Panduan Awal API AI tanpa sensor

Instalasi dan Setup

Mulai dengan membuat akun untuk menerima kunci API Anda. Daftar menggunakan akun Google atau kombinasi email dan password. Sistem menampilkan kunci unik Anda secara langsung di layar. Tidak diperlukan verifikasi nomor telepon untuk langkah ini. Anda dapat menghasilkan kunci baru kapan saja, tetapi hanya ada satu kunci aktif per akun. Kunci baru akan menggantikan kunci sebelumnya secara instan. Simpan kunci ini dengan aman karena kunci ini memberikan akses ke kredit prabayar Anda. Gunakan kredensial ini dengan SDK OpenAI-compatible standar apa pun untuk memulai integrasi.

Konfigurasi Dasar

Arahkan klien Anda ke URL dasar khusus kami untuk permintaan tanpa sensor. Gunakan standar BASE_URL parameter untuk mengarahkan lalu lintas dengan benar. Struktur endpoint meniru konvensi OpenAI untuk pengalihan yang mudah. Anda harus menyediakan kunci API Anda di Authorization header. Atur ID model menjadi uncensored dalam objek konfigurasi Anda. Ini memastikan permintaan menargetkan model bahasa besar uncensored yang benar. Verifikasi koneksi Anda dengan mencantumkan model yang tersedia melalui /v1/models endpoint. Ini mengonfirmasi bahwa autentikasi Anda valid sebelum mengirim payload berat.

Mengirim Permintaan

Buat permintaan POST standar ke endpoint penyelesaian chat. Payload Anda harus menyertakan model field set to uncensored. Luluskan pesan Anda dalam array di bawah messages kunci. Sistem menerima definisi peran standar seperti user dan assistant. Token input dikenakan biaya dengan tarif transparan sebesar $0,15 per juta token. Token output berharga $0,50 per juta token. Kesalahan tidak mengonsumsi kredit prabayar Anda. Model penagihan ini memastikan Anda hanya membayar untuk teks yang benar-benar dihasilkan. Gunakan perintah cURL berikut untuk mengirim pesan pertama Anda.

Respons Streaming

Aktifkan streaming dengan mengatur stream ke true dalam permintaan Anda. Server mengembalikan stream Server-Sent Events (SSE). Setiap potongan berisi sebagian teks yang dihasilkan. Potongan terakhir mencakup statistik penggunaan token lengkap. Ini memungkinkan Anda menampilkan teks kepada pengguna secara waktu nyata. Streaming bekerja secara identik di semua SDK yang didukung. Pastikan klien Anda menangani buffer teks parsial dengan benar. Gunakan metode ini untuk generasi konten format panjang atau antarmuka obrolan interaktif. Contoh berikut menunjukkan cara menangani stream di Python.

Pemanggilan Fungsi

Tentukan alat dalam permintaan Anda menggunakan tools parameter. Model mengembalikan panggilan alat terstruktur ketika sesuai. Anda dapat menentukan tool_choice untuk memaksa perilaku tertentu. Kembalikan respons alat ke model untuk pemrosesan lebih lanjut. Ini mendukung alur kerja kompleks yang memerlukan interaksi API eksternal. Model menangani pemformatan JSON secara otomatis saat diperlukan. Pastikan definisi fungsi Anda sesuai dengan skema yang diharapkan. Fitur ini bekerja berdampingan dengan pengaturan suhu dan top-p standar. Gunakan Node.js untuk mengimplementasikan penanganan alat secara efisien.

Mode JSON dan Batas

Meminta output JSON ketat dengan mengatur response_format ke {"type": "json_object"}. Model menjamin struktur JSON valid dalam respons. Ini ideal untuk memarsing data dalam logika aplikasi Anda. Perhatikan batas jendela konteks 100.000 token. Ini mencakup prompt dan penyelesaian gabungan. Output maksimum per permintaan adalah 16.000 token. Jika Anda tidak menentukan max_tokens, batasnya secara default adalah 2.048. Permintaan dibatasi hingga 300 per menit per kunci. Permintaan simultan dibatasi hingga delapan secara bersamaan. Badan permintaan tidak boleh melebihi 8 MB. Tangani error dengan baik seperti yang ditunjukkan dalam contoh stream berikut.

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);

Streaming

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)