Claude ai prezzo: APIクイックスタート

ベースURLと認証

標準的なHTTPヘッダーを使用して、プロキシエンドポイントにリクエストを送信してください。ベースURLは https://api.claudeaiprezzo.com/v1認証 ヘッダー。このキーはサインアップ時に即座に生成されます。OpenAI互換クライアントをサポートするあらゆるライブラリと連携します。カスタムドライバーをインストールする必要はありません。SDKを当社のドメインに指すだけです。

最初のリクエストを送信する

接続を確認するためにシンプルなテキスト補完を行います。 uncensored 制限のない出力のためにモデルIDを使用してください。任意の言語でプロンプトを送信できます。APIは直接のテキストレスポンスを返します。失敗した試行に対する隠れた料金はありません。エラーが発生してもクレジットは消費されません。簡単なcURLコマンドでこれをテストできます。

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."}]
  }'

レスポンスには生成されたテキストとトークン数が含まれます。何に支払っているのかを正確に確認できます。入力トークンと出力トークンは別々に請求されます。料率は透明で固定されています。サブスクリプションで縛りはありません。

Python SDK統合

公式の OpenAI Python パッケージを使用して簡単に統合します。ベース URL を API エンドポイントに設定します。API キーをクライアント値として渡します。この方法は標準的なユースケースのほとんどで機能します。結果をストリーミングで取得するか、完全なレスポンスを取得できます。コードは最小限で読みやすく、既存プロジェクトにすばやく組み込めます。

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)

ライブラリをインポートし、クライアントを初期化します。次に、チャット完了関数を呼び出します。システムプロンプトとユーザーメッセージを渡します。モデルが完了応答を返します。temperatureなどのパラメータを調整できます。これにより、創造性を制御できます。レスポンスの構造はOpenAIの基準に準拠しています。

Node SDKのセットアップ

npm経由でOpenAI Node.jsパッケージをインストールします。ベースURLを当社のサーバーにポイントするように構成します。一意のAPIキーで認証します。このアプローチはWebサーバーに最適です。同時リクエストを簡単に処理できます。SDKはリトライとエラーを管理します。ExpressやFastifyに適合します。バックエンドに統合できます。

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クライアントのインスタンスを作成します。セキュリティのために環境変数を設定し、チャットエンドポイントにメッセージを送信します。レスポンスには生成されたテキストが含まれます。JSONを直接解析することも可能です。これはNodeとDenoの両方で動作する、標準的で信頼性の高いパターンです。

ストリーミングレスポンス

stream パラメータを true に設定してストリーミングを有効にします。API は SSE 経由でチャンク形式でデータを送信します。各チャンクにはテキストの断片が含まれます。これによりユーザーの知覚レイテンシが削減されます。トークンを到着するたびに表示できます。最後のチャンクにはトークン使用データが含まれます。これによりコストを正確に追跡できます。ストリーミングはチャットインターフェースに不可欠です。

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)

クライアントコードで各チャンクを処理します。テキストを表示バッファに追加し、最終チャンクを待って合計値を取得します。この方法は任意の SSE クライアントで動作します。スムーズなユーザー体験を提供します。モデルは生成完了を待たずに動作します。リアルタイムで進行状況を確認できます。

レート制限とコンテキストウィンドウ

キーごとに1分間に300リクエスト。この制限は、ほとんどの開発者にとって十分です。同時に8つのリクエストを実行できます。リクエストボディは8 MB未満である必要があります。制限を超えると429エラーが発生します。これによりクレジットは課金されません。少し待つ必要があります。コンテキストウィンドウは100,000トークンです。これには入力と出力の両方が含まれます。長いドキュメントを送信できます。モデルはコンテキストを深く保持します。最大出力は16,000トークンです。設定しない場合 max_tokensデフォルトでは2,048になります。無効なキーなどのエラーは401を返します。残高不足の場合は402を返します。これらはチェックするだけで無料です。クレジットは期限切れになりません。使用した分だけ支払います。このモデルは検閲なしでダイレクトです。