Guide d'intégration pour les développeurs
Faites fonctionner votre API LLM sans censure en quelques minutes grâce à ce guide de démarrage rapide. Nous fournissons un point de terminaison compatible OpenAI afin que vous puissiez intégrer notre SDK dans votre code existant avec des modifications minimales.
Authentification et configuration de l'URL de base
Commencez par générer votre clé API sur le tableau de bord. L'URL de base est HTTPS://api.apiaicheap.com/v1. Envoyez votre clé dans l'en-tet Authorization en tant que jeton bearer.
- Cliquez sur « Obtenir la clé API » et connectez-vous avec Google ou e-mail.
- Copiez la clé immédiatement ; elle n’est affichée qu’une seule fois.
Cette clé authentifie toutes les requêtes vers le point de terminaison des complétions de chat.
En-tête d'exemple
Autorisation : Bearer YOUR_API_KEY
Première demande avec cURL
Envoyez une complétion de chat basique pour tester votre configuration. Utilisez l'endpoint POST /v1/chat/completions avec le modèle « uncensored ».
Cela confirme votre solde de crédits et la latence.
- Définissez le rôle sur "user".
- Gardez le message simple pour le premier test.
Vérifiez la réponse pour un champ de texte généré.
- Recherchez la valeur « content ».
Si vous obtenez un 200 OK, votre intégration fonctionne.
curl 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"}]
}'Intégration SDK Python
Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour une intégration facile. Pointez-la vers notre URL de base et définissez votre clé API.
Cette approche gère automatiquement les nouvelles tentatives et l'analyse JSON.
- Installez la bibliothèque via pip.
- Définissez le paramètre base_url sur notre point de terminaison.
Appelez la méthode chat.completions.create.
Transmettez votre liste de messages en tant qu'argument.
- Incluez le nom du modèle "uncensored".
Accédez au texte de la réponse via les attributs de l'objet.
Cette méthode est propre et lisible pour les scripts de production.
from 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)Installation du SDK Node.js
Le SDK Node.js fonctionne de manière similaire à la version Python. Initialisez le client avec votre clé et notre URL de base.
Cela vous permet d'utiliser des modèles asynchrones asynchrone/await familiers.
- Importez le package OpenAI.
- Configurer l'URL de base dans le constructeur.
Créez une requête de complétion avec vos messages.
Gérer la promesse pour obtenir le résultat.
- Extrayez le contenu du message à partir de la réponse.
Journalisez la sortie pour vérifier que le modèle répond correctement.
Cette configuration est idéale pour les serveurs web et les services backend.
import 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);Réponses en streaming avec SSE
Activez le streaming en définissant stream à true dans votre requête. L'API renvoie des fragments au fur et à mesure de leur génération via des événements envoyés par le serveur (SSE).
Cela réduit la latence perçue pour les utilisateurs dans les applications de chat.
- Définissez stream: true dans la charge utile.
- Traitez chaque chunk à mesure qu'il arrive.
Combinez les chunks pour former la réponse finale.
Les détails d'utilisation des tokens apparaissent dans le dernier chunk.
- Vérifiez le champ "usage" dans le dernier chunk.
Cette approche garde l'interface utilisateur réactive pendant les longues générations.
stream = 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)Limites, erreurs et fenêtre de contexte
Votre compte est limité à 300 requêtes par minute par clé. La fenêtre de contexte prend en charge 100,000 tokens au total pour le prompt et la complétion.
Les erreurs sont gérées avec les codes de statut HTTP standard.
- 401 indique une clé API invalide ou manquante.
- 402 signifie que votre crédit prépayé est épuisé.
- 429 signale que vous avez dépassé la limite de débit.
Les refus ne coûtent pas de crédit. Les erreurs sont également gratuites.
La sortie max est de 16 000 tokens par requête. Définissez max_tokens si vous en avez besoin de moins.
Cette structure garantit une facturation et des performances prévisibles.
Questions fréquentes
La clé API est-elle générée instantanément ?
Oui. Une fois connecté avec Google ou par e-mail, votre clé s'affiche immédiatement. Aucune vérification par numéro de téléphone n'est requise.
Que se passe-t-il si je dépasse la limite de taux ?
Vous recevrez une erreur 429 Too Many Requests. Attendez quelques secondes avant de réessayer. Vous pouvez créer une nouvelle clé pour augmenter votre capacité de requêtes simultanées.
L'API prend-elle en charge le streaming ?
Oui. Définissez le paramètre stream sur true pour recevoir les Server-Sent Events. L'utilisation des tokens est incluse dans le dernier fragment du flux.
Obtenez votre clé API maintenant
Inscrivez-vous, récupérez la clé, mettez à jour l'URL de base. C'est aussi simple que ça.
