Szybki start API Nieskażony

Zainstaluj oficjalne SDK

Zacznij od zainstalowania biblioteki klienta zgodnej z Twoim językiem. Większość programistów preferuje oficjalne SDK OpenAI, ponieważ automatycznie obsługuje ponawianie prób i strumieniowanie.

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

Te pakiety są lekkie i nie wymagają dodatkowych zależności. Możesz przejść do konfiguracji bezpośrednio po zakończeniu instalacji.

Skonfiguruj swój podstawowy URL

Wskaż SDK na naszą bramkę API zamiast domyślnego punktu końcowego. Zapewnia to, że Twoje żądania trafiają do infrastruktury nieograniczonego modelu.

Ustaw URL bazowy na https://api.unfilteredaigpt.com/v1. Musisz również podać swój klucz API z panelu. Klucz ten uwierzytelnia Twój kredyt z góry opłacony.

• ID modelu: uncensored
• URL bazowy: https://api.unfilteredaigpt.com/v1

Każdy standardowy klient kompatybilny z OpenAI działa z tym ustawieniem. ID modelu pozostaje stałe dla wszystkich żądań.

Wyślij swoje pierwsze żądanie

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions z Twoim promptem systemowym i wiadomością użytkownika. Zwraca surowy tekst bez odmów treści dla legalnych tematów dla dorosłych.

Korzystaj z uncensored ID modelu, aby zapewnić spójne zachowanie. API akceptuje standardowe parametry takie jak temperature i max_tokens.

Błędy związane z niewystarczającymi środkami zwracają status 402. Nieprawidłowe klucze zwracają kod 401. Użyj poniższego polecenia curl, aby przetestować łączność.

Włącz Strumieniowanie dla Outputu w Czasie Rzeczywistym

Ustaw stream: true otrzymywania tokenów w miarę ich generowania. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla długich wyjść. Strumieniowanie jest idealne dla interfejsów czatu.

Ostatni fragment zawiera całkowite zużycie tokenów. Sparsuj je dla przejrzystości rozliczeń. Użyj przykładu strumieniowania, aby poprawnie obsłużyć odpowiedzi częściowe.

Żądania niestrumieniowe czekają na pełne ukończenie. Jest to lepsze dla zadań jednorazowych, takich jak generowanie kodu. Wybierz metodę pasującą do doświadczenia użytkownika.

Używaj trybu JSON dla danych strukturalnych

Ustaw response_format: {"type": "json_object"} wymuszenie outputu w formacie JSON. Zapobiega to błędom składniowym wynikającym z halucynacji modelu. Użyj tego do zadań ekstrakcji danych.

Model podporządkowuje się schematowi, który podajesz w promptie. Połącz to z wywoływaniem funkcji dla automatyzacji przepływów pracy. Tryb JSON zapewnia niezawodne parsowanie.

Zawsze waliduj wyjście po swojej stronie. API gwarantuje format, ale nie poprawność semantyczną Twojej logiki biznesowej. Użyj przykładu Node, aby to zaimplementować.

Limity, Błędy i Okno Kontekstu

Monitoruj swoje zużycie, aby uniknąć przerw w usłudze. Okno kontekstowe ma 100 000 tokenów łącznie. Maksymalne wyjście na żądanie to 16 000 tokenów. Żądania powyżej 8 MB są odrzucane.

Limity szybkości wynoszą 300 żądań na minutę na klucz. Żądania współbieczne są ograniczone do 8. Przekroczenie tych limitów zwraca błąd 429. Zaktualizuj poziom kredytu, jeśli jest to konieczne.

Błędy są darmowe. Płacisz tylko za pomyślne użycie tokenów. Sprawdź panel API, aby uzyskać metryki w czasie rzeczywistym. Użyj SDK Python do niezawodnej obsługi błędów.

cURL

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

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Strumieniowanie

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)