Preço do Claude ai: Início Rápido da API

URL Base e Autenticação

Envie requisições para nosso endpoint proxy usando cabeçalhos HTTP padrão. A URL base é https://api.claudeaiprezzo.com/v1Autorização cabeçalho. Esta chave é gerada instantaneamente quando você se cadastra. Ela funciona com qualquer biblioteca que suporte clientes compatíveis com OpenAI. Você não precisa instalar drivers personalizados. Basta apontar seu SDK para nosso domínio.

Enviando sua primeira solicitação

Faça uma conclusão de texto simples para verificar a conectividade. Use o uncensored ID do modelo para saídas sem restrições. Você pode enviar prompts em qualquer idioma. A API retorna uma resposta de texto direta. Não há taxas ocultas para tentativas falhas. Erros não consomem seu crédito. Você pode testar isso com um comando cURL simples.

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."}]
  }'

A resposta inclui o texto gerado e as contagens de tokens. Você pode ver exatamente pelo que está pagando. Tokens de entrada e saída são cobrados separadamente. A taxa é transparente e fixa. Nenhuma assinatura o prende.

Integração do SDK Python

Use o pacote Python oficial da OpenAI para uma integração fácil. Defina a URL base para o endpoint da nossa API. Passe sua chave da API como o valor do cliente. Este método funciona para a maioria dos casos de uso padrão. Você pode transmitir resultados ou obter respostas completas. O código é mínimo e legível. Ele se encaixa rapidamente em projetos existentes.

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)

Importe a biblioteca e inicialize o cliente. Em seguida, chame a função de conclusões de chat. Passe seu prompt do sistema e a mensagem do usuário. O modelo retorna a conclusão. Você pode ajustar parâmetros como a temperatura. Isso lhe dá controle sobre a criatividade. A estrutura da resposta segue os padrões da OpenAI.

Configuração do SDK Node

Instale o pacote OpenAI para Node.js via npm. Configure a URL base para apontar para nosso servidor. Autentique-se com sua chave de API exclusiva. Esta abordagem é ideal para servidores web. Você pode lidar com solicitações simultâneas facilmente. O SDK gerencia retentativas e erros. Ele se encaixa bem com Express ou Fastify. Você pode integrá-lo ao seu 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);

Crie uma instância do cliente OpenAI. Defina as variáveis de ambiente para segurança. Chame o endpoint de chat com sua mensagem. A resposta contém o texto gerado. Você pode analisar o JSON diretamente. Isso funciona para Node e Deno. É um padrão padrão e confiável.

Respostas em Streaming

Ative o streaming definindo o parâmetro stream como true. A API envia dados em chunks via SSE. Cada chunk contém um fragmento do texto. Isso reduz a latência percebida para os usuários. Você pode exibir tokens conforme chegam. O último chunk inclui dados de uso de tokens. Isso ajuda você a rastrear os custos com precisão. O streaming é essencial para 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)

Lide com cada chunk no seu código cliente. Append o texto ao seu buffer de exibição. Aguarde o último chunk para obter os totais. Este método funciona com qualquer cliente SSE. Ele proporciona uma experiência de usuário fluida. O modelo não espera pela geração completa. Você vê o progresso em tempo real.

Limites de Taxa e Janelas de Contexto

Você tem direito a 300 requisições por minuto por chave. Esse limite é generoso para a maioria dos desenvolvedores. Você pode executar 8 requisições simultâneas de uma vez. O corpo da requisição deve permanecer abaixo de 8 MB. Se exceder o limite, você receberá um erro 429. Isso não cobra seu crédito. Você só precisa aguardar brevemente. A janela de contexto é de 100.000 tokens. Isso inclui entrada e saída. Você pode enviar documentos longos. O modelo retém o contexto profundamente. A saída máxima é de 16.000 tokens. Se você não definir max_tokens, ele assume o padrão de 2.048. Erros como chaves inválidas retornam 401. Crédito baixo retorna 402. Essas verificações são gratuitas. Seu crédito nunca expira. Você paga apenas pelo que usa. Este modelo é uncensored e direto.