Începere rapidă API AI fără cenzură

Instalare și configurare

Începe prin a crea un cont pentru a primi cheia API. Înregistrează-te utilizând fie un cont Google, fie o combinație de email și parolă. Sistemul afișează cheia unică imediat pe ecran. Nu este necesară verificarea prin număr de telefon pentru acest pas. Poți genera o cheie nouă în orice moment, dar există o singură cheie activă per cont. O cheie nouă înlocuiește instantaneu pe cea anterioară. Păstrează această cheie în siguranță, deoarece oferă acces la creditele preplătite. Utilizează aceste date de autentificare cu orice SDK compatibil OpenAI pentru a începe integrarea.

Configurare de bază

Indreaptă clientul către URL-ul de bază dedicat pentru solicitări fără cenzură. Folosește standard BASE_URL parametru pentru a direcționa traficul corect. Structura endpoint-ului imită convențiile OpenAI pentru o comutare ușoară. Trebuie să îți furnizezi cheia API în Authorization header., Setează ID-ul modelului la uncensored în obiectul de configurare. Acest lucru asigură că cererea țintește modelul corect de limbaj mare necenzurat. Verifică-ți conexiunea listând modelele disponibile prin intermediul /v1/models endpoint. Acest lucru confirmă că autentificarea ta este validă înainte de a trimite payload-uri grele.

Trimiterea solicitărilor

Efectuați o cerere POST standard către endpoint-ul de completări chat. Payload-ul dvs. trebuie să includă model câmp setat la uncensored. Transmite mesajele într-un array sub messages cheie. Sistemul acceptă definiții standard de rol precum user și assistant. Input tokens are charged at a transparent rate of $0.15 per million tokens. Output tokens cost $0.50 per million tokens. Errors do not consume your prepaid credit. This billing model ensures you only pay for actual generated text. Use the following cURL command to send your first message.

Răspunsuri în streaming

Activați streaming-ul setând stream că true în solicitarea ta. Serverul returnează un stream Server-Sent Events (SSE). Fiecare fragment conține o parte din textul generat. Fragmentul final include statisticile complete de utilizare a tokenilor. Acest lucru îți permite să afișezi textul utilizatorilor în timp real. Streamingul funcționează identic în toate SDK-urile suportate. Asigură-te că clientul tău gestionează corect buffer-ele de text parțial. Folosește această metodă pentru generarea de conținut pe termen lung sau interfețe de chat interactive. Exemplul următor demonstrează cum să gestionezi stream-ul în Python.

Function Calling

Definește instrumentele în cerere folosind tools parametru. Modelul returnează apeluri de instrumente structurate atunci când este potrivit. Poți specifica tool_choice pentru a forța un comportament specific. Transmiteți răspunsul tool-ului înapoi la model pentru prelucrare ulterioară. Acest lucru suportă fluxuri de lucru complexe care necesită interacțiuni cu API-uri externe. Modelul gestionează automat formatarea JSON atunci când este necesar. Asigurați-vă că definițiile funcțiilor se potrivesc cu schema așteptată. Această funcție funcționează alături de setările standard de temperatură și top-p. Utilizați Node.js pentru a implementa gestionarea tool-urilor în mod eficient.

Mod JSON și Limite

Solicită output JSON strict setând response_format pentru {"type": "json_object"}. Modelul garantează o structură JSON validă în răspuns. Acest lucru este ideal pentru analizarea datelor în logica aplicației tale. Fii atent la limita ferestrei de context de 100.000 de tokeni. Aceasta acoperă atât promptul, cât și completarea combinate. Output-ul maxim per solicitare este de 16.000 de tokeni. Dacă nu specifici max_tokens, limita implică 2.048. Cererile sunt limitate la 300 pe minut per cheie. Cererile concurente sunt limitate la opt simultan. Corpul cererii nu trebuie să depășească 8 MB. Gestionează erorile cu grijă, așa cum se arată în următorul exemplu de stream.

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)