Démarrage rapide : Utilisez notre proxy en quelques minutes

Configurez votre URL de base

Pointez votre client vers notre passerelle pour contourner les filtres standard. L'URL de base remplace le point de terminaison du fournisseur par défaut avec https://api.proxyapiopenai.com/v1. Ce seul changement achemine toutes les requêtes via notre infrastructure sans filtre sans nécessiter de modifications de code au-delà de la chaîne d'URL. Vous pouvez vérifier la connectivité en consultant les modèles disponibles.

L'endpoint prend en charge les paramètres standard compatibles OpenAI. Assurez-vous que votre bibliothèque cible le bon chemin pour éviter les erreurs 404.

Définissez votre clé API

L'authentification repose sur un seul jeton bearer généré lors de l'inscription. Récupérez votre clé depuis le tableau de bord et assignez-la au OPENAI_API_KEY variable d’environnement. Notre proxy valide cette clé contre les soldes de crédit prépayé plutôt que contre des niveaux d’abonnement. Utilisez la clé immédiatement ; elle est active dès sa génération.

Gardez votre clé en sécurité. Contrairement aux fournisseurs standard, nous n'offrons pas plusieurs clés par compte, considérez donc ce jeton comme votre unique identifiant d'accès.

Effectuez votre première requête

Envoyez une requête standard de complétion de chat pour tester la connectivité. L'identifiant du modèle uncensored assure que vous recevez des sorties sans refus de contenu pour les sujets adultes légaux. L’exemple suivant illustre un appel de génération de texte basique utilisant la syntaxe curl par défaut.

Copycurl https://api.proxyapiopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the provided log output."}]
  }'

Cette requête renvoie une réponse en texte brut. Le système ignore la logique de routage complexe, offrant un accès direct aux poids du modèle sous-jacent.

Intégration SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour interagir avec notre proxy. Initialisez le client avec votre URL de base personnalisée et votre clé API. Cette approche maintient la compatibilité avec les bases de code existantes tout en déplaçant le backend vers notre modèle sans filtre. Le SDK gère automatiquement la sérialisation.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Exécutez ce script pour vérifier que votre environnement transfère correctement les requêtes à nos serveurs. La structure de la réponse correspond aux formats JSON standard d'OpenAI.

Intégration du SDK Node

Intégrez le client Node.js en spécifiant l'URL de base dans l'objet de configuration. Cette configuration fonctionne avec n'importe quelle application Express ou Node autonome nécessitant du texte génératif. Le proxy prend en charge les modes streaming et non streaming standards.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Assurez-vous que la version de votre package prend en charge le baseURL paramètre. Les versions plus anciennes peuvent nécessiter des ajustements manuels des en-têtes.

Gérer les réponses en streaming

Activez la génération de jetons en temps réel en définissant stream à true. Le proxy envoie des événements envoyés par le serveur (SSE) pour chaque jeton généré. Cela réduit la latence perçue pour les utilisateurs finaux et permet un rendu immédiat du texte. Le dernier fragment contient les statistiques complètes d'utilisation des jetons.

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)

Analysez le flux SSE pour extraire les morceaux de contenu. Gérez les interruptions réseau avec élégance, car les connexions en streaming sont plus sensibles aux déconnexions que les réponses JSON standard.