การเริ่มต้นการผสานรวมอย่างรวดเร็ว

ติดตั้ง SDK OpenAI มาตรฐาน

เริ่มด้วยการติดตั้ง official SDK สำหรับภาษาของคุณ ไลบรารีนี้จะจัดการการตรวจสอบสิทธิ์และการจัดรูปแบบ request โดยอัตโนมัติ มันทำงานกับ API LLM uncensored ของเราโดยไม่ต้องแก้ไข

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

เวอร์ชัน SDK ต้องใหม่พอที่จะรองรับ base_url พารามิเตอร์ สิ่งนี้รับประกันความเข้ากันได้กับโครงสร้าง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของเรา

ตั้งค่า URL ฐานและคีย์ API ของคุณ

กำหนดค่าไคลเอนต์ให้ชี้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเรา ใช้ URL พื้นฐาน https://api.unrestrictedaibot.com/v1 และคีย์ API เฉพาะของคุณของการตั้งค่านี้ช่วยให้คุณใช้โค้ดที่มีอยู่แล้วของคุณสำหรับบริการอื่น

Authentication is passed via the Authorization header. SDK จัดการการฉีดส่วนหัวนี้โดยอัตโนมัติเมื่อคุณให้คีย์

Copycurl 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"}]
  }'

ส่งการเติมข้อความแชทครั้งแรกของคุณ

ส่งคำขอไปยัง /v1/chat/completions ด้วยรหัสโมเดล uncensored. ส่งข้อความผู้ใช้และรับข้อความตอบกลับ โมเดลนี้ไม่ปฏิเสธหัวข้อผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมายหรือเนื้อหาที่ถกเถียง

ตั้งค่า max_tokens พารามิเตอร์สำหรับควบคุมความยาวของผลลัพธ์ ค่าเริ่มต้นคือ 2,048 tokens หากละเว้นฟิลด์นี้ หน้าต่างบริบทของเรารองรับสูงสุด 100,000 tokens รวม

Copyfrom 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)

เปิดใช้งานการตอบกลับแบบสตรีม

ใช้ Server-Sent Events (SSE) สำหรับการส่งโทเค็นแบบเรียลไทม์ ตั้งค่า stream=true ในการร้องขอของคุณ SDK จะส่งโทเค็นทันทีที่สร้างเสร็จ วิธีนี้ลดความล่าช้าที่ผู้ใช้รู้สึกสำหรับคำตอบยาวๆ

จัดการชิ้นส่วนสตรีมในโค้ดของคุณ ชิ้นสุดท้ายมีการใช้งานโทเค็นรวม สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการโปร่งใสด้านบิลลิ่งและการติดตามการบริโภค

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)

ใช้โหมด JSON และการเรียกใช้ฟังก์ชัน

ขอผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างโดยตั้งค่า response_format เพื่อ {"type": "json_object"}. โมเดลจะคืนค่า JSON ที่คุณสามารถแยกวิเคราะห์ได้โดยตรง สิ่งนี้เหมาะสำหรับการสร้างเอเจนต์หรือสายงานข้อมูล

กำหนดเครื่องมือในคำขอสำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน โมเดลสามารถเรียกใช้ฟังก์ชันตามคำใบ้ของผู้ใช้ ใช้ tool_choice เพื่อควบคุมเวลาที่จะเรียกใช้ฟังก์ชัน สิ่งนี้เพิ่มพลังให้กับแอปพลิเคชันของคุณโดยไม่ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานเพิ่มเติม

Copyimport 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);

ตรวจสอบการใช้โทเค็นและขีดจำกัดของคุณ

ติดตามการใช้งานของคุณผ่านส่วนหัวของคำตอบ API หรือชิ้นส่วนสตรีมสุดท้าย คุณจะถูกเรียกเก็บเงินตามโทเค็นที่ใช้ ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธไม่มีค่าใช้จ่าย โมเดลราคาที่โปร่งใสนี้ใช้กับคำขอทั้งหมด

เคารพขีดจำกัดอัตราส่วน: 300 คำขอต่อนาที และคำขอพร้อมกันได้ 8 คำขอต่อคีย์ หากเกินขีดจำกัดเหล่านี้ คุณจะได้รับรหัสข้อผิดพลาด 429 วางแผนความพร้อมใช้งานของคุณ accordingly