API Codex de OpenAI: Inicio rápido con Python

Instala el SDK oficial

Usa el SDK oficial para garantizar la compatibilidad con nuestra API proxy de openai. Este enfoque funciona con cualquier biblioteca estándar que soporte el protocolo OpenAI.

• Instala el paquete mediante tu gestor de paquetes preferido.
• Verifica la instalación importando la biblioteca.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Establecer tu URL base y clave

Apunta tu cliente a nuestro punto de conexión de gateway openai para acceder al modelo de IA sin censura. Reemplaza la URL base predeterminada con nuestro punto de conexión específico.

• Establece la clave de la API en tus variables de entorno.
• Configura la URL base a https://api.openaicodexapi.com/v1.

Esta configuración asegura que tus solicitudes se enruten correctamente a nuestros servidores sin modificar la estructura de código existente.

Copycurl https://api.openaicodexapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how prepaid billing works for this API."}]
  }'

Envía tu primera solicitud

Envía una finalización de texto simple para probar la conexión. Usa el ID del modelo uncensored para la solicitud.

• Define el contenido del mensaje.
• Ejecuta la solicitud.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

La respuesta devuelve el texto generado directamente.

Habilitar Streaming y Modo JSON

Transmite respuestas para baja latencia o activa el modo JSON para datos estructurados. Configura stream=true para la entrega de tokens en tiempo real.

• Usar response_format para salida JSON.
• Gestiona los fragmentos en tu código.

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)

Copycurl https://api.openaicodexapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how prepaid billing works for this API."}]
  }'

El streaming te ayuda a mostrar resultados parciales rápidamente.

Gestionar herramientas y llamada de funciones

Define las herramientas en tu solicitud para habilitar la invocación de funciones. Especifica las definiciones de las herramientas y deja que el modelo decida cuándo utilizarlas.

• Define el esquema de la función.
• Analiza las llamadas a herramientas en la respuesta.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Esta característica permite la integración con sistemas externos.

Límites, Errores y Ventana de Contexto

Monitorea tu uso para evitar límites de velocidad o errores. La ventana de contexto admite 100,000 tokens en total.

• Maneja errores 401 para claves inválidas.
• Gestiona los errores 402 por crédito insuficiente.
• Gestiona los errores 429 por límites de tasa.

Copycurl https://api.openaicodexapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain how prepaid billing works for this API."}]
  }'

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

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)