Встановлення та налаштування
Почніть із створення облікового запису, щоб отримати API-ключ. Зареєструйтеся за допомогою облікового запису Google або комбінації електронної адреси та пароля. Система відображає ваш унікальний ключ на екрані миттєво. Верифікація за номером телефону для цього кроку не потрібна. Ви можете згенерувати новий ключ у будь-який час, але на обліковий запис припадає лише один активний ключ. Новий ключ миттєво замінює попередній. Зберігайте цей ключ у безпеці, оскільки він надає доступ до ваших передоплачених кредитів. Використовуйте ці облікові дані з будь-яким стандартним OpenAI-сумісним SDK для початку інтеграції.
Базова конфігурація
Направте клієнта до нашого виділеного базового URL для запитів uncensored. Використовуйте стандартний BASE_URL параметр для правильної маршрутизації трафіку. Структура кінцевого пункту відображає стандарти OpenAI для легкого перемикання. Ви повинні надати свій API-ключ у Authorization header. Встановіть ідентифікатор моделі на uncensored у вашому об’єкті конфігурації. Це гарантує, що запит спрямовується до правильної необмеженої великої мовної моделі. Перевірте своє з’єднання, перелічивши доступні моделі через /v1/models endpoint. Це підтверджує, що ваша автентифікація дійсна перед надсиланням великих пакетів даних.
Відправка запитів
Зробіть стандартний POST-запит на кінцеву точку завершення чату. Ваше тіло запиту має містити model field встановлено на uncensored. Передавайте свої повідомлення в масиві під messages ключ. Система приймає стандартні визначення ролей, такі як user та assistant. Вхідні токени нараховуються за прозорою ставкою $0.15 за мільйон токенів. Вихідні токени коштують $0.50 за мільйон токенів. Помилки не споживають ваш передоплачений кредит. Ця модель билінгу гарантує, що ви платите лише за фактично згенерований текст. Використовуйте наведену нижче команду cURL, щоб надіслати своє перше повідомлення.
Потокові відповіді
Увімкніть потокову передачу, встановивши stream для true у вашому запиті. Сервер повертає потік подій, надісланих сервером (SSE). Кожен фрагмент містить частину згенерованого тексту. Останній фрагмент містить повну статистику використання токенів. Це дозволяє відображати текст користувачам у реальному часі. Потокове передавання працює ідентично для всіх підтримуваних SDK. Переконайтеся, що ваш клієнт правильно обробляє буфери часткового тексту. Використовуйте цей метод для генерації довгого контенту або інтерактивних інтерфейсів чату. Наступний приклад демонструє, як обробити потік у Python.
Виклик функцій
Визначте інструменти в тілі запиту за допомогою tools параметр. Модель повертає структуровані виклики інструментів, коли це доречно. Ви можете вказати tool_choice щоб примусово забезпечити конкретну поведінку. Поверніть відповідь інструмента назад моделі для подальшої обробки. Це підтримує складні робочі процеси, що вимагають взаємодії з зовнішніми API. Модель автоматично обробляє форматування JSON, коли це необхідно. Переконайтеся, що ваші визначення функцій відповідають очікуваній схемі. Ця функція працює поруч із стандартними налаштуваннями temperature та top-p. Використовуйте Node.js для ефектної реалізації обробки інструментів.
Режим JSON та ліміти
Запити суто JSON-виводу, встановивши response_format до {"type": "json_object"}. Модель гарантує валідну JSON-структуру в відповіді. Це ідеально підходить для парсингу даних у логіці вашої програми. Зверніть увагу на ліміт вікна контексту в 100,000 токенів. Це охоплює як промпт, так і завершення разом. Максимальний вивід на запит становить 16,000 токенів. Якщо ви не вкажете max_tokens, ліміт за замовчуванням становить 2048. Запити обмежені 300 на хвилину на ключ. Одночасні запити обмежені вісьмома одночасно. Тіло запиту не повинно перевищувати 8 МБ. Обробляйте помилки коректно, як показано в прикладі потокової передачі нижче.
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);Потокова передача
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)