Подключите API LLM без цензуры

Предварительные требования и установка SDK

Установите официальный SDK для предпочитаемого языка для взаимодействия с эндпоинтом. Вам нужен Python 3.7+ или Node.js 18+ с активным API-ключом. Библиотеки клиента автоматически обрабатывают сериализацию и логику повторных попыток. Это обеспечивает стабильность интеграции при изменяющихся нагрузках.

Обязательные версии: Python openai>=1.0.0 или Node [email protected]. Эти пакеты поддерживают современные интерфейсы потоковой передачи и вызова инструментов.

Настройка Base URL

Укажите базовый URL нашего SDK-клиента для нашего конкретного базового URL, чтобы правильно направить трафик. Это гарантирует, что вы подключаетесь к uncensored-модели, а не к стандартному эндпоинту OpenAI. Базовый URL — https://api.iasenzacensura.com/v1.

Настройте базовый URL в коде инициализации клиента. Это единственное изменение, которое перенаправит все последующие вызовы на нашу инфраструктуру. Вы можете проверить соединение, вызвав GET /v1/models и проверяя наличие uncensored идентификатор модели.

Аутентификация с помощью API-ключа

Передайте ваш API ключ в Authorization header для каждого запроса. Используйте формат Bearer YOUR_API_KEY для аутентификации вашей личности. Ключ генерируется сразу после регистрации через Google или email.

Храните ваш ключ в безопасности. Он предоставляет доступ к вашему предоплаченному кредиту. Если вы потеряете ключ, сгенерируйте новый на панели управления; старый ключ становится недействительным немедленно. Это гарантирует, что ваш неиспользованный баланс остается защищенным от несанкционированного использования.

Отправка запроса на завершение чата

Отправить POST запрос на /v1/chat/completions с вашим промптом и идентификатором модели. Идентификатор модели uncensored. Это возвращает текстовый ответ без отклонений контента для законного использования взрослыми.

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"}]
  }'

Ответ включает статистику использования токенов. Входные токены стоят $0.15 за миллион; выходные токены стоят $0.50 за миллион. Ошибки не потребляют кредит, что защищает ваш баланс во время фаз тестирования.

Обработка потоковых ответов (SSE)

Включите потоковую передачу, установив stream: true в тело запроса. Это возвращает события, отправляемые сервером (SSE) для доставки токенов в реальном времени. Вы получаете частичные токены по мере их генерации, что значительно снижает воспринимаемую задержку.

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)

Каждый чанк содержит частичный текст и данные об использовании. Последний чанк включает общее количество токенов для запроса. Парсите эти события для постепенного обновления интерфейса. Это идеально подходит для чат-интерфейсов, где пользователи ожидают немедленной обратной связи.

Настройка параметров и инструментов

Настройте поведение генерации с помощью стандартных параметров, таких как temperature, top_p, и stop. Установите response_format для {"type": "json_object"} для структурированного вывода. Включите вызов функций, передав tools массив.

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);

Эти параметры управляют случайностью и структурой. Более высокие значения температуры увеличивают креативность; низкие значения повышают точность. Определения инструментов позволяют модели динамически вызывать внешние функции. Это позволяет создавать сложные рабочие процессы без внешней логики парсинга.

Потоковая передача

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)