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curl: a LLM API a partir do terminal

Q: Como faço para comparar dois modelos rapidamente?

Rode o mesmo arquivo duas vezes e altere apenas model, por exemplo deepseek-v4-pro e gpt-oss-120b; as linhas usage mostram quanto cada resposta custou em tokens.

Toda chamada é HTTPS simples com um corpo JSON, então curl basta para testar uma chave, comparar dois modelos ou fazer um script rápido. jq deixa o JSON legível; os dois vêm na maioria dos sistemas ou instalam com um comando.

Última atualização: 23 de outubro de 2026 · 4 min de leitura

Resposta rápida

Como chamo LLMwithCrypto com curl?

Envie um POST para https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions com -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY", um content type JSON e um corpo contendo model e messages. LLMwithCrypto retorna o objeto de resposta da OpenAI; passe-o para jq para imprimir a resposta e as contagens de tokens. Adicione -N e "stream": true para ver o texto chegar ao vivo, conforme documentado em 23 de outubro de 2026.

Como defino a chave uma vez só?

Exporte-a na sua sessão do shell para que todo comando possa usá-la, e mantenha-a fora do histórico do shell e de scripts compartilhados:

Linux e macOS: export LLMWITHCRYPTO_API_KEY=… no terminal, ou em um arquivo .env que seus scripts carregam e que nunca é commitado.
Windows PowerShell: $env:LLMWITHCRYPTO_API_KEY = "…", depois rode os comandos no Git Bash ou WSL, ou adapte as aspas.

Crie uma chave de API por app, agente ou colega de equipe e revogue qualquer uma delas pelo dashboard sem mexer nas outras.

Uma resposta curta e suas contagens de tokens

curl -s "https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "gpt-oss-20b", "messages": [{"role": "user", "content": "One word for fast?"}], "max_tokens": 20}' \
  | jq -r '.choices[0].message.content, "\(.usage.prompt_tokens) in, \(.usage.completion_tokens) out"'

Como evito problemas de aspas?

Coloque o corpo em um arquivo. Aspas do shell e aspas do JSON brigam assim que um prompt contém um apóstrofo ou um cifrão; um arquivo evita os dois. --data @request.json envia o arquivo como está.

Uma requisição lida de um arquivo

cat > request.json <<'EOF'
{
  "model": "deepseek-v4-pro",
  "messages": [
    {"role": "system", "content": "You review shell scripts."},
    {"role": "user", "content": "Is it safe to run rm -rf \"$DIR\"/ when DIR may be empty?"}
  ],
  "max_tokens": 300
}
EOF
curl -s "https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  --data @request.json | jq -r '.choices[0].message.content'

Como faço para acompanhar uma resposta transmitida em streaming?

-N desativa o buffer de saída do curl, então cada server-sent event é impresso assim que chega. Você verá linhas data: brutas; a página de streaming explica cada uma.

Resposta em streaming, eventos brutos

curl -sN "https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "deepseek-v4.1-flash",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a haiku about latency."}],
    "stream": true,
    "stream_options": {"include_usage": true},
    "max_tokens": 120
  }'

Como faço para listar os modelos e conferir o crédito?

As duas chamadas são gratuitas. A primeira imprime um id de modelo por linha, pronto para o campo model; a segunda imprime o crédito restante em dólares.

Ids de modelo

curl -s "https://llmwithcrypto.com/api/v1/models" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY" | jq -r '.data[].id'

Crédito restante

curl -s "https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits" \
  -H "Authorization: Bearer $LLMWITHCRYPTO_API_KEY" | jq -r '.balance_usd'

Como faço para ver um erro no terminal?

Adicione -w "\nHTTP %{http_code}\n" para imprimir o status após o corpo. O corpo de um erro é um pequeno objeto JSON com um campo code, como invalid_api_key, insufficient_balance ou model_not_found; a página de erros explica cada um. Com jq, .error.code // empty imprime o código quando existe e nada caso contrário, o que facilita criar ramificações em scripts.

Erros não custam nada. Você paga por token a partir do seu saldo: tokens de entrada e de saída são contados pelo tokenizer do próprio modelo e cobrados ao preço daquele modelo por 1M de tokens. Uma chamada que termina em erro não custa nada.

Posso criar um script de lote com curl?

Para um punhado de requisições, um loop de shell sobre arquivos resolve: um corpo JSON por arquivo, um curl por arquivo, resultados gravados ao lado deles. Mantenha sequencial ou rode alguns por vez com xargs -P 4, para ficar abaixo do seu rate limit. Toda conta tem um limite de requisições e de tokens por minuto, mostrado no dashboard; peça ao suporte e ele pode ser aumentado.

Para volumes maiores, retentativas e concorrência são mais fáceis em código: as páginas Python e Node.js têm exemplos de lote prontos com limite de concorrência.

curl: perguntas comuns

Por que recebo um erro 401?

A chave está ausente, digitada errado ou revogada, ou a variável não está definida neste shell. Rode echo ${#LLMWITHCRYPTO_API_KEY} para verificar se ela não está vazia.

Como faço para comparar dois modelos rapidamente?

Rode o mesmo arquivo duas vezes e altere apenas model, por exemplo deepseek-v4-pro e gpt-oss-120b; as linhas usage mostram quanto cada resposta custou em tokens.

Meu prompt é armazenado?

Não. Não armazenamos seus prompts nem as respostas do modelo: assim que uma resposta é enviada, o texto dela se vai. Cada chamada deixa uma linha de log com o horário, a conta, o modelo e as contagens de tokens, apagada após 30 dias.