Claude ai prezzo: Quickstart API

URL de bază și autentificare

Trimiteți solicitări către punctul final proxy folosind antete HTTP standard. URL-ul de bază este https://api.claudeaiprezzo.com/v1Autorizare header., Această cheie este generată instantaneu când te înregistrezi. Funcționează cu orice bibliotecă care suportă clienți compatibili OpenAI. Nu trebuie să instalezi drivere personalizate. Indică pur și simplu SDK-ul tău către domeniul nostru.

Trimiterea primei cereri

Efectuați un simplu completament de text pentru a verifica conectivitatea. Utilizați uncensored ID-ul modelului pentru ieșiri nelimitate. Poți trimite prompturi în orice limbă. API returnează un răspuns text direct. Nu există taxe ascunse pentru încercările eșuate. Erorile nu consumă creditul tău. Poți testa acest lucru cu o comandă cURL simplă.

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."}]
  }'

Răspunsul include textul generat și numerele de tokeni. Poți vedea exact pentru ce plătești. Tokenii de input și output sunt facturați separat. Tariful este transparent și fix. Nu te blochează niciun abonament.

Integrare SDK Python

Folosește pachetul oficial Python OpenAI pentru o integrare ușoară. Setează URL-ul de bază către endpoint-ul nostru API. Transmite cheia ta API ca valoare client. Această metodă funcționează pentru majoritatea cazurilor standard de utilizare. Poți streamui rezultatele sau să obții răspunsuri complete. Codul este minimal și lizibil. Se integrează rapid în proiectele existente.

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)

Importați biblioteca și inițializați clientul. Apoi apelați funcția de completări chat. Transmiteți promptul de sistem și mesajul utilizatorului. Modelul returnează completarea. Puteți ajusta parametri precum temperatura. Acest lucru vă oferă control asupra creativității. Structura răspunsului se potrivește cu standardele OpenAI.

Configurare SDK Node

Instalați pachetul OpenAI Node.js prin npm. Configurați URL-ul de bază pentru a indica către serverul nostru. Autentificați-vă cu cheia API unică. Această abordare este ideală pentru servere web. Puteți gestiona ușor solicitările concurente. SDK-ul gestionează reîncercările și erorile. Se potrivește bine cu Express sau Fastify. Puteți integra în backend-ul dumneavoastră.

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);

Creează o instanță a clientului OpenAI. Setează variabilele de mediu pentru securitate.apelează endpoint-ul chat cu mesajul tău. Răspunsul conține textul generat. Poți analiza JSON-ul direct. Acest lucru funcționează atât pentru Node, cât și pentru Deno. Este un model standard și fiabil.

Răspunsuri în streaming

Activați streaming-ul setând parametrul stream la true. API-ul trimite date în fragmente prin SSE. Fiecare fragment conține un fragment de text. Acest lucru reduce latența percepută pentru utilizatori. Puteți afișa tokenii pe măsură ce ajung. Ultimul fragment include date de utilizare a tokenilor. Acest lucru vă ajută să urmăriți costurile cu precizie. Streaming-ul este esențial pentru interfețele 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)

Gestionați fiecare fragment în codul clientului. Adăugați textul la bufferul de afișare. Așteptați fragmentul final pentru a obține totalurile. Această metodă funcționează cu orice client SSE. Oferă o experiență fluidă a utilizatorului. Modelul nu așteaptă generarea completă. Vedeți progresul în timp real.

Limite de rată și ferestre de context

Primești 300 de cereri pe minut per cheie. Această limită este generoasă pentru majoritatea dezvoltatorilor. Poți executa 8 cereri concurente simultan. Corpul cererii trebuie să rămână sub 8 MB. Dacă depășești limita, primești o eroare 429. Acest lucru nu îți consumă creditul. Trebuie doar să aștepți puțin. Fereastra de context este de 100.000 de tokeni. Aceasta include atât input-ul, cât și output-ul. Poți trimite documente lungi. Modelul reține contextul profund. Output-ul maxim este de 16.000 de tokeni. Dacă nu setezi max_tokens, se implică implicit la 2.048. Erorile, cum ar fi cheile invalide, returnează 401. Creditul scăzut returnează 402. Acestea sunt gratuite pentru verificare. Creditul dvs. nu expiră niciodată. Plătiți doar pentru ceea ce utilizați. Acest model este uncensored și direct.