Standart OpenAI SDK'sını yükleyin
Tercih ettiğiniz dil için resmi SDK'yı yükleyin. Bu kütüphane kimlik doğrulamasını ve istek biçimlendirmesini otomatik olarak yönetir. Değişiklik yapmadan sansürsüz LLM API'mizle çalışır.
- Python:
pip install openai - Node.js:
npm install openai
SDK sürümü, şunu destekleyecek kadar güncel olmalıdır: base_url parametresi. Bu, OpenAI uyumlu API yapımızla uyumluluğu sağlar.
Base URL'inizi ve API anahtarınızı ayarlayın
İstemciyi sunucularımıza işaret edecek şekilde yapılandırın. Temel URL'yi kullanın https://api.unrestrictedaibot.com/v1 ve benzersiz API anahtarınızı. Bu yapı, diğer hizmetler için zaten sahip olduğunuz aynı kodu kullanmanıza olanak tanır.
Kimlik doğrulama şurada geçirilir Authorization header. SDK, anahtarı sağladığınızda bu başlık ekleme işlemini otomatik olarak halleder.
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"}]
}'İlk sohbet tamamlamasını
adresine bir istek gönderin /v1/chat/completions model kimliği ile uncensoredBir kullanıcı mesajı gönderin ve metin yanıtı alın. Bu model yasal yetişkin konularını veya tartışmalı içerikleri reddetmez.
Şunu ayarlayın: max_tokens çıktı uzunluğunu kontrol eden parametre. Bu alanı belirtmezseniz varsayılan değer 2.048 tokendir. Bağlam pencereniz toplamda 100.000 tokene kadar destekler.
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)Akış yanıtlarını etkinleştirin
Gerçek zamanlı token teslimi için Sunucu Tarafı Olayları (SSE) kullanın. Ayar stream=true istekinizde. SDK, oluşturuldukları gibi tokenları verir. Bu, uzun yanıtlar için algılanan gecikmeyi azaltır.
Kodunuzda akış parçalarını işleyin. Son parça toplam token kullanımını içerir. Bu, faturalandırma şeffaflığı ve tüketim izleme için faydalıdır.
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)JSON modu ve fonksiyon çağırma
Şunu ayarlayarak yapılandırılmış çıktı isteyin response_format için {"type": "json_object"}. Model doğrudan ayrıştırabileceğiniz geçerli JSON döndürür. Bu, ajanlar veya veri boruhattıları oluşturmak için idealdir.
İşlev çağırma için istek gövnenize araçlar tanımlayın. Model, kullanıcı istemine göre işlevleri çağırabilir. Kullanın tool_choice fonksiyonların ne zaman çağrılacağını kontrol etmek için. Bu, ekstra altyapı olmadan uygulamalarınıza güç katar.
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);Token kullanımınızı ve limitlerinizi kontrol edin
API yanıt başlıkları veya son akış parçası üzerinden kullanımınızı izleyin. Kullanılan token başına ücretlendirilirsiniz. Hatalar ve reddetmeler ücretsizdir. Bu şeffaf fiyatlandırma modeli tüm istekler için geçerlidir.
Hız sınırlarına dikkat edin: dakikada 300 istek ve anahtar başına 8 eşzamanlı istek. Bu sınırları aşarsanız 429 hatası alırsınız. Eşzamanlılığı buna göre planlayın.
