Inicio rápido de la API de LLM sin censura

Prerrequisitos y URL base

Tu viaje de IA sin censura comienza con una URL base. Usa https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1 para todas las solicitudes. Este endpoint se conecta directamente a nuestro modelo sin censura sin proxies externos. Necesitas una clave API, que generas en la página de claves. No se requiere número de teléfono para el registro. Usa Google o una contraseña de correo electrónico para iniciar sesión. La interfaz muestra tu clave inmediatamente después de la creación. Mantén esta clave segura, ya que autentica el uso de tus tokens.

Autenticación y encabezados

Cada solicitud requiere tu clave API en el Authorization header. Formatea el encabezado como Bearer YOUR_API_KEY. Este método estándar garantiza la compatibilidad con las herramientas existentes. Nuestra API NSFW acepta este encabezado tanto para respuestas de texto como de streaming. No incluyas la clave en la cadena de consulta de la URL a menos que sea necesario. El sistema valida la clave antes de procesar los tokens. Una clave no válida genera un error 401. Una clave faltante impide que cualquier solicitud tenga éxito. Verifica que tu clave exista antes de enviar cargas útiles grandes.

Enviar tu primera solicitud

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con tu ID del modelo. Usa uncensored como el nombre del modelo. El cuerpo de la solicitud debe incluir un array de mensajes. Cada mensaje tiene un role y content. Aquí tienes un ejemplo básico de cURL para empezar.

Copycurl https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the latest version of the Python SDK"}]
  }'

Este comando envía una instrucción simple al modelo sin censura. La respuesta contiene el texto generado. Verifica el choices array para la salida. Puedes ajustar la longitud del prompt para adaptarlo a tu caso de uso. El sistema procesa la entrada y devuelve texto. No se necesita una configuración compleja para el uso básico. Concéntrate en la estructura del contenido para obtener los mejores resultados.

Gestión de respuestas en streaming

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu solicitud. Esto envía respuestas parciales a medida que se generan. Utiliza Eventos Enviados por Servidor (SSE) para manejar el flujo. El último fragmento incluye detalles de uso de tokens. Este método reduce la latencia percibida para salidas largas. Tu cliente debe analizar el formato SSE correctamente. Bufferiza los datos entrantes hasta que el flujo se cierre. El streaming es ideal para aplicaciones en tiempo real. Proporciona retroalimentación inmediata a los usuarios. Monitorea el flujo en busca de errores o desconexiones. Reconecta si la conexión se cae inesperadamente. Este enfoque garantiza una experiencia de usuario fluida.

Configurando parámetros

Ajustar parámetros para controlar el comportamiento del modelo. Usa temperature para aleatoriedad, que oscila entre 0 y 2. Los valores más altos aumentan la creatividad. Los valores más bajos hacen que las salidas sean más deterministas. Establece max_tokens para limitar la longitud de la salida. El valor predeterminado es de 2,048 tokens por solicitud. Puedes extender esto hasta 16,000 tokens. Usa top_p para muestreo por núcleo. Establece stop secuencias para detener la generación. El modo JSON está disponible a través de response_format. Esto asegura una salida estructurada para la integración de código. Experimenta con estos ajustes para encontrar tu equilibrio preferido. El modelo se adapta a tus necesidades específicas.

Gestión de errores y límites

Monitorea tus límites de solicitud cuidadosamente. Tienes permitido 300 solicitudes por minuto por clave. Solo 8 solicitudes pueden ejecutarse simultáneamente. El tamaño máximo del cuerpo de la solicitud es de 8 MB. Un error 401 indica una clave no válida. Un error 402 significa que tu crédito se ha agotado. Recarga con criptomonedas para continuar usando el servicio. Un error 429 señala el límite de tasa. Espera antes de reintentar para evitar más demoras. Los errores y rechazos no consumen crédito. Esto protege tu saldo prepagado. Revisa las cabeceras de respuesta para obtener detalles de uso. Rastrea el consumo de tokens para mantenerte dentro de los límites. Planifica tu uso para evitar interrupciones durante tareas críticas.

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Transmisión

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)