Быстрый старт API Codex

Установка и настройка

The codex api требует действительный ключ и правильный базовый URL. Зарегистрируйтесь через Google или email, чтобы немедленно получить ключ. Номер телефона не требуется. Используйте официальные SDK OpenAI, установив base_url для https://api.codexfiyat.com/v1.

Аутентификация использует стандартный Authorization: Bearer Заголовок. Каждый аккаунт содержит один активный ключ. Генерация нового ключа мгновенно отзывает предыдущий. Это упрощает ротацию без управления несколькими учетными данными.

Базовый пример запроса

Отправьте запрос на завершение в uncensored модель с использованием любого HTTP-клиента. Точка доступа принимает стандартные параметры, такие как temperature и top_p. Настройте ваш клиент для эффективной обработки JSON-ответов.

• Установите модель на uncensored.
• Включите ваш системный промпт для контекста.
• Определите сообщения пользователя в messages массив.

Ответ содержит сгенерированный текст и статистику использования токенов. Ошибки возвращают стандартные коды HTTP с описательными сообщениями. Вы можете проверить подключение с помощью простого запроса перед масштабированием.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. API возвращает Server-Sent Events (SSE) для доставки токенов в реальном времени. Разбирайте каждый чанк, чтобы постепенно отображать текст вашим пользователям.

Этот подход значительно снижает воспринимаемую задержку. Большие ответы появляются мгновенно по мере их генерации. Последний фрагмент включает общее количество использованных токенов для точного биллинга.

Вызов инструментов (вызов функций)

Определите функции в tools параметр для включения вызова инструментов. Модель возвращает вызовы функций в структурированном формате JSON. Используйте tool_choice: auto для автоматического определения.

Выполните запрошенную функцию на вашем бэкенде. Отправьте результат обратно модели в новом сообщении. Модель затем генерирует ответ на естественном языке на основе вывода инструмента. Это позволяет создавать сложные рабочие процессы без ручного разбора.

Режим JSON

Принудированный структурированный вывод путем установки response_format для {"type": "json_object"}. Модель гарантирует валидный JSON в ответе. Это устраняет необходимость в парсинге с помощью регулярных выражений или логике повторных попыток.

Используйте этот режим для надежного извлечения данных. Он бесшовно работает с определениями инструментов. Убедитесь, что ваш запрос четко описывает ожидаемую схему. Неверные структуры JSON в этом режиме редки.

Limitler ve Sinirlar

API накладывает строгие ограничения для обеспечения стабильности. Вы можете отправлять 300 запросов в минуту на ключ. Параллельных запросов не более 8 одновременно. Максимальное окно контекста составляет 100,000 токенов.

Макс. вывод составляет 16 000 токенов на запрос. Если max_tokens не задан, лимит снижается до 2,048. Запросы, превышающие лимит размера тела в 8 МБ, возвращают ошибку. Следите за своим использованием через панель управления, чтобы избежать прерываний.

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);

Потоковая передача

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)