Uncensored LLM API'sini entegre edin

Önkoşullar ve SDK Kurulumu

Uç nokta ile iletişim kurmak için tercih ettiğiniz dil için resmi SDK'yı yükleyin. Python 3.7+ veya Node.js 18+ sürümüne ve aktif bir API anahtarına ihtiyacınız vardır. İstemci kütüphaneleri seri hale getirme ve yeniden deneme mantığını otomatik olarak yönetir. Bu, değişen yük koşulları altında entegrasyonunuzun istikrarlı kalmasını sağlar.

Gerekli sürümler: Python openai>=1.0.0 ou Node [email protected]. Bu paketler modern akış (streaming) ve araç çağırma arayüzlerini destekler.

Temel URL'nin ayarlanması

SDK istemcinizi trafiği doğru şekilde yönlendirmek için özel temel URL'mize işaretleyin. Bu, varsayılan OpenAI uç noktası yerine sansürsüz modele bağlanmanızı sağlar. Temel URL https://api.iasenzacensura.com/v1.

İstemci başlatma kodunuzda temel URL'yi yapılandırın. Bu tek değişiklik, tüm sonraki çağrıları altyapımıza yönlendirir. Bağlantıyı çağırarak doğrulayabilirsiniz GET /v1/models ve uncensored model kimliği.

API Anahtarı ile Kimlik Doğrulama

API anahtarınızı Authorization header'ı her istek için kullanın. Formatı Bearer YOUR_API_KEY kimliğinizi doğrulamak için. Anahtarınız, Google veya e-posta ile kaydolduktan hemen sonra oluşturulur.

Anahtarınızı güvende tutun. Ön ödemeli kredinize erişim sağlar. Anahtarı kaybederseniz, panelden yeni bir tane oluşturun; eski anahtar hemen geçersiz olur. Bu, kullanılmayan bakiyenizin yetkisiz kullanımdan korunduğundan emin olmanızı sağlar.

Sohbet Tamamlama İsteği Gönderme

Bir POST istem /v1/chat/completions isteminiz ve model kimliğinizle birlikte. Model kimliği uncensored. Bu, yasal yetişkin kullanım için içerik reddi olmadan bir metin yanıtı döndürür.

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"}]
  }'

Yanıt, token kullanım istatistiklerini içerir. Girdi tokenları milyon başına $0.15; çıktı tokenları milyon başına $0.50'dir. Hatalar krediyi tüketmez; bu da test aşamalarında bakiyenizi korur.

Akış Yanıtlarını (SSE) İşleme

Ayarlayarak akışı etkinleştirin stream: true istemci gövnenizde. Bu, gerçek zamanlı token teslimi için Sunucu Tarafı Olayları (SSE) döndürür. Tokenlar oluşturuldukları gibi kısmi olarak iletilir, bu da algılanan gecikmeyi önemli ölçüde azaltır.

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)

Her bir parça kısmi metin ve kullanım verisi içerir. Son parça, istek için toplam token sayısını içerir. Bu olayları ayrıştırarak kullanıcı arayüzünüzü artımlı olarak güncelleyin. Bu, kullanıcıların anında geri bildirim beklediği sohbet arayüzleri için idealdir.

Parametreleri ve Araçları Yapılandırma

Standart parametreleri kullanarak oluşturmayı özelleştirin, örneğin temperature, top_p, ve stopAyarla response_format için {"type": "json_object"} yapılandırılmış çıktı için. İşlev çağırma'yı bir tools kullanıcı ve asistan rollerini destekleyen dizi.

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);

Bu parametreler rastgeleliği ve yapıyı kontrol eder. Daha yüksek sıcaklıklar yaratıcılığı artırır; daha düşük değerler hassasiyeti iyileştirir. Araç tanımları modelin harici işlevleri dinamik olarak çağırmasına olanak tanır. Bu, harici ayrıştırma mantığı olmadan karmaşık iş akışlarını mümkün kılar.

Akış

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)