Início rápido para pipelines do Whisper

Pré-requisitos

Antes de começar, certifique-se de ter uma conta ativa e uma chave de API. Cadastre-se na página Obter chave de API usando apenas seu e-mail e uma senha. A chave aparece imediatamente. Você recebe $0.50 em crédito de teste válido por 7 dias, sem necessidade de cartão de crédito. Para produção, recarregue a partir de $10 via criptoativos (USDT ou USDC). Nosso preço é direto: $0.25 por 1M de tokens de entrada e $1.00 por 1M de tokens de saída. Os créditos nunca expiram.

URL Base: https://api.whisperapis.com/v1. Este endpoint funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI. Você só precisa configurar a URL base e fornecer sua chave de API no cabeçalho de autorização. Nenhum SDK especial é necessário para requisições HTTP básicas.

Inicializar Cliente

A maioria dos desenvolvedores usará o SDK oficial da OpenAI ou uma biblioteca compatível. Inicialize o cliente apontando-o para nossa URL base. Isso garante que todas as requisições sejam roteadas para nosso modelo sem censura, em vez dos servidores da OpenAI. O ID do modelo é sempre uncensored.

Certifique-se de que sua variável de ambiente OPENAI_API_KEY esteja definida com sua chave do painel. Se você estiver usando uma linguagem ou biblioteca diferente, verifique se ela suporta URLs base personalizadas. O SDK cuida da serialização JSON e da injeção de cabeçalhos para você, reduzindo o código repetitivo nos scripts do seu pipeline.

Enviar Conclusão de Chat

Envie uma requisição padrão de conclusão de chat para refinar a saída do seu pipeline. Por exemplo, extraia JSON estruturado de transcrições de fala-para-texto ou gere legendas para imagens sem filtros de conteúdo.

O endpoint é POST /v1/chat/completions. Inclua o ID do modelo, seu array de mensagens e opcionalmente seu prompt de sistema para definir o comportamento sem censura.

Copycurl https://api.whisperapis.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Nosso modelo lida bem com dados de alto contexto, suportando até 100.000 tokens no total. Isso é ideal para processar transcrições longas ou descrições detalhadas de imagens em uma única passagem.

Respostas em Streaming

Para pós-processamento em tempo real ou pipelines interativos, ative o streaming. Defina o parâmetro stream como true em sua requisição. A API retorna Eventos Enviados pelo Servidor (SSE) em vez de um único objeto JSON.

Analise os campos delta conforme eles chegam. Isso reduz a latência percebida para grandes saídas, como gerar scripts detalhados ou extrair blocos longos de texto de resultados de OCR ruidosos. O formato de streaming é compatível com manipuladores de streaming padrão do SDK da OpenAI.

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)

Certifique-se de que seu cliente lide corretamente com chunks parciais. Agregue os deltas para reconstruir a resposta de texto completa assim que o stream terminar com um finish_reason de stop ou length.

Suporte a Chamada de Funções

Nosso modelo sem censura suporta chamada de funções, permitindo que você defina saídas estruturadas para seus pipelines. Defina suas ferramentas no array tools com definições de esquema JSON.

O modelo retorna chamadas de ferramentas na resposta, que você pode executar para atualizar o contexto da conversa. Isso é útil para extrair pontos de dados específicos de texto não estruturado, como datas, nomes ou coordenadas de transcrições de fala.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Passe as chamadas de ferramentas de volta para a API em mensagens subsequentes. O modelo refinará sua saída com base nos resultados. Isso permite raciocínio complexo em múltiplas etapas sem sair da interface de chat. Certifique-se de que seu esquema seja estrito para evitar respostas JSON malformadas.

Limites, Erros e Contexto

Monitore seu uso para evitar interrupções. A API impõe um limite de 300 requisições por minuto por chave. Se você exceder isso, receberá um erro de limite de requisições 429. Implemente backoff exponencial no seu cliente.

Erros Comuns:

• 401: Chave de API inválida ou expirada. Regenerar sua chave no painel.
• 402: Crédito insuficiente. Recarregue sua conta para continuar o processamento.
• 429: Limite de requisições excedido. Reduza a frequência de requisições ou agrupe tarefas menores.

Janela de Contexto: O modelo suporta 100.000 tokens para prompt + conclusão. Se sua entrada exceder isso, trunque mensagens antigas ou divida os dados. Os corpos das requisições são limitados a 8 MB. Certifique-se de que suas cargas úteis se encaixem nessas restrições para desempenho confiável.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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