Szybki Start API ia bez cenzury

Instalacja i setup

Zainstaluj oficjalne SDK dla preferowanego języka. Nasze API działa z dowolnym standardowym klientem zgodnym z OpenAI, więc możesz używać bibliotek, którym już ufasz. Proces konfiguracji nie wymaga specjalnych ustawień poza dodaniem zależności do środowiska projektu.

Będziesz potrzebował klucza API do uwierzytelniania żądań. Wygeneruj go natychmiast po rejestracji za pomocą Google lub e-maila. Klucz pojawi się na ekranie tylko raz, więc skopiuj go do schowka lub bezpiecznego magazynu od razu. Przechowuj go w sekrecie, aby uniknąć nieautoryzowanego użycia środków z konta z góry opłaconego.

Konfiguracja: base_url i klucz

Wskaż klientowi adres bazowy i ustaw nagłówek klucza API. Użyj konkretnego punktu końcowego dostarczonego w panelu. Zapewnia to bezpośrednie kierowanie żądań do modelu bez cenzury bez niejasności dotyczących trasowania. Adres bazowy to HTTPS://api.iasemsensura.com/v1.

Ustaw Authorization nagłówek do Bearer YOUR_API_KEY.Ten nagłówek uwierzytelnia każde wysyłane przez Ciebie żądanie. Bez poprawnego klucza API odrzuci Twoje dane wejściowe błędem 401. Zawsze weryfikuj, czy Twój klucz pasuje do tego wyświetlonego podczas rejestracji.

Wysyłanie twojego pierwszego żądania

Wyślij proste żądanie chat completion, aby przetestować łączność. Użyj identyfikatora modelu uncensored aby zapewnić uzyskanie właściwego wyniku. Ten model jest dostrojony do generowania tekstu bez ograniczeń. Obsługuje roleplay i tematy dla dorosłych bez standardowych odmów.

Oto podstawowy przykład cURL, aby zacząć. Zastąp symbol zastępczy swoim rzeczywistym kluczem API. To polecenie wysyła krótki prompt i oczekuje bezpośredniej odpowiedzi.

Copycurl https://api.iasemsensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 words of dark fantasy lore"}]
  }'

Obsługa odpowiedzi strumieniowych

Włącz strumieniowanie dla generowania tokenów w czasie rzeczywistym. Jest to kluczowe dla aplikacji, które wyświetlają tekst w miarę jego generowania. API zwraca zdarzenia za pośrednictwem Server-Sent Events (SSE). Otrzymujesz cząstki tekstu, gdy staną się dostępne.

Użyj biblioteki Python do efektywnego streamowania. Biblioteka zarządza połączeniem i zwraca tokeny w miarę ich napływania. Podejście to zmniejsza postrzeganą latencję dla użytkowników końcowych. Pozwala również na natychmiastowe wyświetlanie częściowych wyników.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Wywoływanie funkcji i tryb JSON

Używaj wywoływania funkcji do ekstrakcji danych ustrukturyzowanych lub używania narzędzi. Zdefiniuj swoje narzędzia w ciele żądania. Model zwróci obiekt JSON z wymaganymi argumentami. Ta funkcja działa wraz ze standardową generacją tekstu.

Włącz tryb JSON, aby wymusić output w określonym formacie. Ustaw response_format do {"type": "json_object"}. Zapewnia to, że odpowiedź jest poprawnym JSON-em. Użyj SDK Node do łatwej integracji ze środowiskami JavaScript.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Zrozumienie zużycia tokenów i limitów

Monitoruj zużycie tokenów i limity żądań dokładnie. Okno kontekstowe obsługuje do 100 000 tokenów na żądanie. Obejmuje to zarówno prompt wejściowy, jak i wygenerowany wynik. Maksymalny wynik to 16 000 tokenów, chyba że określisz inaczej.

Przydzielono Ci limit 300 żądań na minutę na klucz. Liczba jednoczesnych żądań jest ograniczona do 8. Jeśli przekroczysz te limity, otrzymasz błąd 429. Odpowiedzi strumieniowe również wliczają się do tych limitów. Użyj pola usage w ostatnim fragmencie, aby śledzić zużycie.

Strumieniowanie

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)