API codex OpenAI : Démarrage rapide avec Python

Installer le SDK officiel

Utilisez le SDK officiel pour garantir la compatibilité avec notre API proxy OpenAI. Cette approche fonctionne avec n'importe quelle bibliothèque standard qui prend en charge le protocole OpenAI.

• Installez le package via votre gestionnaire de paquets préféré.
• Vérifiez l'installation en important la bibliothèque.

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);

Définissez votre URL de base et votre clé

Pointez votre client vers notre point de terminaison de passerelle openai pour accéder au modèle d'IA sans censorship. Remplacez l'URL de base par défaut par notre point de terminaison spécifique.

• Définissez la clé API dans vos variables d'environnement.
• Configurez l'URL de base vers https://api.openaicodexapi.com/v1.

Cette configuration garantit que vos requêtes sont acheminées correctement vers nos serveurs sans modifier la structure de votre code existant.

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."}]
  }'

Envoyez votre première demande

Envoyez une simple complétion de texte pour tester la connexion. Utilisez l'ID du modèle uncensored pour la requête.

• Définissez le contenu du message.
• Exécutez la requête.

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 réponse retourne le texte généré directement.

Activer le Streaming et le Mode JSON

Diffusez les réponses pour une latence plus faible ou activez le mode JSON pour des données structurées. Définissez stream=true pour la livraison de tokens en temps réel.

• Utiliser response_format pour une sortie JSON.
• Gérez les chunks dans votre code.

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."}]
  }'

Le streaming vous aide à afficher rapidement les résultats partiels.

Gérer les outils et l'appel de fonctions

Définissez les outils dans votre requête pour activer l'appel de fonctions. Spécifiez les définitions des outils et laissez le modèle décider quand les utiliser.

• Définissez le schéma de la fonction.
• Analysez les appels d'outils dans la réponse.

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);

Cette fonctionnalité permet l'intégration avec des systèmes externes.

Limites, Erreurs et Fenêtre de contexte

Surveillez votre utilisation pour éviter les limites de taux ou les erreurs. La fenêtre de contexte prend en charge 100,000 tokens au total.

• Gérez les erreurs 401 pour les clés invalides.
• Gérez les erreurs 402 pour solde insuffisant.
• Gérez les erreurs 429 pour les limites de débit.

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)