Быстрый старт работы с API для нецензурируемых LLM

Установите стандартный SDK OpenAI

Начните с добавления официальной библиотеки в среду вашего проекта. Это обеспечивает совместимость с нашим uncensored модель без логики пользовательского разбора.

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

Эти пакеты автоматически обрабатывают сериализацию. Вам не нужны сторонние библиотеки маршрутизации или пользовательские заголовки.

Настройте базовый URL и API-ключ

Направьте клиента к нашей выделенной конечной точке, чтобы обойти стандартных поставщиков. Установите базовый URL на https://api.cheapestapikey.com/v1 и внедрите ваш ключ из панели управления.

Аутентификация основана на стандартном Bearer-токене. Передайте ваш уникальный ключ в Authorization header или через объект конфигурации SDK.

Отправьте свой первый uncensored-чат-запрос

Отправить запрос на /v1/chat/completions эндпоинт с вашим желаемым промптом. Модель принимает стандартные параметры, такие как temperature и top_p.

Наша uncensored-модель обрабатывает законный взрослый, художественный или спорный контент без отказов.

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"}]
  }'

Обработка потоковых ответов и использования токенов

Включите потоковую передачу, установив stream: true получать токены в реальном времени. Каждый фрагмент содержит частичный текст, а последний фрагмент включает общее количество использованных токенов.

Этот подход снижает воспринимаемую задержку для больших объемов вывода. Вы можете обрабатывать фрагменты по мере их поступления, не ожидая достижения полного лимита в 16,000 токенов.

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)

Используйте вызов функций и режим JSON

Структурируйте ваши выводы для downstream-приложений с помощью инструментов или строгих форматов JSON. Определите функции в tools parameter и позвольте модели выбрать лучшее действие.

В качестве альтернативы обеспечьте структурированные данные с помощью response_format: {"type": "json_object"}. Это обеспечивает согласованное разделение для вашего чат-бота NSFW или скриптов автоматизации.

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)

Проверьте модели и управляйте лимитами

Запрос GET /v1/models проверить доступные конечные точки. Наша система поддерживает контекст в 100,000 токенов и 300 запросов в минуту.

Если вы превысите лимиты, вы получите ошибку 429. Убедитесь, что ваш ключ активен и пополнен: ошибки 401 указывают на недействительные учетные данные, а 402 сигнализируют о недостатке средств.

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);