Szybki start: API LLM bez cenzury

Wymagania wstępne i instalacja

Zainstaluj oficjalne SDK dla preferowanego języka i skonfiguruj zmienne środowiskowe. Nasze API zachowuje się dokładnie jak standardowy punkt końcowy OpenAI, więc możesz zamieniać biblioteki bez przepisywania logiki. Używamy standardowych nagłówków i nie wymagamy dodatkowych pakietów. Potrzebujesz tylko ważnego klucza API z panelu.

Zainicjuj klienta

Skonfiguruj podstawowy adres URL tak, aby wskazywał bezpośrednio na nasz usługę hostowaną. Standardowy punkt końcowy nie działa w tym przypadku, ponieważ jesteśmy niezależnym dostawcą. Musisz jawnie określić podstawowy adres URL w konfiguracji klienta. Zapewnia to, że wszystkie żądania są kierowane przez naszą infrastrukturę modelu uncensored.

Konfiguracja Python

Ustaw URL bazowy i klucz API przed wykonaniem jakichkolwiek wywołań. To ustawienie działa z Pythonem 3.8+.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Konfiguracja Node.js

Użyj oficjalnego klienta Node.js do zainicjowania połączenia. Upewnij się, że przekażesz poprawny ciąg adresu bazowego.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Wykonaj Swoje Pierwsze Żądanie

Wyślij standardowe żądanie POST chat-completions, ustawiając identyfikator modelu na uncensored. Ten model akceptuje dowolne prawne wejście bez filtrowania treści dla dorosłych lub kontrowersyjnych. Odpowiedź zwraca kompletny blok tekstu. Możesz przetestować łączność prostą komendą curl.

Copycurl https://api.promptuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Obsługa odpowiedzi strumieniowych

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w ciele żądania. Zwraca dane poprzez zdarzenia wysyłane serwerowo (SSE) w miarę generowania tokenów. Użyj tego do aktualizacji interfejsu użytkownika w czasie rzeczywistym lub do wyświetlania postępu. Ostatni fragment zawiera statystyki całkowitego zużycia tokenów. To podejście zmniejsza postrzeganą opóźnienie dla dużych wyjść.

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)

Skonfiguruj parametry dla najlepszych wyników

Dostosuj parametry takie jak temperatura, top_p i seed, aby kontrolować kreatywność. Wyższe temperatury dają bardziej zróżnicowany tekst, podczas gdy niższe wartości zapewniają spójność. Model obsługuje standardowe wywoływanie funkcji i tryb JSON. Możesz wymusić ścisłe formaty wyjściowe za pomocą response_format. Te kontrolki pomagają dostrajać zachowanie uncensored do Twojego konkretnego przypadku użycia.

Zrozum zużycie tokenów i limity

Okno kontekstowe obsługuje 100,000 tokenów dla połączonego promptu i uzupełnienia. Możesz generować do 16,000 tokenów w jednym żądaniu. Limity częstości wynoszą 300 żądań na minutę na klucz. Błędy takie jak 401 oznaczają nieprawidłowy klucz, podczas gdy 402 oznacza, że potrzebujesz więcej kredytów. 429 sygnalizuje przekroczenie limitu częstości. Niewykorzystany kredyt nigdy nie wygasa.