# Quick start dell'API LLM: la tua prima chat completion in due minuti

> Quick start per un'API LLM compatibile con OpenAI pagata in criptovalute: ottieni una chiave, invia la tua prima chat completion con curl e leggi l'utilizzo.

- URL: https://llmwithcrypto.com/it/docs/
- Ultimo aggiornamento: 2026-10-23
- Editore: LLMwithCrypto (https://llmwithcrypto.com)

L'API parla il formato delle chat completions di OpenAI, quindi il client che già usi funziona: cambia la base URL, la chiave e il nome del modello. Questa pagina va da un saldo vuoto a una prima risposta, poi rimanda a ogni altra pagina della documentazione.

**Risposta rapida — Come faccio la mia prima chiamata a un'API LLM compatibile con OpenAI pagata in criptovalute?**

Punta l'SDK OpenAI, o qualsiasi client HTTP, su `https://llmwithcrypto.com/api/v1` e invia la tua chiave come Bearer token. **LLMwithCrypto** risponde nel formato chat completions di OpenAI e addebita i token al tuo credito prepagato. Al 23 ottobre 2026, DeepSeek V4 Pro costa $1.254 per milione di token in input e $3.762 per milione di token in output. Senza KYC; paghi in criptovalute.

## L'API in una scheda

| Attributo | Valore |
| --- | --- |
| Base URL | `https://llmwithcrypto.com/api/v1` |
| Chat | `POST https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions` |
| Elenco dei modelli | `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/models` |
| Crediti rimanenti | `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits` |
| Autenticazione | Passa la tua chiave API come Bearer token nell'header Authorization, come fa l'SDK di OpenAI |
| Fatturazione | Paghi per token dal tuo saldo: i token di input e di output vengono contati dal tokenizer del modello stesso e addebitati al prezzo di quel modello per 1M di token. Una chiamata che termina con un errore non costa nulla |
| Compatibilità | L'API parla il formato chat completions di OpenAI: punta l'SDK di OpenAI, LangChain o qualsiasi strumento compatibile con OpenAI alla nostra base URL con la tua chiave e cambia il nome del modello |
| Pack più piccolo | $25 di crediti API per 25 USD; I crediti non hanno data di scadenza: quello che non spendi questo mese è ancora lì l'anno prossimo |

## Come ottengo una chiave API?

Non c'è un modulo di registrazione né una verifica dell'identità. La parte più lunga è aspettare che la blockchain confermi il pagamento.

1. **Ricarica il saldo in criptovalute** — Invia almeno 25 USD in BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC. Accedi con un numero di account; un indirizzo email è facoltativo.
2. **Acquista un pack di crediti** — $25 di crediti API per 25 USD basta per provare tutti i modelli. Il credito paga qualsiasi modello, quindi la dimensione del pack decide solo quanto spesso ricarichi.
3. **Copia la chiave** — Una volta confermato il tuo versamento in criptovalute e acquistato un pack di crediti, la tua chiave API ti aspetta nella dashboard. Tienila in una variabile d'ambiente chiamata LLMWITHCRYPTO_API_KEY.

## Come è fatta la prima chiamata?

Una singola POST HTTPS con un body JSON. Due campi sono obbligatori: `model`, uno degli id nella [pagina dei modelli](https://llmwithcrypto.com/it/models/), e `messages`, la conversazione fino a quel momento. Tutto il resto è opzionale. `max_tokens` conviene impostarlo fin dall'inizio: limita la lunghezza della risposta e, con essa, il costo della chiamata.

I tre snippet qui sotto inviano la stessa richiesta. Imposta prima `LLMWITHCRYPTO_API_KEY` nella tua shell, poi esegui quello che corrisponde al tuo stack.

*curl: una 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: l'SDK OpenAI con una nuova base URL*

```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: il pacchetto openai con una nuova 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');

```

## Cosa torna indietro?

Lo stesso oggetto che restituisce l'API OpenAI: un `id`, il `model` che ha risposto, un array `choices` con il `message` dell'assistente e un `finish_reason`, e un oggetto `usage`. `finish_reason` è `stop` quando il modello ha finito da solo e `length` quando ha raggiunto `max_tokens`.

`usage` è ciò che paghi: `prompt_tokens` per l'input, `completion_tokens` per l'output, entrambi contati dal tokenizer del modello stesso. Le cifre qui sotto sono illustrative.

*Body della risposta (illustrativo)*

```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
  }
}

```

## Con quale modello dovrei iniziare?

Tutti rispondono sullo stesso endpoint con la stessa chiave; cambia solo `model`. I prezzi sono per milione di token, al 23 ottobre 2026.

| Id del modello | Ideale per | Input | Output | Contesto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `deepseek-v4-pro` | Chat generale, ragionamento e codice | $1.254 | $3.762 | 1M |
| `deepseek-v4.1-flash` | Modello generale veloce ed economico | $0.285 | $1.14 | 1M |
| `gpt-oss-120b` | Ragionamento e uso di strumenti | $0.142 | $0.57 | 128K |
| `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Chat multilingue e documenti lunghi | $0.161 | $0.57 | 256K |

L'elenco completo dei 12 modelli, con le licenze, è sulla [pagina dei modelli](https://llmwithcrypto.com/it/models/).

## Come viene fatturata una chiamata?

Paghi per token dal tuo saldo: i token di input e di output vengono contati dal tokenizer del modello stesso e addebitati al prezzo di quel modello per 1M di token. Una chiamata che termina con un errore non costa nulla.

Prendi l'esempio qui sopra su DeepSeek V4 Pro: 27 token in input e 34 token in output costano 27 × $1.254 / 1.000.000 più 34 × $3.762 / 1.000.000, una piccola frazione di centesimo. La dashboard elenca ogni chiamata con i suoi token e il suo costo, e `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits` restituisce in qualsiasi momento il credito rimasto. I crediti non hanno data di scadenza: quello che non spendi questo mese è ancora lì l'anno prossimo.

## Cosa succede ai miei prompt?

Non viene conservato nulla. Non conserviamo i tuoi prompt né le risposte del modello: una volta inviata una risposta, il suo testo non c'è più. Ogni chiamata lascia una riga di log con l'ora, l'account, il modello e i conteggi dei token, cancellata dopo 30 giorni. Non addestriamo né facciamo fine-tuning di alcun modello sui tuoi prompt o output.

È anche per questo che nella dashboard non c'è una cronologia delle richieste da sfogliare: solo l'ora, il modello e i conteggi dei token di ogni chiamata. Se la tua app ha bisogno di un transcript, salvalo tu.

## Quali modelli non sono disponibili?

Non vendiamo l'accesso a GPT, Claude, Gemini o Grok: i loro produttori vietano la rivendita dell'accesso alle API senza la loro approvazione, e noi non l'abbiamo. Solo modelli open-weight le cui licenze ne consentono l'erogazione come API: DeepSeek, Qwen, gpt-oss, Mistral, Llama, Gemma e altri elencati nella pagina dei modelli. Li eseguiamo su GPU che noleggiamo e gestiamo.

Se il tuo codice chiama `gpt-4o` o un modello Claude per nome, l'API risponde `404 model_not_found`: sostituisci il nome con uno degli id open-weight qui sopra. La [pagina degli errori](https://llmwithcrypto.com/it/docs/errors/) elenca ogni codice di errore.

## Dove vado adesso?

- [Avvio rapido](https://llmwithcrypto.com/it/docs/) — Da un saldo vuoto alla prima risposta
- [Chat completions](https://llmwithcrypto.com/it/docs/chat-completions/) — Ogni campo del body e la risposta
- [Modelli e crediti](https://llmwithcrypto.com/it/docs/models/) — ID dei modelli, context window, saldo residuo
- [Streaming](https://llmwithcrypto.com/it/docs/streaming/) — Server-sent events, token per token
- [Tool calling](https://llmwithcrypto.com/it/docs/tool-calling/) — Function e output JSON
- [Errori](https://llmwithcrypto.com/it/docs/errors/) — Codici di errore, rate limit, retry
- [Python](https://llmwithcrypto.com/it/docs/python/) — L'SDK OpenAI, sincrono e asincrono
- [Node.js](https://llmwithcrypto.com/it/docs/node/) — Il pacchetto npm openai
- [curl](https://llmwithcrypto.com/it/docs/curl/) — Ricette da terminale con jq
- [LangChain](https://llmwithcrypto.com/it/docs/langchain/) — ChatOpenAI e LlamaIndex

## Avvio rapido: domande frequenti

### Mi serve un SDK speciale?

No. L'API parla il formato chat completions di OpenAI: punta l'SDK di OpenAI, LangChain o qualsiasi strumento compatibile con OpenAI alla nostra base URL con la tua chiave e cambia il nome del modello. Funziona anche con semplice HTTPS: la [pagina curl](https://llmwithcrypto.com/it/docs/curl/) ha ricette da terminale.

### C'è una prova gratuita?

Non c'è un piano gratuito: il pack di crediti più piccolo è il modo per provarlo, e i crediti non spesi non scadono mai.

### Posso usare una sola chiave per più app?

Puoi, ma una chiave per app è più sicuro. Crea una chiave API per ogni app, agente o membro del team e revoca quella che vuoi dalla dashboard senza toccare le altre.

### Quante richieste posso inviare?

Ogni account ha un limite di richieste e di token al minuto, mostrato nella dashboard; chiedi al supporto e può essere alzato. La [pagina degli errori](https://llmwithcrypto.com/it/docs/errors/) spiega cosa significa un `429` e come fare retry.

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LLMwithCrypto: LLMwithCrypto è un'API LLM compatibile con OpenAI per modelli 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 — pagati a token da un saldo prepagato in criptovalute, al 5% sotto il prezzo mediano degli host pubblici. Senza KYC: niente documento, niente selfie, niente documenti. I prompt e gli output non vengono memorizzati.