Integrationsleitfaden für Entwickler

Authentifizierung und Basis-URL-Einrichtung

Erstellen Sie zunächst Ihren API-Schlüssel im Dashboard. Die Base-URL ist HTTPS://api.apiaicheap.com/v1. Senden Sie Ihren Schlüssel im Authorization-Header als Bearer-Token.

• Klicken Sie auf „API-Schlüssel erhalten“ und melden Sie sich mit Google oder E-Mail an.
• Kopieren Sie den Schlüssel sofort; er wird nur einmal angezeigt.

Dieser Schlüssel authentifiziert alle Anfragen an den Chat-Vervollständigungs-Endpunkt.

Beispiel-Header

Autorisierung: Bearer YOUR_API_KEY

Erste Anfrage mit cURL

Senden Sie eine grundlegende Chat-Vervollständigung, um Ihre Einrichtung zu testen. Verwenden Sie den POST /v1/chat/completions-Endpunkt mit dem Modell „uncensored“.

Dies bestätigt Ihr Guthaben und die Latenz.

• Legen Sie die Rolle auf "user" fest.
• Halten Sie die Nachricht für den ersten Test einfach.

Prüfen Sie die Antwort auf ein Feld für generierten Text.

• Achten Sie auf den "content"-Wert.

Wenn Sie eine 200 OK erhalten, funktioniert Ihre Integration.

Copycurl https://api.apiaicheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Fix the null pointer in the login handler"}]
  }'

Python SDK-Integration

Verwenden Sie die offizielle OpenAI Python-Bibliothek für eine einfache Integration. Verweisen Sie auf unsere Basis-URL und legen Sie Ihren API-Schlüssel fest.

Dieser Ansatz behandelt Retries und JSON-Parsing automatisch.

• Installieren Sie die Bibliothek über pip.
• Legen Sie den Parameter base_url auf unseren Endpunkt fest.

Rufen Sie die Methode chat.completions.create auf.

Übergeben Sie Ihre Nachrichtenliste als Argument.

• Schließen Sie den Modellnamen "uncensored" ein.

Greifen Sie auf den Antworttext über die Attribute des Objekts zu.

Diese Methode ist sauber und lesbar für Produktionsskripte.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js-SDK-Einrichtung

Das Node.js SDK funktioniert ähnlich wie die Python-Version. Initialisieren Sie den Client mit Ihrem Schlüssel und unserer Basis-URL.

Dies ermöglicht es Ihnen, vertraute async/await-Muster zu verwenden.

• Importieren Sie das OpenAI-Paket.
• Konfigurieren Sie die Basis-URL im Konstruktor.

Erstellen Sie eine Vervollständigungsanfrage mit Ihren Nachrichten.

Behandeln Sie das Promise, um das Ergebnis zu erhalten.

• Extrahieren Sie den Nachrichteninhalt aus der Antwort.

Protokollieren Sie die Ausgabe, um zu überprüfen, ob das Modell korrekt antwortet.

Diese Konfiguration ist ideal für Webserver und Backend-Dienste.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming-Antworten mit SSE

Aktivieren Sie das Streaming, indem Sie stream auf true setzen. Die API gibt Chunks zurück, sobald sie generiert werden, über Server-Sent Events.

Dies reduziert die wahrgenommene Latenz für Nutzer in Chat-Apps.

• Setze stream: true im Payload.
• Verarbeiten Sie jeden Chunk, wie er eintrifft.

Kombinieren Sie die Chunks, um die endgültige Antwort zu bilden.

Die Token-Nutzungsdetails erscheinen im letzten Chunk.

• Prüfen Sie das "usage"-Feld im letzten Chunk.

Dieser Ansatz hält die Benutzeroberfläche während langer Generierungen reaktionsschnell.

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)

Limits, Fehler und Kontextfenster

Ihr Konto hat ein Limit von 300 Anfragen pro Minute pro Schlüssel. Das Kontextfenster unterstützt insgesamt 100.000 Tokens für Prompt und Completion.

Fehler werden über standardmäßige HTTP-Statuscodes behandelt.

• 401 zeigt einen ungültigen oder fehlenden API-Schlüssel an.
• 402 bedeutet, dass Ihr Prepaid-Guthaben erschöpft ist.
• 429 signalisiert, dass Sie das Ratenlimit überschritten haben.

Ablehnungen kosten kein Guthaben. Fehler sind ebenfalls kostenlos.

Max. Output sind 16.000 Tokens pro Anfrage. Legen Sie max_tokens fest, wenn Sie weniger benötigen.

Diese Struktur gewährleistet vorhersehbare Abrechnung und Leistung.