Commencez à coder avec notre API

Installez le SDK OpenAI

Commencez par installer la bibliothèque standard dans l'environnement de votre projet. Cela garantit la compatibilité avec notre openai compatible api endpoints sans nécessiter de wrappers personnalisés. Le package officiel gère la sérialisation et les nouvelles tentatives automatiquement.

pip install openai

Configurez votre base_url et votre clé API

Pointez votre client directement vers notre infrastructure en utilisant l'URL de base dédiée. L'authentification repose sur une clé unique générée instantanément après l'inscription. Cette configuration contourne les proxies génériques et se connecte directement à notre modèle sans censure.

base_url="https://api.pricingapiopenai.com/v1"

API_KEY="your-key-here"

Envoyez votre première complétion de chat

Faites une demande standard pour générer des réponses textuelles. Le modèle accepte les prompts système et les messages utilisateur comme n'importe quel autre fournisseur. Vous recevrez une sortie textuelle directe sans filtres cachés ni refus pour le contenu licite.

Copycurl https://api.pricingapiopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send me the monthly pricing for the high tier plan"}]
  }'

Activez le streaming pour des réponses en temps réel

Activez le streaming pour recevoir les tokens au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les utilisateurs finaux et maintient la connexion ouverte jusqu'à la fin. Le dernier chunk inclut l'utilisation totale des tokens pour une transparence sur la facturation.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Utiliser l'appel de fonctions et le mode JSON

Demandez des données structurées ou des définitions d'outils pour intégrer la logique de votre backend. Définissez le format de réponse pour garantir une sortie JSON stricte si nécessaire. Vous pouvez également définir des outils pour des comportements d'agents dynamiques.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Surveillez votre utilisation des jetons

Suivez la consommation via les métadonnées de la réponse ou votre tableau de bord. Les erreurs ne consomment pas de crédits, et le crédit prépayé n'expire jamais. Vous pouvez surveiller l'utilisation en temps réel pour rester dans vos limites budgétaires.

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)