Kısa yanıt
LLMwithCrypto Python'dan nasıl çağırırım?
Resmi paketi pip install openai ile kurun, ardından istemciyi base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1" ve LLMWITHCRYPTO_API_KEY içindeki anahtarınızla oluşturun. LLMwithCrypto, deepseek-v4-pro veya gpt-oss-120b gibi 12 açık ağırlıklı model için client.chat.completions.create() adresini OpenAI API gibi yanıtlar. Akış, async ve tool call'lar 23 Ekim 2026'da belgelendiği üzere her zamanki gibi çalışır.
Neye ihtiyacınız var
| Python | 3.9 veya daha yeni |
|---|---|
| Paket | openai (resmi); credits çağrısı için requests |
| Base URL | https://llmwithcrypto.com/api/v1 |
| Anahtar | LLMWITHCRYPTO_API_KEY ortam değişkeninde, asla kodda değil |
| Model kimlikleri | models page üzerinde veya client.models.list() ile |
Tek bir isteği nasıl gönderirim?
İstemciyi bir kez oluşturun ve yeniden kullanın: çağrılar arasında bağlantıyı açık tutar. SDK burada base URL için kendiliğinden hiçbir ortam değişkeni okumaz, bu yüzden açıkça geçin.
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")
Aynı anda çok sayıda isteği nasıl çalıştırırım?
AsyncOpenAI ile asyncio.gather kullanın ve kaç isteğin paralel çalışacağını sınırlamak için bir semaphore ekleyin. Dört güvenli bir başlangıçtır; rate limit'inizin altında kaldığınız sürece artırın. Her hesabın dashboard'da gösterilen bir dakika başına istek ve token limiti vardır; destek ekibine sorun, yükseltilebilir.
import asyncio
import os
from openai import AsyncOpenAI
client = AsyncOpenAI(
base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1",
api_key=os.environ["LLMWITHCRYPTO_API_KEY"],
)
LIMIT = asyncio.Semaphore(4)
async def summarize(text):
async with LIMIT:
resp = await client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": "Summarize in one sentence."},
{"role": "user", "content": text},
],
max_tokens=80,
)
return resp.choices[0].message.content
async def main():
docs = ["First report text...", "Second report text...", "Third report text..."]
for summary in await asyncio.gather(*(summarize(d) for d in docs)):
print("-", summary)
asyncio.run(main())
Yanıtı nasıl akış (stream) olarak alırım?
stream=True iletin ve chunk'lar üzerinde döngü kurun; her chunk delta.content içinde bir metin parçası taşır. stream_options={"include_usage": True} ile son chunk token sayılarını taşır. Streaming sayfası formatı açıklıyor.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://llmwithcrypto.com/api/v1",
api_key=os.environ["LLMWITHCRYPTO_API_KEY"],
)
stream = client.chat.completions.create(
model="deepseek-v4.1-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Write a haiku about latency."}],
stream=True,
stream_options={"include_usage": True},
max_tokens=120,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)
if chunk.usage:
print("\n", chunk.usage.prompt_tokens, "in,", chunk.usage.completion_tokens, "out")
Bir isteğin ne kadara mal olduğunu nasıl bilirim?
usage sayılarını modelin milyon token başına fiyatlarıyla çarpın. 23 Ekim 2026 itibarıyla DeepSeek V4 Pro, milyon giriş token'ı başına $1.254 ve milyon çıkış token'ı başına $3.762 tutuyor; örnek bu iki sayıyı sabit kodluyor, bu yüzden fiyatlar değiştiğinde bunları fiyatlandırma sayfasından güncelleyin. Dashboard her çağrının tam maliyetini gösterir.
import os
from openai import OpenAI
# prices per 1M tokens of the models you use, copied from the pricing page
PRICES = {"deepseek-v4-pro": (1.254, 3.762)}
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": "user", "content": "Give me three names for a coffee shop."}],
max_tokens=100,
)
price_in, price_out = PRICES[resp.model]
cost = (resp.usage.prompt_tokens * price_in + resp.usage.completion_tokens * price_out) / 1_000_000
print(resp.choices[0].message.content)
print(f"cost: ${cost:.6f}")
Mevcut bir OpenAI uygulamasını nasıl taşırım?
Genellikle tek bir dosyada üç değişiklik:
- İstemci.
base_urlekleyin ve anahtarıOpenAI()veyaAsyncOpenAI()oluşturduğunuz yerdeLLMWITHCRYPTO_API_KEYüzerinden okuyun. - Model adları. Her
gpt-…adını modeller sayfasındaki bir id ile değiştirin. Tüm projeyi arayın: model adları config dosyalarında, prompt'larda ve testlerde saklanır. - Güvendiğiniz özellikler. Chat, streaming ve system prompt'lar her yerde çalışır. Tool calling ve JSON çıktısı modele bağlıdır, bu yüzden mevcut testlerinizi seçtiğiniz model üzerinde çalıştırın.
Geri kalan her şey aynı kalır: prompt'larınız, retry mantığınız, choices ve usage ayrıştırmanız. Geçiş rehberi ayrıntıları adım adım anlatır.
Anahtar nerede durmalı?
Ortam değişkenlerinde, asla kodda değil. Yerelde uygulamanızın yüklediği ve .gitignore içinde listelenen bir .env dosyası yeterlidir; production'da barındırıcınızın veya CI'nızın secret store'unu kullanın. Her uygulamaya veya servise kendi anahtarını verin, böylece diğerlerini durdurmadan birini iptal edebilirsiniz. Her uygulama, agent veya ekip arkadaşı için bir API anahtarı oluşturun ve dashboard'dan diğerlerine dokunmadan herhangi birini iptal edin.
Python: sık sorulan sorular
SDK kendi kendine retry yapar mı?
Evet, openai paketi bazı hataları varsayılan olarak iki kez yeniden dener (max_retries). Hatalar sayfası hangi hataların retry'a değer olduğunu listeler.
OpenAI kodumu kullanmaya devam edebilir miyim?
Evet. API, OpenAI chat completions formatını konuşur: OpenAI SDK'sını, LangChain'i veya OpenAI ile uyumlu herhangi bir aracı, anahtarınızla birlikte temel URL'mize yönlendirin ve model adını değiştirin. Geçiş rehberi kontrol edilecekleri listeler.
Hangi Python framework'leri çalışır?
OpenAI uyumlu bir base URL kabul eden her şey. LangChain sayfası LangChain ve LlamaIndex'i gösterir.