Claude giá: hướng dẫn bắt đầu nhanh và tham chiếu API

Cài đặt và thiết lập môi trường

Bắt đầu bằng cách cài đặt thư viện khách chính thức cho ngôn ngữ của bạn. Dịch vụ của chúng tôi hoạt động dựa trên tiêu chuẩn /v1 đường dẫn, vì vậy bạn chỉ cần cập nhật URL cơ sở và khóa API. URL cơ sở trên trang web này là HTTPS://api.claudeprecio.com/v1. Xác thực dựa trên một khóa hoạt động duy nhất cho mỗi tài khoản. Bạn có thể tạo khóa này ngay lập tức thông qua Google hoặc email trên trang "Lấy khóa API". Không cần số điện thoại. Khóa được hiển thị một lần, vì vậy hãy sao chép nó một cách bảo mật.

Thực hiện yêu cầu đầu tiên với Python

Gửi yêu cầu hoàn tất bằng SDK Python tiêu chuẩn. Chỉ định máy khách đến URL cơ sở của chúng tôi và đặt mô hình thành "uncensored". Mô hình trọng lượng mở này chạy trên máy chủ của riêng chúng tôi và được tinh chỉnh để trả lời mà không có từ chối nội dung. Bạn có thể truyền các tham số như temperature hoặc top_p giống như bạn vẫn làm với bất kỳ dịch vụ tương thích OpenAI nào. Cấu trúc yêu cầu vẫn giống hệt với định dạng tiêu chuẩn.

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)

Xác minh phản hồi chứa văn bản được tạo. Nếu bạn nhận được lỗi 401, khóa của bạn không hợp lệ. Lỗi 402 cho biết tín dụng trả trước không đủ. Các lỗi trong quá trình tạo không tiêu thụ token, vì vậy bạn chỉ trả tiền cho đầu ra thành công.

Phản hồi dạng stream và theo dõi mức sử dụng

Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream=True trong cấu hình máy khách của bạn. API trả về các Sự kiện được gửi bởi máy chủ (SSE) cho mỗi token được tạo. Điều này cho phép bạn hiển thị văn bản theo thời gian thực trong khi chờ phản hồi đầy đủ. Dữ liệu sử dụng, bao gồm số lượng token đầu vào và đầu ra, được bao gồm trong chunk cuối cùng của luồng. Cách tiếp cận này giảm độ trễ cảm nhận đối với các đầu ra dài. Nó hoạt động liền mạch với các SDK tiêu chuẩn.

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)

Xử lý các lỗi ngắt luồng một cách duyên dáng. Các sự cố mạng có thể để lại các phản hồi bị cắt ngang. Luôn kiểm tra chunk cuối cùng để có thống kê sử dụng token chính xác. Điều này đảm bảo bảng điều khiển tính phí của bạn khớp với mức tiêu thụ thực tế.

Tham số: nhiệt độ, top_p và seed

Kiểm soát sự sáng tạo và khả năng tái lập bằng các tham số tạo tiêu chuẩn. Mô temperature giá trị điều chỉnh độ ngẫu nhiên, với các giá trị thấp hơn tạo ra đầu ra xác định hơn. Sử dụng top_p để giới hạn việc lấy mẫu trong khối xác suất cao nhất. Đặt seed để cố định trạng thái ngẫu nhiên cho kết quả có thể tái lập qua nhiều lần gọi. Các tham số này hoạt động giống hệt với tiêu chuẩn OpenAI. Điều chỉnh chúng dựa trên trường hợp sử dụng của bạn, cho dù là lập trình hay viết sáng tạo.

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);

Kết hợp các cài đặt này để kiểm soát chính xác. Ví dụ: nhiệt độ thấp kết hợp với seed cố định đảm bảo các đầu ra nhất quán cho việc kiểm thử. Mô hình hỗ trợ tất cả các tham số tiêu chuẩn như stop chuỗi và presence_penalty. Hãy thử nghiệm để tìm sự cân bằng phù hợp cho dự án cụ thể của bạn.

Gọi hàm và chế độ JSON

Sử dụng gọi hàm để tích hợp API vào các ứng dụng của bạn. Xác định công cụ trong thân yêu cầu, và mô hình sẽ trả về JSON có cấu trúc chứa các đối số hàm. Bật chế độ JSON bằng cách đặt response_format để {"type": "json_object"}. Điều này đảm bảo đầu ra luôn là JSON hợp lệ, điều này đơn giản hóa việc phân tích cú pháp. Sử dụng điều này để trích xuất dữ liệu hoặc phản hồi có cấu trúc. Mô hình xử lý các định nghĩa công cụ phức tạp một cách hiệu quả.

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"}]
  }'

Kiểm tra gọi hàm với định nghĩa công cụ đơn giản. Xác minh mô hình tuân thủ lược đồ công cụ. Chế độ JSON đặc biệt hữu ích khi bạn cần cấu trúc đầu ra dự đoán được. Kết hợp nó với streaming để xử lý dữ liệu theo thời gian thực. Tính năng này khiến API phù hợp cho các ứng dụng cấp sản xuất.

Giới hạn, lỗi và cửa sổ ngữ cảnh

Cửa sổ ngữ cảnh hỗ trợ 100.000 token cho tổng prompt và completion. Lượng output tối đa mỗi yêu cầu là 16.000 token. Nếu max_tokens chưa được đặt, giới hạn mặc định là 2.048. Bạn được phép 300 yêu cầu mỗi phút trên mỗi khóa. Độ đồng thời được giới hạn ở 8 yêu cầu đồng thời trên mỗi khóa. Thân yêu cầu không được vượt quá 8 MB. Các lỗi như 401, 402 và 429 được xử lý thông qua các mã trạng thái HTTP tiêu chuẩn. Việc sử dụng token được tính phí chính xác, và các lỗi được miễn phí.