Gyors bevezetés: Integálja a Uncensored API

Előfeltételek: SDK és környezetbeállítás

Telepítse a hivatalos SDK-t a nyelvéhez. Támogatunk bármilyen openai kompatibilis kliens. Szolgáltatásunk a szabványos OpenAI integrációk közvetlen helyettesítőjeként működik.

Állítsd be a környezeti változót azonnal. Ez elkerüli a hitelesítő adatok hardkódolását a forráskód fájlokban. Az API-kulcs azonosítja a fiókodat, és nyomon követi a felhasználást.

Használja a szabványos könyvtár verzióját. A legtöbb fejlesztőnek már telepítve vannak ezek. Ha nincs, adja hozzá a csomagot a függőségei közé.

Hitelesítés: API-kulcs beállítása

Adja át kulcsát a Authorization header. Minden kéréshez Bearer tokent igényelünk. Ez a módszer szabványos az összes OpenAI-kompatibilis végponton.

Generálja meg a kulcsot az irányítópulton. Fiontonként egy aktív kulcsot kap. A csere azonnal érvényteleníti az előzőt.

Tartsa a kulcsot biztonságban. Ne tegye ki ügyféloldali kódban. Az endpointunk hitelesítést végez a tokenek feldolgozása előtt.

Végpont: POST /v1/chat/completions

Küldje el a promptját a chat végpontra. Használja a model field set to uncensored. Ez biztosítja, hogy a kérelem a specifikus modellünkre irányuljon.

Streamelési válaszok SSE-n keresztül

Engedélyezze a streamelést úgy, hogy stream: true. Darabokat kapsz azok generálása közben. Ez csökkenti a észlelt késést hosszú kimenetek esetén.

Elemzés a Server-Sent Events formátumot. Minden darab részleges szöveget tartalmaz. Aggregate ezeket a darabokat a teljes válasz visszaállításához.

Figyelje a tokenfelhasználást az utolsó darabban. Az utolsó esemény tartalmazza a teljes használati statisztikát. Ez segít a költségek pontos nyomon követésében.

Függvényhívás és eszközhasonználás

Határozza meg az eszközöket a kérés törzsében. A modell strukturált argumentumokat ad vissza. Elemezze ezeket az argumentumokat az alkalmazás logikájában.

Támogatja a szabványos eszközdefiníciókat. Használja tool_choice specifikus viselkedés kikényszerítéséhez. Ez működik bármely OpenAI-kompatibilis SDK-val.

Ellenőrizze a kimeneti formátumot. Győződjön meg arról, hogy kódja gracefully kezeli-e a hiányzó argumentumokat. A modell elhagyhatja a mezőket, ha azok nem kötelezőek.

JSON mód és strukturált kimenetek

Beállítás response_format a json_object. A modell szigorúan formázott JSON-t ad vissza. Ez kiküszöböli a parsing hibákat strukturált adatok esetén.

Határozza meg egyértelműen a sémát. A modell pontosan követi az utasításait. Használja ezt adat-kinyeréshez vagy konfigurációgeneráláshoz.

Kezelje a JSON parsolási hibákat. A hibás szerkezetek még mindig előfordulnak. Implementáljon fallback logikát a robusztus alkalmazásokhoz.

Hibakezelés és sebességkorlátok

Kezelje megfelelően a HTTP státuskódokat. A 401 hiba azt jelenti, hogy a kulcs érvénytelen. Egy 402 hiba a hitelkeret hiányára utal. Egy 429 hiba a sebességkorlátozásra utal.

Tartsa tiszteletben a percenkénti 300 kéréses korlátot. 8 párhuzamos kérést küldhet. A korlátok túllépése 429-es hibát eredményez. Várjon a újrapróbálkozás előtt.

A kontextusablakod 100 000 tokenben maximális. Ez tartalmazza a bemenetet és a kimenetet is. Kezeld óvatosan a token keretet. Max kimenet 16 000 token kérésenként. A hibák nem fogyasztanak kreditet.

cURL

Copycurl https://api.alternativeapiopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the primary functions in this module"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.alternativeapiopenai.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.alternativeapiopenai.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);

Streamelés

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)