Uncensored LLM API gyors kezdés

Telepítse a szabványos OpenAI SDK-t

Kezdje a hivatalos könyvtár hozzáadásával a projekt környezetéhez. Ez biztosítja a kompatibilitást a uncensored a modell egyedi parsing logika nélkül.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Ezek a csomagok automatikusan kezelik a sorosítást. Nem szükséges harmadik fél által biztosított útválasztó könyvtár vagy egyéni fejlécek.

Alap URL és API-kulcs konfigurálása

Irányítsd ügyfeledet a dedikált végpontra a szabványos szolgáltatók megkerüléséhez. Állítsd be az alap URL-t https://api.cheapestapikey.com/v1 és injektálja a kulcsát a dashboardról.

A hitelesítés egy szabványos bearer tokenre támaszkodik. Adja át egyedi kulcsát a Authorization fejléc vagy az SDK konfigurációs objektumán keresztül.

Küldje el az első uncensored chat completiont

Kérés küldése a /v1/chat/completions endpoint a kívánt prompttal. A modell elfogadja a standard paramétereket, mint temperature és top_p.

A mi cenzúratlan modellünk jogszerű felnőtt, fikciós vagy vitatott témákat dolgoz fel megtagadás nélkül.

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

Streamelő válaszok és token-felhasználás kezelése

Engedélyezze a streamelést úgy, hogy stream: true tokenek valós idejű fogadására. Minden darab részleges szöveget tartalmaz, és az utolsó darab tartalmazza a teljes tokenfelhasználást.

Ez a megközelítés csökkenti a nagy kimenetek esetén érzékelt késleltetést. Feldolgozhatja a darabokat érkezésük közben anélkül, hogy várna a teljes 16,000 tokenes limitre.

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)

Használjon függvényhívást és JSON módot

Strukturálja a kimenetét lefelé irányuló alkalmazások számára eszközök vagy szigorú JSON formátumok segítségével. Defináljon függvényeket a tools parameter and let the model choose the best action.

Alternatívaként strukturált adatokat érvényesíthetsz a response_format: {"type": "json_object"}. Ez biztosítja a konzisztens feldolgozást NSFW chatbotjához vagy automatizációs szkriptjeihez.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Ellenőrizze a modelleket és kezelje a korlátokat

Lekérdezés GET /v1/models az elérhető végpontok ellenőrzéséhez. Rendszerünk 100,000 tokenes kontextust és percenként 300 kérést támogat.

Ha túlléped a korlátokat, 429-es hibát kapsz. Győződj meg róla, hogy a kulcsod aktív és finanszírozott, mivel a 401-es hiba érvénytelen hitelesítő adatokra, a 402-es pedig elégtelen hitelre utal.

Copyimport OpenAI from "openai";

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