Ghid de început rapid API

URL de bază și autentificare

Conectați-vă la API-ul nostru LLM uncensored folosind URL-ul de bază standard compatibil OpenAI. Cheia API autentifică fiecare solicitare, așa că păstrați-o în siguranță, dar accesibilă aplicației dvs. Folosim un antet simplu pentru validare, asigurându-ne că prompturile ajung la model fără frecare.

Copycurl https://api.modelsaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all available endpoint urls"}]
  }'

Ai nevoie doar de o cheie activă per cont. Dacă rotești cheile, cea veche încetează să funcționeze imediat. Acest lucru previne facturarea dublă accidentală din script-urile învechite care rulează în fundal. Creditele tale preplătite acoperă toate utilizările, așa că monitorizează-ți soldul prin panoul de control dacă este necesar.

Endpoint Completări Chat

Trimite mesaje către modelul "uncensored" prin endpoint-ul standard de completări chat. Acest endpoint gestionează interacțiuni text-in, text-out cu o fereastră de context de 100.000 de tokeni. Poți include instrucțiuni de sistem pentru a defini comportamentul, sau poți trimite doar mesaje de utilizator pentru interacțiune directă.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.modelsaiuncensored.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)

Modelul nu refuză în mod implicit subiecte legale pentru adulți sau controversate. Setează parametri precum temperatura pentru creativitate sau top_p pentru diversitate. Dacă omiți max_tokens, output-ul implicit este de 2.048 de tokeni. Solicită până la 16.000 de tokeni pentru răspunsuri mai lungi. Acest endpoint este tot ce ai nevoie pentru majoritatea sarcinilor de automatizare.

Răspunsuri în streaming (SSE)

Primește generare de tokeni în timp real folosind Server-Sent Events (SSE). Acest lucru este ideal pentru interfețe de chat unde dorești să afișezi textul pe măsură ce apare. Fragmentul final al fluxului include utilizarea totală a tokenilor în scopuri de facturare. Acest lucru permite aplicației tale să urmărească costurile în timp real cu precizie.

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)

Streaming-ul reduce latența percepută pentru utilizatorii finali, făcând experiența cu AI-ul uncensored să pară receptivă. Gestionează erorile de conexiune cu grijă, deoarece întreruperile de rețea pot pierde fluxul. Reconectarea este simplă, deoarece starea modelului este menținută per cerere, nu între sesiuni. Folosește aceasta pentru generarea de conținut dinamic.

Apelarea funcțiilor și modul JSON

Integrează extragerea structurată de date folosind apelarea de funcții sau modul JSON. Specifică instrumentele în cerere pentru a ghida formatul de ieșire al modelului. Acest lucru este crucial pentru pipeline-urile de automatizare care au nevoie de structuri de date fiabile de la LLM-ul fără cenzură. Modul JSON forțează răspunsul să fie JSON valid, reducând erorile de analiză.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.modelsaiuncensored.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);

Definește scheme de instrumente cu descrieri clare pentru a îmbunătăți acuratețea. Modelul respectă definițiile instrumentelor, returnând argumentele în formatul așteptat. Acest lucru face ușor să lansezi apeluri API sau să declanșezi acțiuni externe. Utilizează acest lucru pentru a construi agenți sau fluxuri de lucru de procesare a datelor fără pași manuali de validare.

Limite de rată și constrângeri

API-ul nostru impune limite stricte pentru a asigura stabilitatea pentru toți utilizatorii. Aveți voie la 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente per cheie. Fiecare corp de cerere trebuie să fie sub 8 MB pentru a preveni problemele excesive de payload. Aceste limite se aplică per cheie API, așa că distribuiți sarcina între chei dacă este necesar.

Erorii precum 401 indică o cheie invalidă sau lipsă. O eroare 402 înseamnă că creditul dumneavoastră preplătit este epuizat. Un status 429 semnalează că ați atins limita de rată. Pauză și reîncercați după o scurtă întârziere. Aceste constrângeri sunt transparente, fără throttling ascuns în perioadele de vârf.

Fereastră de Context și Limite de Ieșire

Modelul acceptă o fereastră de context de 100.000 de tokeni, incluzând atât promptul, cât și completarea textului. Acest lucru permite analiză extensivă a documentelor sau istorice de conversații lungi. Totuși, output-ul maxim per solicitare este limitat la 16.000 de tokeni. Dacă nu specifici max_tokens, valoarea implicită este de 2.048 de tokeni.

Pentru ieșiri foarte lungi, ia în considerare împărțirea solicitării sau utilizarea streaming-ului. Acest lucru asigură că rămâi în limitele per solicitare. Fereastra de context este partajată, așa că un design eficient al promptului este esențial. Folosește această capacitate pentru sarcini de raționament profund și fără restricții fără a atinge limitele rigide.