Guía de inicio rápido de pasarela OpenAI

Instala el SDK estándar de OpenAI

Empieza por añadir la biblioteca cliente oficial al entorno de tu proyecto. Esto asegura la compatibilidad con los puntos de conexión estándar que exponemos. El SDK maneja la serialización y los encabezados de autenticación automáticamente, reduciendo el código repetitivo en tu implementación.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Verifica que la instalación se complete sin conflictos de dependencias. Nuestra puerta de enlace espera cargas útiles JSON estándar, por lo que cualquier versión del SDK que admita la /v1/chat/completions el endpoint funcionará correctamente.

Configura tu base_url y la clave API

Apunta tu instancia de cliente a nuestro endpoint de puerta de enlace específico para enrutar solicitudes a través de nuestro modelo sin censura. Debes reemplazar la URL base predeterminada e inyectar tu clave API única obtenida del panel.

Tus solicitudes ahora apuntarán a https://api.gatewayopenai.com/v1 en lugar del proveedor estándar. Este cambio asegura que accedas al modelo dedicado sin censura sin modificar tu lógica principal.

Copyfrom openai import OpenAI

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

La autenticación se basa en un único encabezado. Asegúrate de que tu clave esté activa y no haya expirado. El gateway valida este token antes de procesar cualquier token.

Envía tu primera solicitud de finalización de chat

Ejecuta una llamada simple de entrada de texto y salida de texto para verificar la conectividad y la calidad de la respuesta. Usa el ID del modelo uncensored para garantizar que alcances el servidor correcto. Esta prueba confirma que tu clave de API tiene crédito suficiente y que tu ruta de red está despejada.

Envía un objeto de mensaje estándar. La respuesta contendrá texto generado sin las negaciones de contenido típicas. Revisa el choices array para el contenido generado.

Copycurl https://api.gatewayopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List 5 Linux commands for disk usage"}]
  }'

Revisión el tiempo de respuesta y el uso de tokens. Esta solicitud base establece confianza en la conexión antes de escalar a prompts más complejos.

Habilita la transmisión y analiza el uso

Activa el streaming para recibir tokens en tiempo real mediante Server-Sent Events (SSE). Esto reduce la latencia percibida para los usuarios finales y permite el renderizado progresivo de salidas largas. Establece stream: true en tus parámetros de solicitud.

Analiza los fragmentos del stream para extraer las estadísticas finales de uso de tokens. El último fragmento contiene el recuento completo de tokens tanto para entrada como para salida. Estos datos son fundamentales para la verificación precisa de la facturación, ya que cobramos por token.

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)

Maneja las respuestas parciales de manera adecuada. Asegúrate de que tu cliente cierre la conexión de forma limpia después de que llegue el último fragmento para evitar fugas de recursos.

Utiliza herramientas, modo JSON y parámetros

Aprovecha la llamada de funciones y la salida JSON estricta para la generación de datos estructurados. Habilita response_format con json_object forzar respuestas JSON válidas del modelo. Esto es esencial para integraciones programáticas.

Configura parámetros como temperature y top_p para controlar la creatividad. Ajusta max_tokens para limitar la longitud de la salida; el valor predeterminado es 2,048, pero puedes especificar hasta 16,000. La ventana de contexto admite 100,000 tokens en total.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Prueba definiciones de herramientas con ejemplos sencillos. Verifica que el modelo se adhiera al esquema proporcionado en tu solicitud. Esto asegura fiabilidad en flujos de trabajo automatizados.

Límites, errores y ventana de contexto

Monitorea tus límites de tasa y códigos de error para mantener una integración estable. La puerta de enlace aplica 300 solicitudes por minuto por clave y permite 8 solicitudes concurrentes. Exceder estos límites activa un error 429.

Gestiona los errores de autenticación (401) y el crédito insuficiente (402) de forma inmediata. Un 401 indica una clave API inválida o caducada. Un 402 significa que tu crédito prepagado se ha agotado; recarga mediante criptomonedas para reanudar el servicio. El límite del cuerpo de la solicitud es de 8 MB.

Tu ventana de contexto abarca 100.000 tokens, incluyendo tanto prompt como completado. Planifica tu presupuesto de tokens en consecuencia para evitar el truncamiento. Los errores no consumen crédito, protegiendo tu saldo durante los reintentos.