Codex API 빠른 시작

설치 및 설정

The codex api 유효한 키와 올바른 베이스 URL이 필요합니다. Google 또는 이메일을 통해 가입하여 즉시 키를 받으세요. 전화번호가 필요하지 않습니다. 공식 OpenAI SDK를 사용하여 base_url 수신하여 https://api.codexfiyat.com/v1.

인증은 표준 Authorization: Bearer header. 각 계정에는 활성 키가 하나씩 보유됩니다. 새 키를 생성하면 이전 키가 즉시 무효화됩니다. 이는 여러 자격 증명을 관리하지 않고도 키 순환을 단순화합니다.

기본 요청 예제

다음으로 완료 요청 전송 uncensored 모델은 모든 HTTP 클라이언트를 사용하여 사용할 수 있습니다. 엔드포인트는 temperature 및 top_p클라이언트를 구성하여 JSON 응답을 효율적으로 처리하세요.

• 모델을 다음으로 설정하세요 uncensored.
• 문맥을 위해 시스템 프롬프트를 포함하세요.
• 사용자 메시지를 messages 배열입니다.

응답에는 생성된 텍스트와 토큰 사용 통계가 포함됩니다. 오류는 설명이 포함된 표준 HTTP 코드를 반환합니다. 확장하기 전에 간단한 쿼리로 연결성을 테스트할 수 있습니다.

스트리밍 Yanitlar

stream을 true로 설정하여 스트리밍 활성화 stream: true 요청에 포함됩니다. API는 실시간 토큰 전달을 위해 서버 전송 이벤트(SSE)를 반환합니다. 각 청크를 파싱하여 사용자에게 텍스트를 증분적으로 표시하세요.

이 방식은 지각된 지연 시간을 크게 줄입니다. 대규모 응답은 생성되는 대로 즉시 표시됩니다. 마지막 청크에는 정확한 청구를 위한 총 토큰 사용량이 포함됩니다.

Tool Calling (Function Calling)

다음에 함수를 정의하세요 tools 도구 호출을 활성화합니다. 모델은 함수 호출을 구조화된 JSON 형식으로 반환합니다. 사용 tool_choice: auto 자동 감지에 대해.

백엔드에서 요청된 함수를 실행합니다. 결과를 새 메시지로 모델에 다시 전달합니다. 모델은 도구 출력에 기반하여 자연어 응답을 생성합니다. 이는 수동 구문 분석 없이 복잡한 워크플로우를 가능하게 합니다.

JSON 모드

설정하여 구조화된 출력 강제 response_format 수신하여 {"type": "json_object"}. 모델은 응답에서 유효한 JSON을 보장합니다. 이는 정규식 구문 분석 또는 재시도 로직의 필요성을 제거합니다.

신뢰할 수 있는 데이터 추출에는 이 모드를 사용하세요. 도구 정의와 원활하게 작동합니다. 프롬프트에서 예상 스키마를 명확히 설명하세요. 이 모드에서는 잘못된 JSON 구조가 드뭅니다.

Limitler ve Sinirlar

API는 안정성을 보장하기 위해 엄격한 제한을 적용합니다. 키당 분당 300회의 요청을 보낼 수 있습니다. 동시 요청 수는 최대 8회로 제한됩니다. 최대 컨텍스트 윈도우는 100,000개의 토큰입니다.

요청당 최대 출력은 16,000 토큰입니다. 만약 max_tokens 설정되지 않음), 제한은 2,048로 줄어듭니다. 본문 크기 제한인 8 MB를 초과하는 요청은 오류를 반환합니다. 중단 없이 사용량을 대시보드를 통해 모니터링하십시오.

cURL

Copycurl https://api.codexfiyat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available server configurations for ubuntu"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

스트리밍

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)