เริ่มต้นใช้งาน: API LLM แบบไม่เซ็นเซอร์

ข้อกำหนดเบื้องต้นและการติดตั้ง

ติดตั้ง SDK ทางการสำหรับภาษาที่คุณต้องการและกำหนดค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม API ของเราทำงานเหมือนกับเอนด์พอยต์ OpenAI มาตรฐาน ดังนั้นคุณสามารถเปลี่ยนไลบรารีได้โดยไม่ต้องเขียนลอจิกใหม่ เราใช้ header มาตรฐานและไม่ต้องการแพ็กเกจแบบกำหนดเอง คุณต้องการเพียงคีย์ API ที่ถูกต้องจากแดชบอร์ด

เริ่มต้นใช้งานไคลเอนต์

กำหนดค่า URL พื้นฐานให้ชี้ไปยังบริการที่โฮสต์ของเราโดยตรง จุดปลายมาตรฐานจะไม่ทำงานที่นี่เนื่องจากเราเป็นผู้ให้บริการอิสระ คุณต้องระบุ URL พื้นฐานอย่างชัดเจนในการกำหนดค่าไคลเอนต์ สิ่งนี้ทำให้แน่ใจว่าคำขอทั้งหมดจะถูกเปลี่ยนเส้นทางผ่านโครงสร้างพื้นฐานโมเดล uncensored ของเรา

การกำหนดค่า Python

ตั้งค่า URL ฐานและคีย์ API ก่อนทำการเรียกใดๆ การตั้งค่านี้ทำงานกับ Python 3.8+ ได้

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)

การกำหนดค่า Node.js

ใช้ Node client ทางการเพื่อเริ่มต้นการเชื่อมต่อ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณส่ง base URL string ที่ถูกต้อง

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);

ทำการร้องขอครั้งแรกของคุณ

ส่งคำขอ POST chat-completions มาตรฐานพร้อมตั้งค่ารหัสโมเดลของคุณเป็น uncensored. โมเดลนี้ยอมรับอินพุตที่ถูกต้องตามกฎหมายทั้งหมดโดยไม่มีการกรองเนื้อหาผู้ใหญ่หรือหัวข้อที่ถกเถียง คำตอบจะส่งคืนบล็อกข้อความเต็มรูปแบบ คุณสามารถทดสอบการเชื่อมต่อด้วยคำสั่ง curl แบบง่าย

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?"}]
  }'

จัดการการตอบกลับแบบสตรีม

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true ใน body ของคำขอของคุณ สิ่งนี้จะส่งข้อมูลผ่าน Server-Sent Events (SSE) ขณะที่โทเค็นถูกสร้าง ใช้วิธีนี้สำหรับการอัปเดต UI แบบเรียลไทม์หรือแสดงความคืบหน้า ท่อนสุดท้ายประกอบด้วยสถิติการใช้โทเค็นทั้งหมด วิธีนี้ช่วยลดความล่าช้าที่ผู้ใช้รับรู้สำหรับผลลัพธ์ขนาดใหญ่

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)

กำหนดค่าพารามิเตอร์สำหรับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ปรับพารามิเตอร์เช่น อุณหภูมิ top_p และ seed เพื่อควบคุมความสร้างสรรค์ อุณหภูมิที่สูงกว่าให้ข้อความที่หลากหลายกว่า ในขณะที่ค่าที่ต่ำกว่าช่วยให้มีความสม่ำเสมอ โมเดลรองรับการเรียกฟังก์ชันมาตรฐานและโหมด JSON คุณสามารถบังคับรูปแบบเอาต์พุตที่เข้มงวดโดยใช้ response_format. ตัวเลือกเหล่านี้ช่วยให้คุณปรับแต่งพฤติกรรมแบบ uncensored ให้เหมาะกับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณ

ทำความเข้าใจการใช้งานโทเค็นและขีดจำกัด

หน้าต่างบริบทรองรับ 100,000 tokens สำหรับ prompt และ completion รวมกัน คุณสามารถสร้างผลลัพธ์ได้สูงสุด 16,000 tokens ต่อการเรียกใช้ อัตราจำกัดอยู่ที่ 300 การเรียกใช้ต่อนาทีต่อคีย์ ข้อผิดพลาดเช่น 401 บ่งชี้ว่าคีย์ไม่ถูกต้อง ในขณะที่ 402 หมายถึงคุณต้องการเครดิตเพิ่มเติม 429 บ่งชี้ว่าคุณชนกับอัตราจำกัด เครดิตที่ไม่ได้ใช้จะไม่หมดอายุ