Instalează SDK-ul standard OpenAI
Începe prin a instala SDK-ul oficial pentru limbajul tău preferat. Această bibliotecă gestionează automat autentificarea și formatarea cererilor. Funcționează cu API-ul nostru LLM fără cenzură fără modificări.
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
Versiunea SDK-ului trebuie să fie suficient de recentă pentru a suporta base_url parametru. Acest lucru asigură compatibilitatea cu structura API compatibilă OpenAI.
Configurați URL-ul de bază și cheia API
Configurați clientul pentru a indica către serverele noastre. Utilizați URL-ul de bază https://api.unrestrictedaibot.com/v1 și cheia ta unică API. Această configurație îți permite să folosești același cod pe care îl ai deja pentru alte servicii.
Autentificarea este trecută prin Authorization header., SDK-ul gestionează injectarea acestui antet automat când furnizezi cheia.
curl https://api.unrestrictedaibot.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Find all null values in this JSON response"}]
}'Trimite prima ta completare de chat
Fă o cerere către /v1/chat/completions cu ID-ul modelului uncensored. Trimite un mesaj de utilizator și primește un răspuns text. Acest model nu refuză subiecte adulte legale sau conținut controversat.
Stabilește max_tokens parametru pentru a controla lungimea outputului. Valoarea implicită este de 2,048 de tokeni dacă omiți acest câmp. Fereastra de context suportă până la 100,000 de tokeni în total.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.unrestrictedaibot.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)Activați răspunsurile prin streaming
Folosiți Server-Sent Events (SSE) pentru livrarea tokenilor în timp real. Set stream=true în cererea ta. SDK-ul generează tokeni pe măsură ce sunt generați. Acest lucru reduce latența percepută pentru răspunsuri lungi.
Gestionați fragmentele de flux în codul dvs. Fragmentul final conține utilizarea totală a token-urilor. Acest lucru este util pentru transparența facturării și monitorizarea consumului.
stream = 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)Folosește modul JSON și apelarea de funcții
Solicită output structurat setând response_format pentru {"type": "json_object"}. Modelul returnează JSON valid pe care îl poți analiza direct. Acest lucru este ideal pentru construirea de agenți sau de pipeline-uri de date.
Definește instrumentele în cerere pentru apelarea funcțiilor. Modelul poate invoca funcții bazat pe promptul utilizatorului. Folosește tool_choice pentru a controla momentul în care sunt apelate funcțiile. Acest lucru adaugă putere aplicațiilor tale fără infrastructură suplimentară.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.unrestrictedaibot.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);Verificați utilizarea și limitele de tokeni
Monitorizați-vă utilizarea prin antetele de răspuns API sau prin ultimul fragment de streaming. Sunteți taxat pe tokenii utilizați. Erorile și refuzurile sunt gratuite. Acest model de tarificare transparent se aplică tuturor cererilor.
Respectați limitele de rată: 300 de solicitări pe minut și 8 solicitări concurente per cheie. Dacă depășiți aceste limite, veți primi o eroare 429. Planificați-vă concurența în consecință.
