Hướng dẫn nhanh API LLM không kiểm duyệt

Điều kiện tiên quyết và base URL

Hành trình AI không kiểm duyệt của bạn bắt đầu bằng một URL cơ sở. Sử dụng https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1 cho tất cả các yêu cầu. Điểm cuối này định tuyến trực tiếp đến mô hình không kiểm duyệt của chúng tôi mà không có proxy bên ngoài. Bạn cần một khóa API, mà bạn tạo trên trang khóa. Không cần số điện thoại để đăng ký. Sử dụng Google hoặc mật khẩu email để đăng nhập. Giao diện hiển thị khóa của bạn ngay lập tức sau khi tạo. Giữ khóa này an toàn, vì nó xác thực việc sử dụng token của bạn.

Xác thực và headers

Mỗi yêu cầu yêu cầu khóa API của bạn trong Authorization header. Định dạng header như Bearer YOUR_API_KEY. Phương pháp tiêu chuẩn này đảm bảo tương thích với các công cụ hiện có. API NSFW của chúng tôi chấp nhận header này cho cả phản hồi văn bản và streaming. Không bao gồm khóa trong chuỗi truy vấn URL trừ khi cần thiết. Hệ thống xác thực khóa trước khi xử lý các token. Khóa không hợp lệ sẽ dẫn đến lỗi 401. Thiếu khóa sẽ khiến mọi yêu cầu không thể thành công. Hãy xác minh khóa của bạn tồn tại trước khi gửi các tải trọng lớn.

Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn

Gửi yêu cầu POST đến /v1/chat/completions với định danh mô hình của bạn. Sử dụng uncensored như tên mô hình. Thân yêu cầu phải bao gồm một mảng messages. Mỗi thông điệp có một vai trò và nội dung. Đây là một ví dụ cURL cơ bản để bắt đầu.

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"}]
  }'

Lệnh này gửi một lệnh nhắc đơn giản đến mô hình không kiểm duyệt. Phản hồi chứa văn bản được tạo. Hãy kiểm tra choices mảng cho đầu ra. Bạn có thể điều chỉnh độ dài prompt để phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn. Hệ thống xử lý đầu vào và trả về văn bản. Không cần cấu hình phức tạp cho việc sử dụng cơ bản. Tập trung vào cấu trúc nội dung để có kết quả tốt nhất.

Xử lý phản hồi phát trực tiếp

Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. Điều này gửi các phản hồi từng phần ngay khi chúng được tạo. Hãy sử dụng Sự kiện được gửi bởi máy chủ (SSE) để xử lý luồng dữ liệu. Chunk cuối cùng bao gồm chi tiết sử dụng token. Phương pháp này giảm độ trễ cảm nhận cho các đầu ra dài. Client của bạn phải phân tích cú pháp định dạng SSE chính xác. Bộ nhớ đệm dữ liệu đầu vào cho đến khi luồng kết thúc. Streaming rất lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực. Nó cung cấp phản hồi ngay lập tức cho người dùng. Theo dõi luồng để phát hiện lỗi hoặc ngắt kết nối. Kết nối lại nếu kết nối bị mất đột ngột. Cách tiếp cận này đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà.

Cấu hình các tham số

Điều chỉnh các tham số để kiểm soát hành vi mô hình. Sử dụng temperature cho tính ngẫu nhiên, dao động từ 0 đến 2. Giá trị cao hơn tăng cường tính sáng tạo. Giá trị thấp hơn làm cho đầu ra mang tính xác định cao hơn. Đặt max_tokens để giới hạn độ dài đầu ra. Mặc định là 2.048 token cho mỗi yêu cầu. Bạn có thể mở rộng điều này lên đến 16.000 token. Sử dụng top_p để lấy mẫu nucleus. Đặt stop chuỗi để dừng quá trình tạo. Chế độ JSON có sẵn thông qua response_format. Điều này đảm bảo đầu ra có cấu trúc cho tích hợp mã. Hãy thử nghiệm với các cài đặt này để tìm sự cân bằng mong muốn của bạn. Mô hình thích ứng với các nhu cầu cụ thể của bạn.

Xử lý lỗi và giới hạn

Theo dõi các giới hạn yêu cầu của bạn cẩn thận. Bạn được phép 300 yêu cầu mỗi phút cho mỗi khóa. Chỉ có 8 yêu cầu có thể chạy đồng thời. Kích thước thân yêu cầu tối đa là 8 MB. Lỗi 401 cho biết khóa không hợp lệ. Lỗi 402 có nghĩa là tín dụng của bạn đã cạn kiệt. Nạp tiền bằng tiền điện để tiếp tục sử dụng dịch vụ. Lỗi 429 báo hiệu giới hạn tốc độ. Hãy đợi trước khi thử lại để tránh thêm độ trễ. Lỗi và từ chối không tiêu thụ tín dụng. Điều này bảo vệ số dư trả trước của bạn. Kiểm tra các tiêu đề phản hồi để biết chi tiết sử dụng. Theo dõi việc tiêu thụ token của bạn để nằm trong giới hạn. Lập kế hoạch sử dụng để tránh gián đoạn trong các nhiệm vụ quan trọng.

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);

Phát trực tiếp

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)