Instalace a nastavení
Začněte vytvořením účtu pro získání klíče API. Zaregistrujte se pomocí účtu Google nebo kombinace e-mailu a hesla. Systém vám unikátní klíč okamžitě zobrazí na obrazovce. Pro tento krok není vyžadováno ověření telefonním číslem. Nový klíč můžete vygenerovat kdykoli, ale na účet existuje pouze jeden aktivní klíč. Nový klíč okamžitě nahradí ten předchozí. Uchovejte tento klíč v bezpečí, protože poskytuje přístup k vašim předplaceným kreditům. Použijte tyto přihlašovací údaje s libovolnou standardní OpenAI-compatible SDK pro zahájení integrace.
Základní konfigurace
Nasměrujte klienta na naše vyhrazené základní URL pro požadavky bez omezení. Použijte standardní BASE_URL parameter k správnému směrování provozu. Struktura endpointu kopíruje konvence OpenAI pro snadné přepínání. Musíte poskytnout svůj API klíč v Authorization hlavička. Nastavte ID modelu na uncensored ve vašem konfiguračním objektu. To zajišťuje, že požadavek cílí na správný velký jazykový model bez omezení. Ověřte své připojení výpisem dostupných modelů přes /v1/models endpoint. Toto potvrzuje platnost vašeho ověření před odesláním velkých datových paketů.
Odesílání požadavků
Odešlete standardní POST požadavek na endpoint dokončení chatu. Váš payload musí obsahovat model pole nastaveno na uncensored. Předáte své zprávy v poli pod messages klíč. Systém přijímá standardní definice rolí, jako jsou user a assistant.Vstupní tokeny se účtují za transparentní sazbu $0.15 za milion tokenů. Výstupní tokeny stojí $0.50 za milion tokenů. Chyby nespotřebovávají váš předplacený kredit. Tento model fakturace zajišťuje, že platíte pouze za skutečně vygenerovaný text. Použijte následující příkaz cURL pro odeslání své první zprávy.
Streamované odpovědi
Povolte streamování nastavením stream na true ve vašem požadavku. Server vrací stream Server-Sent Events (SSE). Každý chunk obsahuje část generovaného textu. Poslední chunk zahrnuje kompletní statistiky využití tokenů. To vám umožňuje zobrazovat text uživatelům v reálném čase. Streamování funguje identicky ve všech podporovaných SDK. Ujistěte se, že váš klient správně zpracovává buffer částečného textu. Použijte tuto metodu pro generování dlouhého obsahu nebo interaktivní chat rozhraní. Následující příklad ukazuje, jak zpracovat stream v Pythonu.
Volání funkcí
Definujte nástroje v těle žádosti pomocí tools parametr. Model vrací strukturovaná volání nástrojů, když je to vhodné. Můžete specifikovat tool_choice abyste vynutili konkrétní chování. Před odpověď nástroje zpět modelu pro další zpracování. To podporuje komplexní pracovní postupy vyžadující interakce s externími API. Model automaticky řeší formátování JSON, když je to potřeba. Ujistěte se, že definice funkcí odpovídají očekávanému schématu. Tato funkce funguje vedle standardních nastavení teploty a top-p. Použijte Node.js k efektivní implementaci zpracování nástrojů.
Režim JSON a limity
Požadavek na přísný výstup JSON nastavením response_format na {"type": "json_object"}. Model zaručuje platnou strukturu JSON v odpovědi. To je ideální pro parsování dat v logice vaší aplikace. Mějte na paměti limit kontextového okna 100,000 tokenů. To zahrnuje jak prompt, tak completion dohromady. Maximální výstup na požadavek je 16,000 tokenů. Pokud nespecifikujete max_tokens, limit se výchozím způsobem rovná 2 048. Požadavky jsou omezeny na 300 za minutu na klíč. Souběžné požadavky jsou omezeny na osm současně. Tělo požadavku nesmí překročit 8 MB. Chyby zvládněte slušně, jak je ukázáno v následujícím příkladu streamu.
cURL
curl https://api.modelsuncensoredopenrouter.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "list three json keys"}]
}'Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.modelsuncensoredopenrouter.com/v1", api_key="YOUR_KEY")
resp = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)Node.js
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelsuncensoredopenrouter.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "uncensored",
messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);Streamování
stream = client.chat.completions.create(
model="uncensored",
messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
stream=True,
)
for chunk in stream:
if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)