Integrálja az uncensored LLM API-t

Előfeltételek és SDK telepítés

Telepítse a hivatalos SDK-t a választott nyelvhez a végponthoz való kapcsolódáshoz. Python 3.7+ vagy Node.js 18+ szükséges aktív API-kulccsal. A klienskönyvtárak automatikusan kezelik a szerializálást és a retry logikát. Ez biztosítja az integráció stabilitását változó terhelés esetén is.

Kötelező verziók: Python openai>=1.0.0 vagy Node [email protected]. Ezek a csomagok támogatják a modern streamelési és eszközhívási felületeket.

Az alap URL beállítása

Irányítsd SDK-kliensedet a specifikus bázis URL-re a forgalom helyes irányításához. Ez biztosítja, hogy az uncensored modellhez csatlakozz, nem az alapértelmezett OpenAI végponthoz. A bázis URL: https://api.iasenzacensura.com/v1.

Konfigurálja az alap URL-t az ügyfél inicializálási kódjában. Ez az egyetlen módosítás az összes további hívást az infrastruktúránkhoz irányítja. A kapcsolat ellenőrzéséhez hívja meg a GET /v1/models és ellenőrizze a uncensored model ID.

Hitelesítés API-kulccsal

Adja át az API kulcsát a Authorization fejléc minden kéréshez. Használja a formátumot Bearer YOUR_API_KEY a személyazonosság hitelesítéséhez. A kulcsot azonnal generáljuk regisztráció után, Google vagy e-mail segítségével.

Tartsa a kulcsot biztonságban. Hozzáférést biztosít az előre fizetett hitelhez. Ha elveszíti a kulcsot, generáljon újat az irányítópulton; a régi kulcs azonnal érvénytelenné válik. Ez biztosítja, hogy a fel nem használt egyenleg megmaradjon a jogosulatlan használattól.

Egy chat befejezési kérés küldése

Küldjön egy POST kérés a /v1/chat/completions a prompttal és a modell azonosítójával. A modell azonosítója uncensored.Ez egy szövegválaszt ad vissza jogszerű felnőtt felhasználás esetén tartalom-elutasítások nélkül.

Copycurl https://api.iasenzacensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 Python web frameworks"}]
  }'

A válasz token-felhasználási statisztikákat tartalmaz. A bemeneti tokenek 1 millió tokenenként $0.15-öt, a kimeneti tokenek 1 millió tokenenként $0.50-t költenek. A hibák nem fogyasztanak hitelt, ami védi az egyenlegét a tesztelési fázisok során.

Streamelt válaszok kezelése (SSE)

Engedélyezze a streamelést úgy, hogy stream: true a kéréstörzsben. Ez Server-Sent Events (SSE) streamet ad vissza a valós idejű tokenátvitelhez. Parciális tokeneket kapsz a generálás során, ami jelentősen csökkenti az észlelt késleltést.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Minden chunk részleges szöveget és felhasználási adatokat tartalmaz. Az utolsó chunk a kérés teljes tokenszámát tartalmazza. Elemezze ezeket az eseményeket a felhasználói felület fokozatos frissítéséhez. Ez ideális chat felületekhez, ahol a felhasználók azonnali visszajelzést várnak.

A paraméterek és eszközök konfigurálása

A generálási viselkedés testreszabása szabványos paraméterekkel, például temperature, top_p, és stop. Állítsa be response_format a {"type": "json_object"} strukturált kimenethez. Engedélyezze a függvény hívást a tools tömb.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Ezek a paraméterek vezérlik a véletlenszerűséget és a struktúrát. A magasabb hőmérséklet növeli a kreativitást; az alacsonyabb értékek javítják a pontosságot. Az eszközdefiníciók lehetővé teszik, hogy a modell dinamikus módon hívjon meg külső függvényeket. Ez komplex munkafolyamatokat tesz lehetővé külső feldolgozási logika nélkül.

Streamelés

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)