快速入門指南

基礎 URL 與驗證

該 API 基礎 URL 為 https://api.buyclaudeapi.com/v1. 您必須在 Authorization 每次請求的標頭。透過儀表板的 Google 或電子郵件登入即時產生金鑰。註冊無需電話號碼。系統為每個帳戶發行一個有效金鑰，重新產生時會取代先前的金鑰。

基本聊天完成

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 搭配您的訊息。模型 ID 為 uncensored. 此端點處理文字輸入並返回文字輸出，無內容拒絕，適用於合法成人用途。它的運作方式與標準 OpenAI 聊天介面完全相同。用於直接整合到您的應用程式中。

Python SDK 集成

安裝官方 openai 套件並將其指向我們的基礎 URL。在客戶端設定中設定 API 金鑰。這使您可以使用現有的 Python 程式碼，只需進行最小變更。客戶端會自動處理 HTTP 通訊和 JSON 解析。原生支援串流和 JSON 模式。

Node SDK 整合

使用 openai 連接到我們端點的 Node.js 包。在客戶端初始化中配置 base URL 和 API 密鑰。此方法適用於標準 TypeScript 和 JavaScript 項目。您可以直接重用現有的 OpenAI 兼容客戶端代碼。模型無需修改即可響應標準提示結構。

串流回應

在請求主體中將 stream: true 在你的請求中。API 為即時 Token 交付返回伺服器發送的事件 (SSE)。Token 使用數據包含在串流的最後一個區塊中。這降低了終端用戶的感知延遲。你可以解析到達的增量文字更新。

限制、錯誤與上下文

提示與補全的總上下文視窗為 100,000 tokens。每次請求的最大輸出為 16,000 tokens。您被限制為每分鐘 300 次請求與 8 個併發請求。401 錯誤表示您的金鑰無效。402 錯誤表示信用額度不足。429 錯誤表示速率限制已耗盡。錯誤不會消耗您的預付信用額度。僅為成功的 token 生成付費。

cURL

Copycurl https://api.buyclaudeapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get total users from last query"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

串流

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)