Início rápido da API do Groq

Pré-requisitos e Dependências

Come gerando sua chave de API groq no painel. Você pode fazer login com Google ou usar um e-mail e senha. Nenhum número de telefone é necessário. A chave aparece imediatamente para copiar e colar.

Certifique-se de que seu ambiente suporte os SDKs oficiais da OpenAI. Nossa URL base é HTTPS://api.apigroq.com/v1. Isso funciona com qualquer cliente que aceite endpoints padrão da OpenAI. Você não precisa instalar middleware extra.

Autenticando sua chave de API groq

Envie sua chave no cabeçalho Authorization como um token Bearer. Isso autentica cada solicitação ao serviço de IA sem censura. Se a chave for inválida, você receberá um erro 401. Se não tiver créditos, receberá um erro 402.

• Cabeçalho: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• Não exponha chaves no código do lado do cliente.

Enviando Sua Primeira Conclusão

Envie uma requisição POST para /v1/chat/completions. Use o ID do modelo uncensored. Este modelo responde sem recusas para uso adulto legal. Defina top_p para 1 e temperature para 0 para resultados consistentes.

Copycurl https://api.apigroq.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list dependencies in requirements.txt"}]
  }'

A resposta retorna apenas texto. Não são gerados embeddings ou imagens. Erros não consomem seu crédito pré-pago.

Lidando com Respostas de Streaming

Use Server-Sent Events para entrega de tokens em tempo real. Defina stream: true na sua solicitação. Cada chunk contém texto parcial. O último chunk inclui detalhes de uso de tokens.

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)

Esta abordagem reduz a latência percebida para respostas extensas. Seu cliente deve lidar com o data: prefixo e analise objetos JSON.

Integração do SDK Python

Instale o pacote oficial da OpenAI para Python. Configure o cliente com nossa URL base e sua chave. Isso permite o uso direto do LLM sem censura sem o OpenRouter.

Copyfrom openai import OpenAI

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

O SDK gerencia automaticamente as tentativas de reconexão e o parsing de JSON. Você também pode habilitar o modo JSON definindo response_format para {"type": "json_object"}.

SDK Node e Limites

Use o cliente OpenAI Node.js da mesma forma. Defina a URL base para o nosso endpoint. Monitore seus limites de taxa de perto.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Você está limitado a 300 solicitações por minuto por chave. Você pode ter 8 solicitações concorrentes. O corpo da solicitação deve permanecer abaixo de 8 MB. A janela de contexto é de 100,000 tokens no total. A saída máxima é de 16,000 tokens, a menos que especificado de outra forma.