# Início rápido da LLM API: sua primeira chat completion em dois minutos

> Comece rápido numa LLM API compatível com OpenAI paga em cripto: obtenha uma chave, envie sua primeira chat completion com curl, Python ou Node.js, leia o uso.

- URL: https://llmwithcrypto.com/pt/docs/
- Última atualização: 2026-10-23
- Editor: LLMwithCrypto (https://llmwithcrypto.com)

A API fala o formato de chat completions da OpenAI, então o cliente que você já usa funciona: mude a base URL, a chave e o nome do modelo. Esta página vai de um saldo vazio até uma primeira resposta e depois aponta para todas as outras páginas da documentação.

**Resposta rápida — Como faço minha primeira chamada a uma API de LLM compatível com OpenAI paga em cripto?**

Aponte o SDK da OpenAI, ou qualquer cliente HTTP, para `https://llmwithcrypto.com/api/v1` e envie sua chave como Bearer token. **LLMwithCrypto** responde no formato chat completions da OpenAI e cobra os tokens do seu saldo pré-pago de créditos. Em 23 de outubro de 2026, o DeepSeek V4 Pro custa $1.254 por milhão de tokens de entrada e $3.762 por milhão de tokens de saída. Sem KYC; pague com cripto.

## A API em um único cartão

| Atributo | Valor |
| --- | --- |
| URL base | `https://llmwithcrypto.com/api/v1` |
| Chat | `POST https://llmwithcrypto.com/api/v1/chat/completions` |
| Lista de modelos | `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/models` |
| Crédito restante | `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits` |
| Autenticação | Passe sua chave de API como Bearer token no header Authorization, como o SDK da OpenAI faz |
| Cobrança | 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 |
| Compatibilidade | A API fala o formato de chat completions da OpenAI: aponte o SDK da OpenAI, o LangChain ou qualquer ferramenta compatível com OpenAI para a nossa base URL com a sua chave e troque o nome do modelo |
| Menor pack | $25 em créditos de API por US$ 25; O crédito não tem data de validade: o que você não gastar neste mês ainda estará lá no ano que vem |

## Como obtenho uma chave de API?

Não há formulário de cadastro nem verificação de identidade. A parte mais demorada é esperar a blockchain confirmar seu pagamento.

1. **Adicione saldo com cripto** — Envie pelo menos US$ 25 em BTC, USDT, USDC, ETH, SOL, LTC. Entre com um número de conta; um endereço de email é opcional.
2. **Compre um pack de créditos** — $25 em créditos de API por US$ 25 é suficiente para testar todos os modelos. Os créditos pagam qualquer modelo, então o tamanho do pack só define com que frequência você recarrega.
3. **Copie a chave** — Assim que sua recarga em cripto é confirmada e um pacote de créditos é comprado, sua chave de API está esperando no dashboard. Guarde-a em uma variável de ambiente chamada LLMWITHCRYPTO_API_KEY.

## Como é a primeira chamada?

Um único POST HTTPS com corpo JSON. Dois campos são obrigatórios: `model`, um dos ids da [página de modelos](https://llmwithcrypto.com/pt/models/), e `messages`, a conversa até agora. Todo o resto é opcional. Vale definir `max_tokens` desde o início: ele limita o tamanho da resposta e, com isso, o custo da chamada.

Os três trechos abaixo enviam a mesma requisição. Defina `LLMWITHCRYPTO_API_KEY` no seu shell primeiro e depois execute o que combina com sua stack.

*curl: uma 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: o SDK da OpenAI com uma nova 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: o pacote openai com uma nova 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');

```

## O que volta?

O mesmo objeto que a API da OpenAI retorna: um `id`, o `model` que respondeu, um array `choices` com o `message` do assistente e um `finish_reason`, e um objeto `usage`. `finish_reason` é `stop` quando o modelo terminou sozinho e `length` quando atingiu `max_tokens`.

`usage` é o que você paga: `prompt_tokens` pela entrada, `completion_tokens` pela saída, ambos contados pelo tokenizer do próprio modelo. Os números abaixo são ilustrativos.

*Corpo da resposta (ilustrativo)*

```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
  }
}

```

## Com qual modelo devo começar?

Todos respondem no mesmo endpoint com a mesma chave; mude apenas `model`. Os preços são por milhão de tokens, em 23 de outubro de 2026.

| Id do modelo | Bom para | Entrada | Saída | Contexto |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| `deepseek-v4-pro` | Chat geral, raciocínio e código | $1.254 | $3.762 | 1M |
| `deepseek-v4.1-flash` | Modelo geral rápido e de baixo custo | $0.285 | $1.14 | 1M |
| `gpt-oss-120b` | Raciocínio e uso de ferramentas | $0.142 | $0.57 | 128K |
| `qwen3-235b-a22b-instruct-2507` | Chat multilíngue e documentos longos | $0.161 | $0.57 | 256K |

A lista completa dos 12 modelos, com licenças, está na [página de modelos](https://llmwithcrypto.com/pt/models/).

## Como uma chamada é cobrada?

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.

Pegue o exemplo acima no DeepSeek V4 Pro: 27 tokens de entrada e 34 tokens de saída custam 27 × $1.254 / 1.000.000 mais 34 × $3.762 / 1.000.000, uma pequena fração de centavo. O dashboard lista cada chamada com seus tokens e seu custo, e `GET https://llmwithcrypto.com/api/v1/credits` retorna os créditos restantes a qualquer momento. O crédito não tem data de validade: o que você não gastar neste mês ainda estará lá no ano que vem.

## O que acontece com meus prompts?

Nada é armazenado. 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. Nunca treinamos nem fazemos fine-tuning de nenhum modelo com seus prompts ou saídas.

É também por isso que não há histórico de requisições para consultar no dashboard: apenas a hora, o modelo e as contagens de tokens de cada chamada. Se seu app precisa de um transcript, armazene do seu lado.

## Quais modelos não estão disponíveis?

Não vendemos acesso ao GPT, Claude, Gemini ou Grok: seus criadores proíbem a revenda de acesso à API sem a aprovação deles, e nós não temos essa aprovação. Apenas modelos open-weight cujas licenças permitem servi-los como API: DeepSeek, Qwen, gpt-oss, Mistral, Llama, Gemma e outros listados na página de modelos. Nós os executamos em GPUs que alugamos e operamos.

Se seu código chama `gpt-4o` ou um modelo Claude pelo nome, a API responde `404 model_not_found`: substitua o nome por um dos ids de pesos abertos acima. A [página de erros](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/errors/) lista todos os códigos de erro.

## Para onde vou agora?

- [Início rápido](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/) — Do saldo zerado à primeira resposta
- [Chat completions](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/chat-completions/) — Todos os campos do corpo e da resposta
- [Modelos e créditos](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/models/) — IDs de modelo, janelas de contexto, saldo restante
- [Streaming](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/streaming/) — Server-sent events, token por token
- [Chamada de ferramentas](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/tool-calling/) — Funções e saída JSON
- [Erros](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/errors/) — Códigos de erro, rate limits, novas tentativas
- [Python](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/python/) — O SDK da OpenAI, sync e async
- [Node.js](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/node/) — O pacote npm openai
- [curl](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/curl/) — Receitas de terminal com jq
- [LangChain](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/langchain/) — ChatOpenAI e LlamaIndex

## Início rápido: perguntas comuns

### Preciso de um SDK especial?

Não. A API fala o formato de chat completions da OpenAI: aponte o SDK da OpenAI, o LangChain ou qualquer ferramenta compatível com OpenAI para a nossa base URL com a sua chave e troque o nome do modelo. HTTPS puro também funciona: a [página de curl](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/curl/) tem receitas de terminal.

### Existe teste gratuito?

Não há plano gratuito: o menor pacote de créditos é a forma de experimentar, e o crédito não gasto nunca expira.

### Posso usar uma chave para vários apps?

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

### Quantas requisições posso enviar?

Toda conta tem um limite de requisições e de tokens por minuto, mostrado no dashboard; peça ao suporte e ele pode ser aumentado. A [página de erros](https://llmwithcrypto.com/pt/docs/errors/) explica o que significa um `429` e como tentar de novo.

---

LLMwithCrypto: O LLMwithCrypto é uma API de LLM compatível com OpenAI para modelos 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 — paga por token a partir de um saldo cripto pré-pago, a 5% abaixo do preço mediano dos hosts públicos. Sem KYC: sem documento de identidade, sem selfie, sem documentos. Prompts e respostas não são armazenados.