เริ่มต้นใช้งาน API LLM แบบไม่มีเซนเซอร์อย่างรวดเร็ว

ติดตั้ง SDK OpenAI มาตรฐาน

เริ่มต้นด้วยการเพิ่มไลบรารีทางการลงในสภาพแวดล้อมของโปรเจกต์ เพื่อให้แน่ใจว่าเข้ากันได้กับ uncensored โมเดลโดยไม่ต้องใช้ตรรกะการแยกวิเคราะห์แบบกำหนดเอง

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

แพ็กเกจเหล่านี้จัดการการแปลงข้อมูลอัตโนมัติ คุณไม่จำเป็นต้องใช้ไลบรารีการกำหนดเส้นทางหรือส่วนหัวที่กำหนดเอง

กำหนดค่า URL พื้นฐานและคีย์ API

ชี้ไคลเอนต์ของคุณไปยังเอนด์พอยต์เฉพาะเพื่อข้ามผู้ให้บริการมาตรฐาน ตั้งค่า URL ฐานเป็น https://api.cheapestapikey.com/v1 และฉีดคีย์ของคุณจากแดชบอร์ด

การตรวจสอบสิทธิ์อาศัยโทเค็นแบร์เออร์มาตรฐาน ส่งคีย์เฉพาะของคุณใน Authorization header หรือผ่านวัตถุการกำหนดค่า SDK

ส่งการ chat completion แบบ uncensored ครั้งแรกของคุณ

ส่งคำขอไปยัง /v1/chat/completions endpoint พร้อม prompt ที่คุณต้องการ โมเดลยอมรับพารามิเตอร์มาตรฐานเช่น temperature และ top_p.

โมเดลไร้การเซ็นเซอร์ของเราประมวลผลเนื้อหาผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย เรื่องแต่ง หรือหัวข้อที่ถกเถียงกันโดยไม่มีการปฏิเสธ

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"}]
  }'

จัดการการตอบกลับแบบสตรีมและการใช้งาน tokens

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true เพื่อรับโทเค็นแบบเรียลไทม์ แต่ละชิ้นจะบรรทุกข้อความบางส่วน และชิ้นสุดท้ายจะรวมถึงการใช้โทเค็นรวม

แนวทางนี้ลดเวลาแฝงที่รับรู้สำหรับผลลัพธ์ขนาดใหญ่ คุณสามารถประมวลผลชิ้นส่วนเมื่อมาถึงโดยไม่ต้องรอขีดจำกัดโทเค็น 16,000 เต็มรูปแบบ

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)

ใช้ฟังก์ชันคอลลิงและโหมด JSON

จัดโครงสร้างผลลัพธ์ของคุณสำหรับแอปพลิเคชัน downstream โดยใช้เครื่องมือหรือรูปแบบ JSON ที่เข้มงวด กำหนดฟังก์ชันใน tools parameter and let the model choose the best action.

หรือบังคับใช้ข้อมูลที่มีโครงสร้างด้วย response_format: {"type": "json_object"}. เพื่อให้แน่ใจว่าการแยกวิเคราะห์สอดคล้องกันสำหรับแชทบอท NSFW หรือสคริปต์อัตโนมัติของคุณ

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)

ตรวจสอบโมเดลและจัดการขีดจำกัด

Query GET /v1/models เพื่อตรวจสอบจุดสิ้นสุดที่มีอยู่ ระบบของเรารองรับบริบท 100,000 token และ 300 คำขอต่อนาที

หากคุณเกินขีดจำกัด คุณจะได้รับการตอบกลับเป็นข้อผิดพลาด 429 ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคีย์ของคุณเปิดใช้งานและมีเงินเติมแล้ว เนื่องจากข้อผิดพลาดเช่น 401 บ่งชี้ถึงข้อมูลประจำตัวที่ไม่ถูกต้อง และ 402 บ่งชี้ถึงยอดเงินไม่เพียงพอ

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);