Quickstart API LLM fără cenzură

Instalează SDK-ul standard OpenAI

Începeți prin a adăuga biblioteca oficială în mediul proiectului. Acest lucru asigură compatibilitatea cu uncensored modelul fără logică de analiză personalizată.

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

Aceste pachete gestionează serializarea automat. Nu ai nevoie de librării de routing terțe sau de antete personalizate.

Configurează URL-ul de bază și cheia API

Indreaptă clientul către endpoint-ul dedicat pentru a ocoli furnizorii standard. Setează URL-ul de bază la https://api.cheapestapikey.com/v1 și injectează cheia ta din panoul de control.

Autentificarea se bazează pe un token bearer standard. Transmite-ți cheia unică în Authorization header sau prin obiectul de configurare SDK.

Trimiteți prima completare chat fără cenzură

Fă o cerere către /v1/chat/completions endpoint cu promptul dorit. Modelul acceptă parametri standard precum temperature și top_p.

Modelul nostru fără cenzură procesează subiecte legale pentru adulți, fictive sau controversate, fără refuzuri.

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"}]
  }'

Gestionează răspunsurile de streaming și utilizarea tokenilor

Activați streaming-ul setând stream: true pentru a primi token-uri în timp real. Fiecare bucată conține text parțial, iar ultima bucată include utilizarea totală a token-urilor.

Această abordare reduce latența percepută pentru output-uri mari. Poți procesa fragmente pe măsură ce ajung, fără a aștepta limita completă de 16,000 de tokeni.

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)

Utilizează apelarea de funcții și modul JSON

Structurează outputurile pentru aplicațiile downstream folosind tooluri sau formate JSON stricte. Definește funcții în tools parametru și lasă modelul să aleagă cea mai bună acțiune.

Alternativ, impune date structurate cu response_format: {"type": "json_object"}. Acest lucru asigură o analiză consistentă pentru chatbot-ul dvs. NSFW sau scripturile de automatizare.

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)

Verificați modelele și gestionați limitele

Interogare GET /v1/models a verifica endpoint-urile disponibile. Sistemul nostru suportă un context de 100,000 de tokeni și 300 de cereri pe minut.

Dacă depășiți limitele, veți primi o eroare 429. Asigurați-vă că cheia este activă și finanțată, deoarece erorile de tip 401 indică acreditări invalide, iar 402 semnalează credit insuficient.

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);