無審查 LLM API 快速入門

先決條件與基礎 URL

您的無限制人工智慧之旅始於基礎 URL。使用 https://api.apiintelligenceartificielle.com/v1 適用於所有請求。此端點直接路由至我們的 uncensored 模型，無需外部代理。您需要 API 金鑰，可在金鑰頁面生成。註冊無需手機號碼。使用 Google 或電子郵件密碼登入。介面會在建立後立即顯示您的金鑰。請妥善保管此金鑰，因為它用於驗證您的令牌使用情況。

驗證與標頭

每次請求都需要您的 API 密鑰 Authorization 標頭。將標頭格式化為 Bearer YOUR_API_KEY. 此標準方法可確保與現有工具的相容性。我們的 NSFW API 接受此標頭，適用於文字回應與串流回應。除非必要，否則不要將金鑰包含在 URL 查詢字串中。系統會在處理權杖之前驗證金鑰。無效的金鑰會導致 401 錯誤。缺少金鑰會導致任何請求失敗。在傳送大量資料之前，請確認您的金鑰存在。

發送您的第一個請求

向以下網址發送 POST 請求 /v1/chat/completions 搭配您的模型 ID。使用 uncensored 作為模型名稱。請求主體必須包含一個 messages 陣列。每條訊息都有 role 和 content。這是一個基本的 cURL 範例，可幫助您入門。

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"}]
  }'

此命令將簡單提示發送到無審查模型。回應包含生成的文本。請檢查 choices 輸出的陣列。您可以調整提示長度以符合您的使用案例。系統處理輸入並回傳文字。基本使用不需要複雜的配置。請專注於內容結構以獲得最佳結果。

處理串流回應

在請求主體中將 stream: true 在你的請求中。這會隨生成發送部分回應。使用伺服器發送的事件（SSE）來處理串流。最後一個區塊包含 token 使用詳情。此方法可降低長輸出時的感知延遲。你的客戶端必須正確解析 SSE 格式。緩衝輸入資料直到串流結束。串流非常適合即時應用程式。它為使用者提供即時回饋。監控串流以偵測錯誤或斷線。若連線意外中斷請重新連線。此方法可確保流暢的使用者體驗。

配置參數

調整參數以控制模型行為。使用 temperature 用於隨機性，範圍從 0 到 2。較高的值增加創造力。較低的值使輸出更具決定性。設定 max_tokens 以限制輸出長度。每次請求的預設值為 2,048 個 token。您可以將此上限擴展至 16,000 個 token。使用 top_p 用於核採樣。設定 stop 序列以停止生成。JSON 模式可透過 response_format. 這可確保結構化輸出以利於程式碼整合。請嘗試這些設定，以找到您偏好的平衡點。模型會適應您的特定需求。

錯誤處理與限制

仔細監控您的請求限制。您允許每個金鑰每分鐘 300 次請求。同時只能運行 8 個請求。最大請求主體大小為 8 MB。401 錯誤表示金鑰無效。402 錯誤表示您的信用額度已耗盡。使用加密貨幣充值以繼續使用服務。429 錯誤表示速率限制。等待後再重試以避免進一步延誤。錯誤和拒絕不會消耗信用額度。這保護了您的預付餘額。檢查回應標頭以獲取使用詳情。追蹤您的令牌消耗以保持在限制內。規劃您的使用以避免在關鍵任務期間中斷。

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);

串流

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)