Réponse rapide
Comment utiliser le SDK OpenAI avec des modèles à poids ouverts ?
Changez trois valeurs : l'URL de base, la clé API et le nom du modèle. Avec LLMwithCrypto, définissez l'URL de base sur https://llmwithcrypto.com/api/v1, utilisez une clé de votre tableau de bord et choisissez un id de modèle comme deepseek-v4-pro ou gpt-oss-120b. Au 23 octobre 2026, DeepSeek V4 Pro coûte $1.254 par million de tokens en entrée. Le reste de votre code ne change pas.
Quels sont les trois changements ?
URL de base
Faites pointer le client vers
https://llmwithcrypto.com/api/v1au lieu d'OpenAI. Les SDK Python et Node.js acceptent tous deux une optionbase_url/baseURL, et lisent la variable d'environnementOPENAI_BASE_URL.clé API
Créez une clé dans votre tableau de bord et gardez-la dans
LLMWITHCRYPTO_API_KEY. Passez votre clé API en Bearer token dans l'en-tête Authorization, comme le fait le SDK OpenAI.Nom du modèle
Remplacez
gpt-…par l'un de nos ids, par exempledeepseek-v4-pro.GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/modelsliste tous les ids que votre clé peut appeler.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1",
api_key=os.environ["LLMWITHCRYPTO_API_KEY"],
)
reply = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this changelog in three bullet points: ..."}],
)
print(reply.choices[0].message.content)
print(reply.usage)
import OpenAI from 'openai';
const client = new OpenAI({
baseURL: 'https://llmwithcrypto.com/api/v1',
apiKey: process.env.LLMWITHCRYPTO_API_KEY,
});
const reply = await client.chat.completions.create({
model: 'gpt-oss-120b',
messages: [{ role: 'user', content: 'Write a regex that matches ISO 8601 dates.' }],
});
console.log(reply.choices[0].message.content);
Quel modèle ouvert essayer selon la tâche ?
Un point de départ par tâche, d'après l'usage pour lequel chaque créateur de modèle l'a conçu. Testez sur vos propres prompts avant de basculer : aucun modèle n'est une copie interchangeable d'un autre. Prix par 1M de tokens en entrée / sortie, au 23 octobre 2026.
| Tâche | Modèle à essayer | ID API | Contexte | Prix (entrée / sortie) |
|---|---|---|---|---|
| Chat général, raisonnement et code | DeepSeek V4 Pro | deepseek-v4-pro | 1M | $1.254 / $3.762 |
| Appels à fort volume et à faible coût | DeepSeek V4.1 Flash | deepseek-v4.1-flash | 1M | $0.285 / $1.14 |
| Raisonnement et utilisation d'outils | gpt-oss-120b | gpt-oss-120b | 128K | $0.142 / $0.57 |
| Raisonnement rapide sur petits modèles | gpt-oss-20b | gpt-oss-20b | 128K | $0.033 / $0.161 |
| Codage et agents | GLM-4.7 | glm-4.7 | 200K | $0.57 / $2.09 |
| Chat multilingue et documents longs | Qwen3 235B A22B Instruct | qwen3-235b-a22b-instruct-2507 | 256K | $0.161 / $0.57 |
| Raisonnement étape par étape | DeepSeek R1 | deepseek-r1 | 160K | $0.57 / $2.208 |
| Un modèle européen | Mistral Large 3 | mistral-large-3 | 256K | $0.475 / $1.424 |
Prix vérifiés le
La page des modèles liste les douze, avec leurs licences.
Qu'est-ce qui se comporte différemment après le changement ?
- Nombre de tokens. 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. Chaque modèle a son propre tokenizer, donc un même texte peut compter un nombre de tokens différent de celui d'OpenAI.
- Fonctionnalités par modèle. Le streaming fonctionne sur tous les modèles ; le tool calling et la sortie JSON suivent ce que chaque modèle prend lui-même en charge. Vérifiez la page des modèles avant de compter sur le tool calling ou la sortie JSON.
- Style et qualité de sortie. Les modèles répondent différemment. Lancez vos propres prompts de test, surtout pour la sortie structurée.
- Fonctionnalités des modèles fermés. Les endpoints et modèles propres à OpenAI ne sont pas disponibles ici. 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.
Pourquoi les équipes déplacent-elles leurs charges de travail vers des modèles ouverts ?
Surtout pour le prix et le contrôle. Les modèles à poids ouverts sont servis par de nombreux hébergeurs, et le prix médian de DeepSeek V4 Pro sur 7 hôtes était de $1.32 par million de tokens en entrée au 23 octobre 2026. L'usage suit : dans la semaine au 21 octobre 2026, DeepSeek V4.1 Flash était le modèle le plus utilisé dans les classements publics d'OpenRouter.
Avec LLMwithCrypto, vous pouvez aussi payer sans carte : BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC, à partir d'une recharge de 25 $US, sans KYC.
Passer d'OpenAI : questions fréquentes
Le streaming fonctionne-t-il toujours ?
Oui, avec stream: true, comme avec OpenAI. La doc sur le streaming montre le format des événements.
Ai-je besoin d'un nouveau SDK ?
Non. Les SDK officiels OpenAI fonctionnent ; seuls l'URL de base, la clé et le nom du modèle changent. LangChain fonctionne de la même façon, voir la doc LangChain.
Puis-je garder GPT pour certains appels ?
Oui, en gardant un second client pointé vers OpenAI avec votre clé OpenAI. Nous ne vendons pas de modèles GPT.
Comment vérifier le coût d'un appel ?
Chaque réponse contient un objet usage avec les tokens d'entrée et de sortie ; le dashboard affiche le coût de chaque appel, et GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits renvoie ce qu'il reste.
Sources (1)
- Classements OpenRouter openrouter.ai/rankings — OpenRouter (read 2026-10-23)