Інтегруйте uncensored LLM API

Передумови та встановлення SDK

Встановіть офіційний SDK для бажаної мови для взаємодії з ендпоінтом. Вам потрібен Python 3.7+ або Node.js 18+ та активний API-ключ. Бібліотеки клієнта автоматично обробляють серіалізацію та логіку повторних спроб. Це забезпечує стабільність інтеграції за різних умов навантаження.

Обов'язкові версії: Python openai>=1.0.0 або Node [email protected]. Ці пакети підтримують сучасні інтерфейси потокової передачі та виклику інструментів.

Налаштування базової URL-адреси

Направте клієнт SDK на нашу конкретну базову URL-адресу для правильного маршрутизування трафіку. Це гарантує, що ви підключаєтеся до необмеженої моделі, а не до стандартного ендпоінту OpenAI. Базова URL-адреса — https://api.iasenzacensura.com/v1.

Налаштуйте базовий URL у коді ініціалізації клієнта. Ця єдина зміна перенаправляє всі подальші запити до нашої інфраструктури. Ви можете перевірити з'єднання, викликавши GET /v1/models та перевіряйте наявність uncensored model ID.

Аутентифікація за допомогою API-ключа

Передайте свій API-ключ у Authorization header для кожного запиту. Використовуйте формат Bearer YOUR_API_KEY для автентифікації вашої особи. Ключ генерується відразу після реєстрації через Google або електронну пошту.

Зберігайте ваш ключ у безпеці. Він надає доступ до вашого передплаченого кредиту. Якщо ви втратите ключ, згенеруйте новий на панелі керування; старий ключ стає недійсним миттєво. Це гарантує, що ваш невикористаний баланс залишається захищеним від несанкціонованого використання.

Надсилання запиту на завершення чату

Надішліть POST запит на /v1/chat/completions з вашим промптом та ідентифікатором моделі. Ідентифікатор моделі uncensored. Це повертає текстову відповідь без відмови контенту для законного використання дорослими.

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"}]
  }'

Відповідь включає статистику використання токенів. Вхідні токени коштують $0.15 за мільйон; вихідні токени коштують $0.50 за мільйон. Помилки не споживають кредит, що захищає ваш баланс під час фаз тестування.

Обробка потокових відповідей (SSE)

Увімкніть потокову передачу, встановивши stream: true у тілі вашого запиту. Це повертає події, надіслані сервером (SSE) для доставки токенів у реальному часі. Ви отримуєте часткові токени по мірі їх генерації, що значно зменшує сприйняту затримку.

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)

Кожен чанк містить частину тексту та дані про використання. Останній чанк містить загальну кількість токенів для запиту. Парсите ці події, щоб поступово оновлювати інтерфейс. Це ідеально підходить для чат-інтерфейсів, де користувачі очікують миттєвого зворотного зв'язку.

Налаштування параметрів та інструментів

Налаштуйте поведінку генерації за допомогою стандартних параметрів, таких як temperature, top_p, а також stop. Встановіть response_format до {"type": "json_object"} для структурованого виводу. Увімкніть виклик функцій, передавши tools масив.

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);

Ці параметри контролюють випадковість та структуру. Вищі значення температури підвищують креативність; нижчі значення покращують точність. Визначення інструментів дозволяють моделі динамічно викликати зовнішні функції. Це дозволяє створювати складні робочі процеси без зовнішньої логіки парсингу.

Потокова 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)