# Quick start de l'API LLM : votre premier chat completion en deux minutes

> Démarrez avec une API LLM compatible OpenAI payée en crypto : obtenez une clé et envoyez votre premier chat completion avec curl, Python ou Node.js.

- URL: https://llmwithcrypto.com/fr/docs/
- Dernière mise à jour: 2026-10-23
- Éditeur: LLMwithCrypto (https://llmwithcrypto.com)

L'API parle le format chat completions d'OpenAI, donc le client que vous utilisez déjà fonctionne : changez l'URL de base, la clé et le nom du modèle. Cette page va d'un solde vide à une première réponse, puis renvoie vers toutes les autres pages de la docs.

**Réponse rapide — Comment effectuer mon premier appel à une API LLM compatible OpenAI payée en crypto ?**

Pointez le SDK OpenAI, ou n'importe quel client HTTP, vers `https://llmwithcrypto.com/api/v1` et envoyez votre clé en tant que Bearer token. **LLMwithCrypto** répond au format chat completions d'OpenAI et facture les tokens depuis votre crédit prépayé. Au 23 octobre 2026, DeepSeek V4 Pro coûte $1.254 par million de tokens en entrée et $3.762 par million de tokens en sortie. Sans KYC ; payez en crypto.

## L'API sur une carte

| Attribut | Valeur |
| --- | --- |
| URL de base | `https://llmwithcrypto.com/api/v1` |
| Chat | `POST https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions` |
| Liste des modèles | `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/models` |
| Crédit restant | `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits` |
| Authentification | Passez votre clé API en Bearer token dans l'en-tête Authorization, comme le fait le SDK OpenAI |
| Facturation | Vous payez au token depuis votre solde : les tokens d'entrée et de sortie sont comptés par le tokenizer du modèle lui-même et facturés au prix de ce modèle par 1M de tokens. Un appel qui se termine par une erreur ne coûte rien |
| Compatibilité | L'API parle le format chat completions d'OpenAI : pointez le SDK OpenAI, LangChain ou tout outil compatible OpenAI vers notre URL de base avec votre clé, et changez le nom du modèle |
| Plus petit pack | $25 de crédits API pour 25 $US ; Les crédits n'ont pas de date d'expiration : ce que vous ne dépensez pas ce mois-ci est toujours là l'année prochaine |

## Comment obtenir une clé API ?

Il n'y a pas de formulaire d'inscription ni de vérification d'identité. Le plus long est d'attendre la confirmation de votre paiement par la blockchain.

1. **Approvisionnez votre solde en crypto** — Envoyez au moins 25 $US en BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC. Connectez-vous avec un numéro de compte ; une adresse email est facultative.
2. **Achetez un pack de crédits** — $25 de crédits API pour 25 $US suffit pour essayer tous les modèles. Le crédit paie n'importe quel modèle, donc la taille du pack décide seulement de la fréquence de vos recharges.
3. **Copiez la clé** — Une fois votre recharge crypto confirmée et un pack de crédits acheté, votre clé API vous attend dans le dashboard. Gardez-la dans une variable d'environnement nommée LLMWITHCRYPTO_API_KEY.

## À quoi ressemble le premier appel ?

Un seul POST HTTPS avec un corps JSON. Deux champs sont obligatoires : `model`, l'un des ids de la [page des modèles](https://llmwithcrypto.com/fr/models/), et `messages`, la conversation jusqu'ici. Tout le reste est optionnel. `max_tokens` mérite d'être défini dès le départ : il plafonne la longueur de la réponse, et donc le coût de l'appel.

Les trois extraits ci-dessous envoient la même requête. Définissez d'abord `LLMWITHCRYPTO_API_KEY` dans votre shell, puis lancez celui qui correspond à votre stack.

*curl : une chat completion*

```bash
curl -s "https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4-pro",
    "messages": [
      {"role": "system", "content": "Answer in two sentences."},
      {"role": "user", "content": "What is a context window?"}
    ],
    "max_tokens": 200
  }'

```

*Python : le SDK OpenAI avec une nouvelle URL de base*

```python
import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1",
    api_key=os.environ["LLMWITHCRYPTO_API_KEY"],
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-pro",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Answer in two sentences."},
        {"role": "user", "content": "What is a context window?"},
    ],
    max_tokens=200,
)
print(resp.choices[0].message.content)
print(resp.usage.prompt_tokens, "in,", resp.usage.completion_tokens, "out")

```

*Node.js : le package openai avec un nouveau baseURL*

```javascript
import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
  apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: 'deepseek-v4-pro',
  messages: [
    { role: 'system', content: 'Answer in two sentences.' },
    { role: 'user', content: 'What is a context window?' },
  ],
  max_tokens: 200,
});
console.log(resp.choices[0].message.content);
console.log(resp.usage.prompt_tokens, 'in,', resp.usage.completion_tokens, 'out');

```

## Que renvoie l'API ?

Le même objet que renvoie l'API OpenAI : un `id`, le `model` qui a répondu, un tableau `choices` avec le `message` de l'assistant et un `finish_reason`, et un objet `usage`. `finish_reason` vaut `stop` quand le modèle a terminé de lui-même et `length` quand il a atteint `max_tokens`.

`usage` est ce que vous payez : `prompt_tokens` pour l'entrée, `completion_tokens` pour la sortie, les deux comptés par le tokenizer du modèle. Les chiffres ci-dessous sont illustratifs.

*Corps de la réponse (illustratif)*

```json
{
  "id": "chatcmpl-8f2c41d0a7b94e1c",
  "object": "chat.completion",
  "created": 1792742400,
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "choices": [
    {
      "index": 0,
      "message": {
        "role": "assistant",
        "content": "A context window is the maximum number of tokens a model can read and write in one request. Anything beyond it must be cut or summarized before the call."
      },
      "finish_reason": "stop"
    }
  ],
  "usage": {
    "prompt_tokens": 27,
    "completion_tokens": 34,
    "total_tokens": 61
  }
}

```

## Par quel modèle commencer ?

Tous répondent sur le même endpoint avec la même clé ; changez uniquement `model`. Les prix sont par million de tokens, au 23 octobre 2026.

| ID du modèle | Idéal pour | Entrée | Sortie | Contexte |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `deepseek-v4-pro` | Chat général, raisonnement et code | $1.254 | $3.762 | 1M |
| `deepseek-v4.1-flash` | Modèle général rapide et économique | $0.285 | $1.14 | 1M |
| `gpt-oss-120b` | Raisonnement et utilisation d'outils | $0.142 | $0.57 | 128K |
| `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Chat multilingue et documents longs | $0.161 | $0.57 | 256K |

La liste complète des 12 modèles, avec les licences, se trouve sur la [page des modèles](https://llmwithcrypto.com/fr/models/).

## Comment un appel est-il facturé ?

Vous payez au token depuis votre solde : les tokens d'entrée et de sortie sont comptés par le tokenizer du modèle lui-même et facturés au prix de ce modèle par 1M de tokens. Un appel qui se termine par une erreur ne coûte rien.

Reprenons l'exemple ci-dessus sur DeepSeek V4 Pro : 27 tokens en entrée et 34 tokens en sortie coûtent 27 × $1.254 / 1 000 000 plus 34 × $3.762 / 1 000 000, une petite fraction de centime. Le tableau de bord liste chaque appel avec ses tokens et son coût, et `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits` renvoie le crédit restant à tout moment. Les crédits n'ont pas de date d'expiration : ce que vous ne dépensez pas ce mois-ci est toujours là l'année prochaine.

## Que deviennent mes prompts ?

Rien n'est conservé. Nous ne stockons ni vos prompts ni les réponses du modèle : une fois une réponse envoyée, son texte a disparu. Chaque appel laisse une ligne de log avec l'heure, le compte, le modèle et le nombre de tokens, supprimée après 30 jours. Nous n'entraînons ni n'affinons jamais aucun modèle sur vos prompts ou vos sorties.

C'est aussi pourquoi il n'y a pas d'historique de requêtes à parcourir dans le tableau de bord : seulement l'heure, le modèle et le nombre de tokens de chaque appel. Si votre app a besoin d'une transcription, stockez-la de votre côté.

## Quels modèles ne sont pas disponibles ?

Nous ne vendons pas d'accès à GPT, Claude, Gemini ou Grok : leurs éditeurs interdisent la revente d'accès API sans leur autorisation, et nous ne l'avons pas. Uniquement des modèles open-weight dont les licences autorisent leur mise à disposition sous forme d'API : DeepSeek, Qwen, gpt-oss, Mistral, Llama, Gemma et d'autres listés sur la page des modèles. Nous les exécutons sur des GPU que nous louons et exploitons.

Si votre code appelle `gpt-4o` ou un modèle Claude par son nom, l'API répond `404 model_not_found` : remplacez le nom par l'un des ids open-weight ci-dessus. La [page des erreurs](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/errors/) liste tous les codes d'erreur.

## Où aller ensuite ?

- [Démarrage rapide](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/) — D'un solde vide à une première réponse
- [Chat completions](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/chat-completions/) — Chaque champ du corps et la réponse
- [Models et credits](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/models/) — Identifiants de modèle, fenêtres de contexte, solde restant
- [Streaming](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/streaming/) — Événements envoyés par le serveur, jeton par jeton
- [Appel d'outils](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/tool-calling/) — Fonctions et sortie JSON
- [Erreurs](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/errors/) — Codes d'erreur, rate limits, tentatives de nouvelle tentative
- [Python](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/python/) — Le SDK OpenAI, synchrone et asynchrone
- [Node.js](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/node/) — Le paquet npm openai
- [curl](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/curl/) — Recettes pour terminal avec jq
- [LangChain](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/langchain/) — ChatOpenAI et LlamaIndex

## Démarrage rapide : questions fréquentes

### Ai-je besoin d'un SDK spécial ?

Non. L'API parle le format chat completions d'OpenAI : pointez le SDK OpenAI, LangChain ou tout outil compatible OpenAI vers notre URL de base avec votre clé, et changez le nom du modèle. Le HTTPS simple fonctionne aussi : la [page curl](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/curl/) contient des recettes pour terminal.

### Existe-t-il un essai gratuit ?

Il n'y a pas d'offre gratuite : le plus petit pack de crédits est le moyen de l'essayer, et les crédits non dépensés n'expirent jamais.

### Puis-je utiliser une seule clé pour plusieurs applications ?

Vous pouvez, mais une clé par application est plus sûr. Créez une clé API par app, agent ou coéquipier et révoquez n'importe laquelle depuis le dashboard sans toucher aux autres.

### Combien de requêtes puis-je envoyer ?

Chaque compte a une limite de requêtes et de tokens par minute, affichée dans le dashboard ; demandez au support, elle peut être augmentée. La [page des erreurs](https://llmwithcrypto.com/fr/docs/errors/) explique ce que signifie un `429` et comment réessayer.

---

LLMwithCrypto: LLMwithCrypto est une API LLM compatible OpenAI pour les modèles open-weight — DeepSeek V4 Pro, DeepSeek V4.1 Flash, DeepSeek R1, Qwen3.5 397B A17B, Qwen3 235B A22B Instruct, gpt-oss-120b, gpt-oss-20b, GLM-4.7, Llama 3.3 70B Instruct, Gemma 4 31B, Mistral Large 3, Mistral Small 4 — facturés au token depuis un solde crypto prépayé, à 5 % en dessous du prix médian des hébergeurs publics. Sans KYC : pas de pièce d'identité, pas de selfie, pas de documents. Les prompts et les sorties ne sont pas stockés.