Início rápido: Integre Nossa API LLM Sem Restrições

Autenticar e Configurar a URL Base

Sua chave de API concede acesso imediato ao endpoint de conclusões de chat. Gere uma chave via Google ou e-mail no painel e cole-a nas variáveis de ambiente. A URL base é https://api.cheapaiapikeys.com/v1 que funciona com qualquer cliente SDK padrão da OpenAI.

• Definir OPENAI_API_KEY para sua string gerada.
• Substituir base_url para apontar para o nosso servidor hospedado.
• Verifique a conectividade chamando GET /v1/models para listar os modelos disponíveis.

Copycurl https://api.cheapaiapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common regex patterns for validating email addresses"}]
  }'

Envie sua primeira solicitação de conclusão de chat

Envie entrada de texto e receba texto gerado usando a estrutura padrão de conclusão de chat. Nosso único modelo uncensored processa solicitações sem recusar tópicos adultos lícitos ou controversos. Você pode ajustar parâmetros como temperature e top_p para controlar a aleatoriedade.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ativar Streaming e Lidar com Eventos SSE

Ativar entrega de tokens em tempo real definindo stream: true na sua solicitação. O servidor retorna Server-Sent Events (SSE) que você deve analisar incrementalmente. Os detalhes de uso de tokens aparecem no último bloco do stream. Esta abordagem reduz a latência percebida para respostas longas.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Use Function Calling e modo JSON

Defina ferramentas no payload da solicitação para habilitar saída estruturada ou execução de funções externas. Use response_format: {type: "json_object"} para forçar conformidade estrita com JSON. O modelo suporta tool_choice para controle preciso de quais funções ele invoca. Isso garante uma análise confiável para a lógica do seu aplicativo.

Entenda os limites de tokens e preços

O preço é transparente a $0,15 por milhão de tokens de entrada e $0,50 por milhão de tokens de saída. Erros e recusas não consomem crédito. A janela de contexto suporta 100.000 tokens no total. Solicitações que excedem o limite retornam um erro de limite de taxa 429. Certifique-se de que seus payloads fiquem abaixo de 8 MB para evitar erros de corpo.

Trate Erros e Casos Limite

Erros comuns incluem 401 para chaves inválidas e 402 para crédito insuficiente. Um status 429 indica que você excedeu 300 solicitações por minuto. Use backoff exponencial ao tentar novamente após os limites de taxa. Verifique o error objeto na resposta JSON para detalhes específicos. Os reembolsos não são emitidos, então monitore seu uso de perto.

Streaming

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)