रेडिट कभी समाप्त नहीं होता है। आप केवल उसी के लिए भुगतान करते हैं जिसका आप उपयोग करते हैं। यह मॉडल अनकेंसर और प्रत्यक्ष है।