API로 코딩 시작하기

OpenAI SDK 설치

프로젝트 환경에 표준 라이브러리를 설치하세요. 이는 당사의 openai compatible api 커스텀 래퍼 없이 엔드포인트. 공식 패키지는 직렬화 및 재시도를 자동으로 처리합니다.

pip install openai

base_url과 API 키를 구성하세요

전용 기본 URL을 사용하여 클라이언트를 우리 인프라에 직접 연결하세요. 인증은 가입 직후 즉시 생성되는 단일 키에 의존합니다. 이 설정은 일반 프록시를 우회하여 직접 제한 없는 모델에 연결합니다.

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

API_KEY="your-key-here"

첫 번째 채팅 완성 보내기

텍스트 응답을 생성하기 위해 표준 요청을 수행합니다. 이 모델은 다른 제공업체와 동일하게 시스템 프롬프트와 사용자 메시지를 받습니다. 합법적인 콘텐츠에 대해 숨겨진 필터나 거부 없이 직접 텍스트 출력을 받게 됩니다.

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"}]
  }'

실시간 응답을 위한 스트리밍 활성화

스트리밍을 활성화하여 생성된 토큰을 실시간으로 받으세요. 이는 최종 사용자의 지각된 지연 시간을 줄이고 완료될 때까지 연결을 유지합니다. 마지막 청크에는 청구 투명성을 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다.

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)

함수 호출과 JSON 모드를 사용하고

백엔드 로직과 통합하기 위해 구조화된 데이터나 도구 정의를 요청합니다. 필요한 경우 엄격한 JSON 출력을 보장하기 위해 응답 형식을 설정하세요. 또한 동적 에이전트 동작을 위한 도구를 정의할 수도 있습니다.

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);

토큰 사용량 모니터링

응답 메타데이터 또는 대시보드를 통해 소비량을 추적하세요. 오류는 크레딧을 차감하지 않으며, 선불 크레딧은 만료되지 않습니다. 예산 한도 내에서 실시간 사용량을 모니터링할 수 있습니다.

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)