Claude-token: API quickstart-gids

Authenticatie en basis-URL-instelling

Genereer eerst een sleutel via het dashboard en wijs uw SDK naar het aangewezen eindpunt. De basis-URL is HTTPS://api.claudetoken.cc/v1, wat het standaard OpenAI-proxyadres in uw configuratie vervangt. Deze enkele wijziging stuurt alle verzoeken via onze ongecensureerde inferentie-engine, terwijl de volledige compatibiliteit met OpenAI-compatibele clients behouden blijft.

• Ga naar de pagina voor sleutelgeneratie en selecteer 'Doorgaan met Google' of gebruik e-mail en wachtwoord.
• Kopieer de resulterende API-sleutel direct, aangezien deze maar één keer wordt getoond.
• Stel de omgevingsvariabele of het configuratieobject in om naar de nieuwe basis-URL te verwijzen.

Copycurl https://api.claudetoken.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "calculate the total token usage for this prompt"}]
  }'

Je eerste chat-completieverzoek versturen

Stuur een standaard chat-completion payload om een ongefilterd antwoord van het model te ontvangen. Gebruik de model-identificatie uncensored om ervoor te zorgen dat u de toegewijde uncensored-gewichten raakt in plaats van een standaard proxy. Deze aanvraagstructuur lijkt op standaard OpenAI-eindpunten, zodat u providers kunt wisselen zonder uw applicatielogica te herschrijven.

Copyfrom openai import OpenAI

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

De respons bevat de gegenereerde tekst in de choices-array. Je kunt de ongecensureerde aard direct verifiëren door te vragen naar volwassen of controversiële onderwerpen die standaardmodellen mogelijk zouden weigeren.

Temperatuur, top_p en seeds configureren

Reguleer de creativiteit en reproduceerbaarheid van het uncensored-model met standaard samplingparameters. Pas de temperatuurwaarde aan om de willekeurigheid te beïnvloeden, terwijl top_p de nucleus sampling-drempel beperkt. Het instellen van een seed zorgt ervoor dat identieke inputs identieke outputs opleveren, wat essentieel is voor debugging of reproduceerbare contentgeneratie.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Deze parameters werken exact zoals in de OpenAI API. Je kunt de outputstijl fijn afstemmen door de temperature te verlagen voor deterministische antwoorden, of te verhogen voor meer creatieve, minder beperkte tekstgeneratie.

JSON-modus en functiebellen inschakelen

Structureer je API-interacties voor programmatisch gebruik door JSON-modus in te schakelen of tools te definiëren voor function calling. Stel response_format in op json_object om het model tot een strikte JSON-uitvoer te dwingen, ideaal voor het parseren van data in je applicaties. Je kunt ook functionschemas in je request definiëren om het model specifieke acties uit te laten voeren.

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)

Deze mogelijkheid stelt je in staat de ongecensureerde LLM te integreren in geautomatiseerde workflows zonder je zorgen te maken over formatteringsfouten. Het model houdt zich aan het meegeleverde schema, wat betrouwbare gegevensextractie voor je downstream-processen garandeert.

Stream-antwoorden en verbruik verwerken

Schakel streaming in om tokens in real-time te ontvangen via Server-Sent Events (SSE). Deze methode vermindert de waargenomen latentie en stelt je in staat om de uncensored-uitvoer weer te geven terwijl deze wordt gegenereerd. Het laatste chunk van de stream bevat de statistieken over tokengebruik, die vervolgens van je vooruitbetaalde tegoed worden afgetrokken.

Fouten en weigeringen die niet door inhoudsfilters worden veroorzaakt, verbruiken geen tokens, maar standaard snelheidslimieten zijn van toepassing. Deze aanpak zorgt ervoor dat u alleen betaalt voor daadwerkelijke inferentiewerkzaamheden, waardoor verspilling aan mislukte verbindingen wordt vermeden.

Snelheidslimieten en contextvensters begrijpen

Blijf uw aanvraagvolume bewaken tegen de strenge limieten van 300 aanvragen per minuut en 8 gelijktijdige aanvragen per sleutel. Het contextvenster ondersteunt maximaal 100,000 tokens voor de gecombineerde prompt en voltooiing, met een maximale uitvoerlengte van 16,000 tokens per aanvraag. Als u geen max_tokens opgeeft, is de standaard limiet voor de output 2,048 tokens.

Een 429-fout geeft aan dat u de rate limit heeft bereikt, terwijl een 401-fout meestal betekent dat uw API-sleutel ongeldig of verlopen is. Zorg dat uw vooruitbetaalde tegoed actief is om een 402-fout te vermijden, wat onvoldoende middelen voor de inferentie-aanvraag aangeeft.