Tokens Claude : Guide de démarrage rapide

Authentification et URL de base

Votre clé API authentifie chaque requête. Utilisez l'URL de base HTTPS://api.tokensclaude.com/v1 et définissez le modèle sur "uncensored". Cela fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI en modifiant le base_url.

Envoi de votre première requête

Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions pour générer du texte. L'API renvoie un JSON avec la réponse du modèle. Utilisez l'exemple suivant pour tester votre clé immédiatement.

Copycurl https://api.tokensclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the current token pricing tiers for this model"}]
  }'

Exemples de SDK pour Python et JavaScript

Utilisez les SDK officiels OpenAI pour Python ou Node.js. Définissez l'URL de base sur notre point de terminaison et le modèle sur « uncensored ». Cela garantit que votre code existant fonctionne sans modifications majeures. Utilisez l'exemple Python pour commencer à générer du texte dans vos scripts.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Utilisez l'exemple Node.js pour les applications web ou le rendu côté serveur.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream=true. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur (SSE) pour la livraison de jetons en temps réel. Les détails d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues.

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)

Appel de fonction et mode JSON

Utiliser l'appel de fonctions pour une intégration structurée des outils. Définissez response_format sur json_object pour une sortie JSON stricte. Prenez en charge des paramètres comme temperature, top_p et les séquences d'arrêt. Ces fonctionnalités permettent un contrôle précis du comportement du modèle.

Comprendre l'utilisation des jetons et les limites

Chaque clé permet 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées. La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens au total. Les erreurs et les refus ne sont pas facturés. Le crédit n'expire jamais, vous pouvez donc suspendre l'utilisation sans perdre de fonds. Consultez votre solde via le tableau de bord.