Uncensored LLM API: Быстрое начало

Предварительные требования и базовый URL

Ваше путешествие в мир нецензурируемого искусственного интеллекта начинается с базового URL. Используйте https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1 для всех запросов. Этот конечный пункт маршрутизирует запросы напрямую к нашей uncensored модели без внешних прокси. Вам нужен API-ключ, который вы генерируете на странице ключей. Для регистрации не требуется номер телефона. Используйте Google или пароль от email для входа. Интерфейс отображает ваш ключ сразу после создания. Храните этот ключ в безопасности, так как он аутентифицирует использование токенов.

Аутентификация и заголовки

Каждый запрос требует ваш API-ключ в Authorization Заголовок. Отформатируйте заголовок как Bearer YOUR_API_KEY. Этот стандартный метод обеспечивает совместимость с существующими инструментами. Наш NSFW API принимает этот заголовок как для текстовых, так и для потоковых ответов. Не включайте ключ в строку запроса URL, если это не необходимо. Система проверяет ключ перед обработкой токенов. Неверный ключ приводит к ошибке 401. Отсутствие ключа предотвращает успешное выполнение любого запроса. Убедитесь, что ваш ключ существует, прежде чем отправлять большие объемы данных.

Отправка вашего первого запроса

Отправьте POST-запрос на /v1/chat/completions с вашим идентификатором модели. Используйте uncensored как имя модели. Тело запроса должно включать массив messages. Каждое сообщение имеет role и content. Вот базовый пример cURL для начала работы.

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"}]
  }'

Эта команда отправляет простой промпт uncensored-модели. Ответ содержит сгенерированный текст. Проверьте choices массив для вывода. Вы можете настроить длину запроса в соответствии с вашим сценарием использования. Система обрабатывает входные данные и возвращает текст. Для базового использования не требуется сложная конфигурация. Сосредоточьтесь на структуре содержимого для достижения наилучших результатов.

Обработка потоковых ответов

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. Это отправляет частичные ответы по мере их генерации. Используйте Server-Sent Events (SSE) для обработки потока. Последний чанк содержит данные об использовании токенов. Этот метод снижает воспринимаемую задержку для длинных выводов. Ваш клиент должен корректно парсить формат SSE. Буферизуйте входящие данные до закрытия потока. Потоковая передача идеальна для приложений реального времени. Она обеспечивает немедленную обратную связь пользователям. Отслеживайте поток на наличие ошибок или разрывов соединения. Переподключайтесь, если соединение неожиданно прервалось. Этот подход обеспечивает плавный пользовательский опыт.

Настройка параметров

Настройте параметры для управления поведением модели. Используйте temperature для случайности, в диапазоне от 0 до 2. Более высокие значения увеличивают креативность. Более низкие значения делают выводы более детерминированными. Установите max_tokens для ограничения длины вывода. По умолчанию 2 048 токенов на запрос. Вы можете увеличить это значение до 16 000 токенов. Используйте top_p для выборки по ядру. Установите stop последовательности для остановки генерации. JSON-режим доступен через response_format. Это обеспечивает структурированный вывод для интеграции кода. Экспериментируйте с этими настройками, чтобы найти предпочтительный баланс. Модель адаптируется к вашим конкретным потребностям.

Обработка ошибок и лимиты

Внимательно отслеживайте лимиты запросов. Вам разрешено 300 запросов в минуту на ключ. Одновременно может выполняться только 8 запросов. Максимальный размер тела запроса составляет 8 МБ. Ошибка 401 указывает на недействительный ключ. Ошибка 402 означает, что ваши кредиты исчерпаны. Пополните баланс криптой, чтобы продолжить использование сервиса. Ошибка 429 сигнализирует о лимитировании скорости. Подождите перед повторной попыткой, чтобы избежать дополнительных задержек. Ошибки и отказы не расходуют кредиты. Это защищает ваш предоплаченный баланс. Проверяйте заголовки ответа для получения деталей использования. Отслеживайте потребление токенов, чтобы оставаться в пределах лимитов. Планируйте использование, чтобы избежать прерываний во время критических задач.

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);

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)