क्लॉड टोकन मूल्य निर्धारण: OpenAI संगत दस्तावेज़

प्रमाणीकरण और बेस URL सेटअप

अपने SDK को हमारे बेस यूआरएल की ओर इशारा करें और अपने API कुंरी को प्रमाणीकरण हेडर में पास करें। हम सरल हेडर-आधारित प्रमाणीकरण की आवश्यकता करते हैं, इसलिए आपको जटिल OAuth प्रवाह या SDK-विशिष्ट प्रारंभिक तर्क की आवश्यकता नहीं है। Google या ईमेल के माध्यम से एक खाता बनाएं, फिर डैशबोर्ड से तुरंत अपनी कुंरी प्राप्त करें। यह कुंरी 'uncensored' के रूप में पहचाने गए एकमात्र uncensored मॉडल तक पहुंच प्रदान करती है। यदि आवश्यक हो तो कुंरियों को घुमाया जा सकता है, लेकिन किसी भी समय प्रति खाता केवल एक सक्रिय कुंरी मौजूद होती है। सुनिश्चित करें कि आपकी क्लाइंट लाइब्रेरी पहले अनुरोध करने से पहले Bearer टोकन सही तरीके से भेजने के लिए कॉन्फ़िगर है।

चैट कंप्लीशंस एंडपॉइंट संरचना

POST अनुरोध भेजें /v1/chat/completions एक messages एरे के साथ जिसमें आपका प्रॉम्प्ट और सिस्टम निर्देश शामिल हैं। एंडपॉइंट मानक OpenAI-कम्पैटिबल JSON पेलोड्स स्वीकार करता है, जिससे आप अपना कोड फिर से लिखे बिना हमारी सेवा को Cursor, Windsurf, या कस्टम स्क्रिप्ट्स में स्विप कर सकते हैं। मॉडल को 'uncensored' निर्दिष्ट करें ताकि आपको हमारा विशिष्ट uncensored LLM आउटपुट मिले। आप temperature और top_p के माध्यम से रचनात्मकता को नियंत्रित कर सकते हैं, या temperature को 0 सेट करके निर्धारक परिणाम प्राप्त कर सकते हैं। अनुरोध तुरंत प्रोसेस होते हैं, और आप केवल वास्तविक टोकन उपयोग के लिए बिल किए जाते हैं। त्रुटियां और अस्वीकृतियां आपके प्रीपेड क्रेडिट का उपभोग नहीं करतीं।

स्ट्रीमिंग रिस्पॉन्स और टोकन उपयोग

अपने अनुरोध बॉडी में stream को true सेट करके स्ट्रीमिंग सक्षम करें। यह सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) लौटाता है जो टोकन जनरेट होते ही आपकी UI को रियल-टाइम अपडेट करता है। स्ट्रीम का अंतिम चंक अनुरोध के लिए कुल टोकन उपयोग शामिल करता है, जिससे आपको अलग से उपयोग एंडपॉइंट को पोल किए बिना लागत को सटीक रूप से ट्रैक करने की अनुमति मिलती है। स्ट्रीमिंग 100,000 टोकन तक लंबे कॉन्टेक्स्ट विंडो के लिए आदर्श है। आप डेल्टा कंटेंट चंक को पार्स कर सकते हैं ताकि टेक्स्ट को प्रकट होते ही प्रदर्शित किया जा सके। यह दृष्टिकोण उपयोगकर्ताओं के लिए अनुपस्थित लेटेंसी को कम करता है जो जटिल तर्क या लंबे-प्रारूप आउटपुट की प्रतीक्षा कर रहे हैं।

फंक्शन कॉलिंग और JSON मोड

फंक्शन कॉलिंग के लिए फंक्शन स्कीमा परिभाषित करने के लिए tools पैरामीटर का उपयोग करें, या कठोर JSON आउटपुट के लिए response_format को json_object पर सेट करें। मॉडल एक ही कॉन्टेक्स्ट विंडो के भीतर संरचित डेटा एक्सट्रैक्शन और गतिशील टूल एक्जीक्यूशन दोनों का समर्थन करता है। आप एक ही अनुरोध में कई टूल परिभाषित कर सकते हैं, और मॉडल आवश्यकतानुसार टूल कॉल या प्रत्यक्ष टेक्स्ट प्रतिक्रियाएं लौटाएगा। यह लचीलापन API को एजेंट्स बनाने या वर्कफ्लो को स्वचालित करने के लिए उपयुक्त बनाता है। सुनिश्चित करें कि आपके फंक्शन परिभाषाएं मानक क्लाइंट्स के साथ संगतता सुनिश्चित करने के लिए OpenAI प्रारूप का पालन करती हैं।

रेट लिमिट्स और कंकरेंसी नियम

प्रत्येक API कुंजी प्रति मिनट 300 अनुरोध और एक साथ 8 समवर्ती अनुरोधों की अनुमति देती है। अधिकतम अनुरोध बॉईज़ का आकार 8 MB है, जो एकल प्रॉम्प्ट में भेजे जाने वाले डेटा की मात्रा को सीमित करता है। यदि आप इन सीमाओं से अधिक हो जाते हैं, तो आपको एक 429 स्टेटस कोड प्राप्त होगा जो संकेत देता है कि आपने रेट लिमिट को हिट कर लिया है। आप स्ट्रीमिंग प्रतिक्रिया या /v1/models एंडपॉइंट के माध्यम से अपने उपयोग की निगरानी कर सकते हैं। ये सीमाएं सभी उपयोगकर्ताओं के लिए स्थिर प्रदर्शन सुनिश्चित करती हैं। पीक उपयोग के समय थ्रॉटलिंग से बचने के लिए अपने बैच प्रोसेसिंग की योजना बनाएं।

त्रुटि हैंडलिंग और रिफंड

अपने API कुंजी के सही और सक्रिय होने की जांच करके HTTP 401 त्रुटियों को हैंडल करें। एक 402 त्रुटि अपर्याप्त पूर्व-भुगतान क्रेडिट को दर्शाती है, जिसके बाद आगे के अनुरोधों से पहले आपको टॉप अप करने की आवश्यकता होती है। खपत किए गए क्रेडिट के लिए रिफंड नहीं दिए जाते हैं, लेकिन डबल चार्ज जैसे गलतियों को Support पेज के माध्यम से हल किया जाता है। प्रसंस्करण के दौरान त्रुटियां आपके बैलेंस से टोकन नहीं घटातीं। मॉडल किशोरों से जुड़ी सामग्री को अस्वीकार करता है लेकिन अन्य कानूनी वयस्क विषयों की अनुमति देता है। अपने कार्यप्रवाह में अप्रत्याशित विघटन से बचने के लिए अपने खाता शेष राशि की नियमित जांच करें।

cURL

Copycurl https://api.claudetokenpricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "calculate the cost for 100k tokens"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

स्ट्रीमिंग

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)