Claude 價格：非審查 API 的生產檢查清單

1. 驗證基礎網址與模型 ID

您的第一步是確認 API 端點。我們在 https://api.claudekey.cc/v1. 此基礎 URL 適用於官方 OpenAI SDK。在您的客戶端設定中更改基礎 URL 和 API 金鑰。發送請求至 POST /v1/chat/completions. 使用模型 ID uncensored. 這是一個針對自由表達微調的開放權重模型。它不是 GPT、Claude 或 Gemini。在測試內容之前，請先驗證此端點是否運作正常。

Copycurl https://api.claudekey.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three reasons to use custom api keys for local models"}]
  }'

檢查響應標頭。確保狀態為 200。這確認基礎 URL 正確。您的客戶端代碼應保持標準 OpenAI 格式。僅基礎 URL 和密鑰會更改。這確保了與現有工具的兼容性。

2. 使用測試提示詞確認無審查行為

該模型不會拒絕合法的成人內容。請使用關於複雜主題的提示進行測試。檢查標準查詢是否有拒絕情況。向聊天完成端點發送請求。檢查輸出是否為直接回答。該模型經過調優以提供自由輸出。它不會拒絕爭議性或安全研究話題。請早期驗證此行為，這能在整合期間節省時間。

Copyfrom openai import OpenAI

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

使用多樣化的提示詞進行測試。包含成人主題和小眾話題。確保模型能完整回應。這確認了模型的無審查特性。這對於 NSFW LLM 使用場景至關重要。驗證輸出是否符合您的預期。

3. 檢查令牌限制與上下文窗口

我們的 API 支援 100,000 個 token 的上下文視窗。這包含提示與補全。每次請求的最大輸出為 16,000 個 token。如果您未設定 max_tokens預設為 2,048。檢查您的請求大小。大型提示可能會觸及限制。相應調整您的客戶端設定。這可防止在高容量使用期間發生錯誤。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

監控 Token 用量。追蹤輸入與輸出 Token。確保您的應用程式能處理大型回應。這對於長上下文任務至關重要。請確認限制是否符合您的需求。

4. 驗證串流與錯誤處理

支援透過 SSE 串流傳輸。Token 用量出現在最後一個區塊。在您的 SDK 中啟用串流。優雅地處理錯誤。檢查 4xx 和 5xx 回應。錯誤免費，因此請測試錯誤路徑。驗證串流是否正常運作。這確保了即時輸出，對於聊天應用程式至關重要。

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)

使用無效的金鑰進行測試。檢查錯誤訊息。確保您的客戶端能處理它。串流傳輸可增加響應速度。驗證資料塊格式。這確認了 API 的行為。

5. 計算您的實際每次請求成本

定價為每 100 萬個輸入 token 0.15 美元。輸出 token 每 100 萬個 0.50 美元。預付額度按實際用量計費。錯誤與拒絕請求不計費。無訂閱費。計算每次請求的成本。估算 token 用量。這有助於準確預算。需使用加密貨幣充值。僅限 USDT 或 USDC。

Copycurl https://api.claudekey.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three reasons to use custom api keys for local models"}]
  }'

追蹤 token 數量。監控支出。確保信用額度足以覆蓋用量。試用信用額度為 $0.50，有效期 7 days。這有助於在付費前進行測試。驗證成本模型。

6. 監控速率限制與並發性

速率限制為每支金鑰每分鐘 300 次請求。並行處理為同時 8 次請求。請求主體限制為 8 MB。監控這些限制。每個帳戶使用一支金鑰。如有需要請替換金鑰。追蹤使用模式。這可防止限流。確保穩定的效能。

Copyfrom openai import OpenAI

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

檢查限制回應標頭。實作重試邏輯。處理 429 錯誤。這確保可靠性。驗證限制是否符合您的負載。

7. Secure your claude key in production

請妥善保管您的 API 金鑰。使用環境變數。不要將其暴露在客戶端程式碼中。如有需要請旋轉金鑰。每個帳戶僅限一個有效金鑰。使用 Google 或電子郵件註冊。金鑰將立即顯示。無需提供手機號碼。保護金鑰。這可防止未經授權的使用。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

驗證金鑰權限。確保具有存取權。監控異常活動。這能保護您的帳戶安全。從一開始就保護好金鑰。

8. Test function calling and JSON mode

支援函式呼叫。使用 tools 和 tool_choice. JSON 模式可用於 response_format json_object. 測試這些功能。確保您的客戶端能處理 JSON。驗證函式呼叫是否正常運作。這為輸出增加了結構。

Copycurl https://api.claudekey.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three reasons to use custom api keys for local models"}]
  }'

檢查響應格式。確保其解析正確。這對於集成至關重要。驗證參數。這確保了數據提取的可靠性。

9. 檢視隱私與資料使用政策

提示詞不用於訓練。隱私是一個關鍵功能。不會進行資料訓練。請在文件中確認。檢查政策。確保符合您的需求。這對於敏感資料很重要。確認隱私立場。這能建立信任。

Copyfrom openai import OpenAI

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

審查條款。確保合規。這能保護您的資料。驗證政策。這能確保隱私。