Uncenzúrált API gyors kezdés

Telepítés és beállítás

Kezdje azáltal, hogy fiólt hoz létre, hogy megkapja API-kulcsát. Regisztrálhat Google-fiókkal vagy e-mail-cím és jelszó kombinációval. A rendszer azonnal megjeleníti az egyedi kulcsot a képernyőn. Telefonnummer ellenőrzés nincs szükség erre a lépésre. Bármikor generálhat új kulcsot, de fiókonként csak egy aktív kulcs létezik. Az új kulcs azonnal lecseréli az előzőt. Tartsa biztonságban ezt a kulcsot, mert hozzáférést biztosít az előrefizetett hitelekhez. Használja ezeket a hitelesítő adatokat bármely szabványos OpenAI-kompatibilis SDK-val az integráció megkezdéséhez.

Base Konfiguráció

Irányítsd ügyfeledet a dedikált alap URL-re cenzúrázatlan kérésekhez. Használd a szabványos BASE_URL paramétert a forgalom megfelelő irányításához. A végpont struktúrája tükrözi az OpenAI konvenciókat a könnyű váltáshoz. Meg kell adnia az API kulcsát a Authorization header. Állítsa be a modell azonosítót erre: uncensored a konfigurációs objektumban. Ez biztosítja, hogy a kérés a megfelelő uncensored nagy nyelvi modellre irányuljon. Ellenőrizd a kapcsolatot a elérhető modellek listázásával a /v1/models endpoint. Ez megerősíti, hogy a hitelesítése érvényes, mielőtt nagy terhelésű adatcsomagokat küldene.

Kérések küldése

Tegyen egy szabványos POST kérést a chat completions végpontra. A kért adatmennyiségnek tartalmaznia kell a model field set to uncensored. Adja át üzeneteit egy tömbben a messages kulcs. A rendszer elfogadja a szabványos szerepdefiníciókat, mint például user és assistant.A bemeneti tokenek átlátható áron, 1 millió tokenenként $0,15-ért számítandók fel. A kimeneti tokenek 1 millió tokenenként $0,50-ért számítandók fel. A hibák nem merítik a előre fizetett kreditet. Ez a számlázási modell biztosítja, hogy csak a ténylegesen generált szöveg után fizessen. Használja az alábbi cURL parancsot az első üzenet küldéséhez.

Streamelési válaszok

Engedélyezze a streamelést úgy, hogy stream igazra a kérésben. A szerver Server-Sent Events (SSE) streamet ad vissza. Minden chunk a generált szöveg egy részét tartalmazza. Az utolsó chunk tartalmazza a teljes token-használat statisztikáit. Ez lehetővé teszi a szöveg valós idejű megjelenítését a felhasználók számára. A streamelés azonos módon működik minden támogatott SDK-nál. Győződjön meg arról, hogy a kliens helyesen kezeli a részleges szöveg bufferét. Használja ezt a módszert hosszú formátumú tartalomgeneráláshoz vagy interaktív chat felületekhez. A következő példa bemutatja, hogyan kezelje a streamet Pythonban.

Függvényhívás

Határozza meg az eszközöket a kérés a tools paraméter. A modell megfelelő esetben strukturált eszközhívásokat ad vissza. Megadhatja a tool_choice specifikus viselkedés kikényszerítéséhez. Adja vissza az eszközválaszt a modellnek a további feldolgozás érdekében. Ez támogatja a komplex munkafolyamatokat, amelyek külső API-kapcsolatokat igényelnek. A modell automatikusan kezeli a JSON formázást, ha szükséges. Győződjön meg arról, hogy a függvénydefiníciók megfelelnek a várt sémának. Ez a funkció a szabványos hőmérséklet és top-p beállításokkal együtt működik. Használja a Node.js-t az eszközkezelés hatékony megvalósításához.

JSON mód és korlátok

Szigorú JSON kimenet kérése a response_format a {"type": "json_object"}. A modell érvényes JSON struktúrát garantál a válaszban. Ez ideális az adatok feldolgozásához az alkalmazás logikájában. Vegye figyelembe a 100,000 tokenes kontextus ablak korlátot. Ez a promptot és a kiegészítést együttesen fedi. A kérésenkénti maximális kimenet 16,000 token. Ha nem adja meg max_tokens, a korlát alapértelmezett 2 048. A kérések percenként 300-ra vannak korlátozva kulcsonként. A párhuzamos kérések nyolcra vannak korlátozva egyszerre. A kérelem törzse nem haladhatja meg a 8 MB-ot. Kezelje gracefully a hibákat az alábbi stream példában látható módon.

cURL

Copycurl 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

Copyfrom 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

Copyimport 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);

Streamelés

Copystream = 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)