Codex API Quickstart

Instalação e Configuração

O codex api requer uma chave válida e o URL base correto. Cadastre-se via Google ou e-mail para receber sua chave imediatamente. Nenhum número de telefone é necessário. Use os SDKs oficiais da OpenAI definindo o base_url para https://api.codexfiyat.com/v1.

A autenticação usa o padrão Authorization: Bearer Cabeçalho. Cada conta possui uma chave ativa. Gerar uma nova chave revoga a anterior instantaneamente. Isso simplifica a rotação sem gerenciar múltiplas credenciais.

Exemplo de Solicitação Principal

Envie uma solicitação de conclusão para o uncensored o modelo usando qualquer cliente HTTP. O endpoint aceita parâmetros padrão como temperature e top_p. Configure seu cliente para lidar com respostas JSON de forma eficiente.

• Defina o modelo para uncensored.
• Inclua sua prompt do sistema para contexto.
• Defina mensagens do usuário no messages array.

A resposta contém texto gerado e estatísticas de uso de tokens. Erros retornam códigos HTTP padrão com mensagens descritivas. Você pode testar a conectividade com uma consulta simples antes de escalar.

Streaming Yanitlar

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) para entrega de tokens em tempo real. Analise cada fragmento para exibir o texto incrementalmente para seus usuários.

Esta abordagem reduz significativamente a latência percebida. Respostas extensas aparecem instantaneamente conforme são geradas. O último chunk inclui o uso total de tokens para faturamento preciso.

Chamada de Ferramentas (Chamada de Funções)

Defina funções no tools parâmetro para habilitar chamada de ferramentas. O modelo retorna chamadas de função em formato JSON estruturado. Use tool_choice: auto para detecção automática.

Execute a função solicitada no seu backend. Envie o resultado de volta para o modelo em uma nova mensagem. O modelo então gera uma resposta em linguagem natural com base na saída da ferramenta. Isso permite fluxos de trabalho complexos sem análise manual.

Modo JSON

Força saída estruturada definindo response_format para {"type": "json_object"}. O modelo garante JSON válido na resposta. Isso elimina a necessidade de análise por regex ou lógica de retry.

Use este modo para extração de dados confiável. Ele funciona perfeitamente com definições de ferramentas. Certifique-se de que seu prompt descreva claramente o esquema esperado. Estruturas JSON inválidas são raras neste modo.

Limitler ve Sinirlar

A API impõe limites rigorosos para garantir estabilidade. Você pode enviar 300 requisições por minuto por chave. A concorrência é limitada a 8 requisições simultâneas. A janela de contexto máxima é de 100.000 tokens.

A saída máxima é de 16.000 tokens por solicitação. Se max_tokens não estiver definido, o limite cai para 2.048. Solicitações que excedem o limite de tamanho de corpo de 8 MB retornam um erro. Monitore seu uso por meio do painel para evitar interrupções.

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);

Streaming

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)