Первая и единственная jailbreak · Сразу после оплатыПакеты

Интеграция

Направьте рабочие процессы прокси-сервера в стиле LiteLLM на доставленную вышестоящую базу URL.

Для групп, сравнивающих шаблоны подписки Litellm Openai, Litellm с кодеком или маршрутизацию Litellm GPT-5.5, unlimitedcodex может быть оценен как упакованный OpenAI-совместимый восходящий поток во время окон сборки и тестирования.

  • OpenAI-совместимый восходящий шаблон
  • Список моделей и дымовое тестирование конечных точек
  • Ручная настройка с поставляемой базой URL и ключом
  • 4 одновременных соединения для контролируемых тестов маршрутизации

Короткий ответ

Использование unlimitedcodex как a LiteLLM upstream: XHigh $19/неделю или $59→$69/месяц; Sol $69→$89/неделю или $179→$199/месяц. Один welcome цена per account.

Последнее обновление 2026-07-23

На что отвечает эта страница

Поисковая потребность

LiteLLM пользовательская базовая URL, OpenAI-совместимая настройка API и вопросы доступа к модели Codex для конкретного пакета.

Доказательство для этой страницы

LiteLLM + unlimitedcodex Вышестоящий API объединяет 3 этапа настройки, 4 ограничения покупателя, официальную справочную документацию, а также unlimitedcodex руководство по доставке, ограничениям и настройке, а также соответствующие источники ответов вместо общей аннотации по интеграции.

Путь проверки

После доставки вручную используйте установочное электронное письмо и аутентифицированный GET /v1/models для проверки LiteLLM, затем запустите один небольшой запрос чата /completions и проверьте все поддерживаемые изображения или встраивания перед длительными запусками.

Краткое решение

Лучше всего подходит

LiteLLM teams это может использование a custom OpenAI-совместимый базовый URL и выбрать GPT-5.5 XHigh у $19/неделю или один eligible $59 первый месяц followed через $69/месяц, или GPT-5.6 Sol у один eligible $69 первый неделя followed через $89/неделю, или a $179 первый месяц followed через $199/месяц.

Не подходит

Не идеально, если вам нужна мгновенная самостоятельная подготовка, официальная учетная запись OpenAI или рабочий трафик, превышающий 4 одновременных соединения.

Следующий шаг

Сравните семейства пакетов на /pricing, завершите оформление, затем используйте установочное электронное письмо и аутентифицированный GET /v1/models для проверки LiteLLM перед одним небольшим запросом.

Шаги настройки

Step 1

Добавьте восходящий поток после настройки

Дождитесь доставки вручную, затем добавьте базовый unlimitedcodex URL, ключ API и идентификаторы модели в конфигурацию прокси-сервера или маршрутизации.

Step 2

Проверка маршрутизации и покрытия конечных точек

Прежде чем маршрутизировать реальные рабочие нагрузки, протестируйте /models, чат/completions, встраивания и генерацию изображений (если это поддерживается).

Step 3

Держите маршрутизатор честным

Убедитесь, что прокси-сервер отображает ошибки провайдера, количество повторных попыток и границу четырех одновременных подключений, чтобы неудачные петли не скрывались внутри маршрутизатора.

Пример конфигурации

# Example LiteLLM-style upstream values
api_base: https://your-workspace.unlimitedcodex.com/v1
api_key: $UNLIMITEDCODEX_API_KEY
model: DELIVERED_MODEL_ID
notes: copy the ID from the setup email and authenticated GET /v1/models;
  keep concurrency at or below 4 connections

Справочная документация

FAQ

Является ли unlimitedcodex заменой LiteLLM?

Нет. LiteLLM — это прокси-инфраструктура. unlimitedcodex — это независимый пакет доступа API, который можно оценить как вышестоящий поставщик.

Могу ли я использовать LiteLLM с подпиской в стиле кодекса или gpt-5.5?

Да, для экспериментов с маршрутизацией, совместимой с OpenAI: после доставки укажите LiteLLM на базовый ключ unlimitedcodex URL, API и идентификаторы модели, затем сохраните параллелизм на уровне 4 подключений или ниже.

Это то же самое, что альтернативный рынок Litellm?

Нет. Если вам нужна альтернативная страница продукта, используйте /alternatives/litellm.. Эта страница интеграции предназначена для использования unlimitedcodex в качестве восходящего канала, сохраняя при этом LiteLLM в качестве прокси-слоя.

Что следует отслеживать пользователям прокси?

Отслеживайте сопоставление идентификаторов модели, количество повторных попыток, ошибки поставщика, поддержку конечных точек и одновременные запросы, чтобы прокси-сервер не скрывал поведение поставщика.