Быстрый старт API Неограниченного ИИ

Установка и настройка

Начните с создания аккаунта, чтобы получить API-ключ. Зарегистрируйтесь, используя аккаунт Google или комбинацию почты и пароля. Система сразу отображает ваш уникальный ключ на экране. Для этого шага не требуется подтверждение по номеру телефона. Вы можете сгенерировать новый ключ в любое время, но на аккаунт может быть только один активный ключ. Новый ключ мгновенно заменяет предыдущий. Храните этот ключ в безопасности, так как он предоставляет доступ к вашим предоплаченным кредитам. Используйте эти данные с любым стандартным OpenAI-compatible SDK для начала интеграции.

Базовая конфигурация

Направьте клиента к нашему выделенному базовому URL для запросов без ограничений. Используйте стандартный BASE_URL параметр для правильной маршрутизации трафика. Структура endpoint зеркально отражает соглашения OpenAI для лёгкого переключения. Вы должны предоставить ваш API key в Authorization header. Установите идентификатор модели в uncensored в объекте конфигурации. Это гарантирует, что запрос направлен к правильной uncensored большой языковой модели. Проверьте соединение, перечислив доступные модели через /v1/models endpoint. Это подтверждает, что ваша аутентификация действительна перед отправкой больших объемов данных.

Отправка запросов

Выполните стандартный POST-запрос к конечной точке завершения чата. Ваше полезное载荷 должно включать model field установлен в uncensored. Передавайте сообщения в виде массива в поле messages key. The system accepts standard role definitions like user и assistant. Входные токены тарифицируются по прозрачной ставке $0.15 за миллион токенов. Выходные токены стоят $0.50 за миллион токенов. Ошибки не расходуют ваш предоплаченный кредит. Эта модель биллинга гарантирует, что вы платите только за фактически сгенерированный текст. Используйте следующую команду cURL для отправки вашего первого сообщения.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, установив stream в true в вашем запросе. Сервер возвращает поток Server-Sent Events (SSE). Каждый чанк содержит часть сгенерированного текста. Последний чанк включает полную статистику использования токенов. Это позволяет отображать текст пользователям в реальном времени. Потоковая передача работает идентично во всех поддерживаемых SDK. Убедитесь, что ваш клиент правильно обрабатывает буферы частичного текста. Используйте этот метод для генерации длинного контента или интерактивных интерфейсов чата. Следующий пример демонстрирует, как обработать поток в Python.

Вызов функций

Определите инструменты в запросе с помощью tools параметр. Модель возвращает структурированные вызовы инструментов, когда это уместно. Вы можете указать tool_choice чтобы принудительно задать конкретное поведение. Передайте ответ инструмента обратно модели для дальнейшей обработки. Это поддерживает сложные рабочие процессы, требующие взаимодействия с внешними API. Модель автоматически форматирует JSON при необходимости. Убедитесь, что определения ваших функций соответствуют ожидаемой схеме. Эта функция работает вместе со стандартными настройками temperature и top-p. Используйте Node.js для эффективной обработки инструментов.

Режим JSON и ограничения

Запрос строгого вывода JSON путем установки response_format для {"type": "json_object"}. Модель гарантирует структуру ответа в формате JSON. Это идеально подходит для парсинга данных в логике вашего приложения. Учитывайте ограничение контекстного окна в 100,000 токенов. Это ограничение включает в себя как промпт, так и сгенерированный текст. Максимальный объём вывода на один запрос — 16,000 токенов. Если вы не укажете max_tokens, лимит по умолчанию составляет 2 048. Запросы ограничены 300 в минуту на ключ. Одновременные запросы ограничены восемью одновременно. Тело запроса не должно превышать 8 МБ. Обрабатывайте ошибки изящно, как показано в следующем примере потоковой передачи.

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);

Потоковая передача

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)