Claude precio: quickstart og API-reference

Installation og miljøopsætning

Start med at installere det officielle klientbibliotek til dit sprog. Vores service ligger bag standard /v1 sti, så du kun skal opdatere base-URL'en og API-nøglen. Base-URL'en på dette websted er HTTPS://api.claudeprecio.com/v1. Autentifikation afhænger af en enkelt aktiv nøgle pr. konto. Du kan generere denne nøgle straks via Google eller e-mail på siden "Get API key". Intet telefonnummer er påkrævet. Nøglen vises kun én gang, så kopier den sikkert.

At lave din første anmodning med Python

Send en completion-anmodning ved hjælp af standard Python SDK. Ret klienten til vores base URL, og indstil modellen til "uncensored". Denne open-weight-model kører på vores egne servere og er finjusteret til at svare uden indholdsafvisninger. Du kan sende parametre som temperature eller top_p ligesom du ville med enhver OpenAI-kompatibel tjeneste. Anmodningsstrukturen forbliver identisk med standardformatet.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Verificér, at svaret indeholder den genererede tekst. Hvis du modtager en 401-fejl, er din nøgle ugyldig. En 402-fejl indikerer utilstrækkelig forudbetalt kredit. Fejl under generering forbruger ikke tokens, så du betaler kun for succesfuld output.

Streaming-respons og forbrugssporing

Aktivér streaming ved at indstille stream=True i din klientkonfiguration. API'et returnerer Server-Sent Events (SSE) for hvert genereret token. Dette giver dig mulighed for at vise tekst i realtid, mens du venter på den fulde respons. Brugsdata, herunder input- og output-tokenantal, er inkluderet i den sidste del af streamet. Denne tilgang reducerer den opfattede latens for lange output. Det fungerer sømløst med de standard SDK'er.

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)

Håndter streamafbrydelser hensynsfuldt. Netværksafbrydelser kan efterlade delvise svar. Tjek altid den sidste chunk for nøjagtige tokenforbrugsstatistikker. Dette sikrer, at dit faktureringsdashboard matcher det faktiske forbrug.

Parametre: temperatur, top_p og seed

Kontroller kreativitet og reproducerbarhed ved hjælp af standard genereringsparametre. The temperature værdi justerer tilfældighed, hvor lavere værdier giver mere deterministiske output. Brug top_p til at begrænse samplingen til den øverste sandsynlighedsmasse. Indstil seed for at fastlåse den tilfældige tilstand for reproducerbare resultater på tværs af flere kald. Disse parametre fungerer identisk med OpenAI-standarden. Juster dem baseret på dit brugstilfælde, uanset om det er kodning eller kreativ skrivning.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Kombinér disse indstillinger for præcis kontrol. For eksempel sikrer en lav temperatur med en fast seed konsistente outputs til test. Modellen understøtter alle standardparametre som stop sekvenser og presence_penalty. Eksperimentér for at finde den rette balance til dit specifikke projekt.

Function calling og JSON-mode

Brug funktionssamtale til at integrere API'et i dine applikationer. Definer værktøjer i anmodningskroppen, og modellen returnerer struktureret JSON, der indeholder funktionsargumenter. Aktiver JSON-tilstand ved at indstille response_format til {"type": "json_object"}. Dette sikrer, at outputtet altid er gyldig JSON, hvilket forenkler parsing. Brug dette til dataudtræk eller strukturerede svar. Modellen håndterer komplekse værktøjsdefinitioner effektivt.

Copycurl https://api.claudeprecio.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate total cost for 10 million input tokens and 3 million output tokens"}]
  }'

Test funktionkald med en simpel værktogsdefinition. Verificer, at modellen overholder værktøjsskemaet. JSON-tilstand er særligt nyttig, når du har brug for forudsigelige output-strukturer. Kombiner det med streaming til realtidsdataprocessing. Denne funktion gør API'en velegnet til produktionsmodne applikationer.

Begrænsninger, fejl og kontekstvindue

Kontekstvinduet understøtter 100.000 tokens til kombineret prompt og completion. Maksimum output pr. anmodning er 16.000 tokens. Hvis max_tokens er ikke indstillet, er grænsen 2.048. Du må sende 300 anmodninger i minuttet pr. nøgle. Konkurrencekapaciteten er begrænset til 8 samtidige anmodninger pr. nøgle. Anmodningskroppen må ikke overstige 8 MB. Fejl som 401, 402 og 429 håndteres via standard HTTP-statuskoder. Tokenforbrug opkræves præcist, og fejl er gratis.