Guía de inicio rápido para desarrolladores

Autenticación & URL base

Usa tu clave de API con el Authorization: Bearer header. Nuestra URL base es https://api.apiclaudecheap.com/v1sin censura. Obtienes una clave por cuenta, emitida al instante después del registro con Google o correo electrónico. No se requiere número de teléfono.

Endpoint Chat Completions

Enviar texto a POST /v1/chat/completions. El modelo genera respuestas de texto sin rechazos de contenido para temas adultos lícitos. Las solicitudes siguen estructuras JSON estándar. Los tokens de entrada cuestan $0.15 por millón, los de salida $0.50 por millón. Los errores y rechazos no consumen crédito. Comienza con un mensaje simple para verificar la conectividad.

Copycurl https://api.apiclaudecheap.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return only the current UTC timestamp"}]
  }'

Integración del SDK de Python

Anular base_url en el cliente de OpenAI. Pasa la clave API y el nombre del modelo. El cliente maneja la serialización automáticamente. Puedes transmitir o analizar respuestas completas. Este enfoque te permite reutilizar bases de código existentes. Ajusta la URL base para apuntar a nuestro punto final. Mantén el nombre del modelo como uncensored. Prueba primero con un prompt corto.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integración del SDK Node

Configura el baseUrl opción en tu cliente Node. Establece la clave API en los encabezados. Usa uncensored como el modelo. Esto te permite cambiar de proveedores sin cambiar la lógica de tu aplicación. El SDK gestiona la conexión HTTP. Maneja los errores con gracia. Verifica el código de estado de la respuesta. Analiza el cuerpo JSON. Este método funciona para solicitudes síncronas y asíncronas.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiclaudecheap.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 con SSE

Habilita la transmisión estableciendo stream: true. El servidor envía Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contiene texto parcial. El último fragmento incluye las estadísticas de uso de tokens. Esto reduce la latencia percibida para respuestas largas. Almacena en búfer los fragmentos en tu aplicación. Combínalos para formar el mensaje completo. Maneja los errores de conexión durante el flujo. Monitorea el uso de tokens para mantenerse dentro del presupuesto.

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)

Llamada de funciones y modo JSON

Define herramientas en el tools array. El modelo devuelve datos estructurados cuando es necesario. Usa response_format: {type: "json_object"} para JSON estricto. Esto garantiza salidas predecibles para la automatización. La temperatura y top_p controlan la aleatoriedad. Los valores más bajos hacen que las respuestas sean más deterministas. Establece una semilla para la reproducibilidad. Las secuencias de parada detienen la generación anticipadamente. Las penalizaciones de presencia y frecuencia ajustan la repetición de tokens.