Codex API Snabbstart

Installation och konfiguration

The codex api kräver en giltig nyckel och korrekt bas-URL. Registrera dig via Google eller e-post för att omedelbart få din nyckel. Inget telefonnummer behövs. Använd de officiella OpenAI SDK:erna genom att ställa in base_url för https://api.codexfiyat.com/v1.

Autentisering använder standard Authorization: Bearer header. Varje konto har en aktiv nyckel. Att generera en ny nyckel återkallar den tidigare omedelbart. Detta förenklar rotation utan att hantera flera inloggningsuppgifter.

Grundläggande exempel på begäran

Skicka en completion-förfrågan till uncensored modellen med vilken HTTP-klient som helst. Slutpunkten accepterar standardparametrar som temperature och top_p. Konfigurera din klient att hantera JSON-svar effektivt.

• Ställ in modellen till uncensored.
• Inkludera ditt systemprompt för kontext.
• Definiera användarmeddelanden i messages array.

Svaret innehåller genererad text och statistik över tokenanvändning. Fel returnerar standard-HTTP-koder med beskrivande meddelanden. Du kan testa anslutningen med en enkel fråga innan du skalar upp.

Strömmande svar

Aktivera strömning genom att ställa in stream: true i ditt begäran. API:t returnerar Server-Sent Events (SSE) för realtidsleverans av tokens. Parsa varje chunk för att visa text inkrementellt till dina användare.

Denna metod minskar den upplevda latensen avsevärt. Stora svar visas omedelbart när de genereras. Den sista biten innehåller total tokenanvändning för korrekt fakturering.

Verktygsanrop (Funktionsanrop)

Definiera funktioner i tools parameter för att aktivera verktygsanrop. Modellen returnerar funktionsanrop i strukturerat JSON-format. Använd tool_choice: auto för automatisk detektion.

Utför den begärda funktionen på din backend. Skicka tillbaka resultatet till modellen i ett nytt meddelande. Modellen genererar sedan ett naturligt språkligt svar baserat på verktygsutmatningen. Detta möjliggör komplexa arbetsflöden utan manuell parsing.

JSON-läge

Tvinga strukturerad utdata genom att ställa in response_format för {"type": "json_object"}. Modellen garanterar giltig JSON i svaret. Detta eliminerar behovet av regex-analys eller retry-logik.

Använd detta läge för pålitlig dataextraktion. Det fungerar sömlöst med verktygsdefinitioner. Se till att din prompt tydligt beskriver det förväntade schemat. Ogiltiga JSON-strukturer är sällsynta i detta läge.

Begränsningar och gränser

API:et tillåter strikta gränser för att säkerställa stabilitet. Du kan skicka 300 anrop per minut per nyckel. Koncurrency är begränsad till 8 parallella anrop. Det maximala contextfönstret är 100 000 tokens.

Max utdata är 16,000 tokens per begäran. Om max_tokens är inställt, sjunker gränsen till 2 048. Begäranden som överskrider gränsen för kroppsstorlek på 8 MB returnerar ett fel. Övervaka din användning via dashboarden för att undvika avbrott.

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);

Strömning

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)