API LLM bez cenzury kompatybilne z OpenAI

Bazowy URL i autoryzacja

Zacznij od wskazania klienta na nasz adres bazowy. Punkt końcowy to https://api.uncensoredapikey.com/v1. Przekaz swój klucz API w standardowym Authorization Nagłówek. To działa z dowolnym klientem kompatybilnym z OpenAI. Otrzymujesz klucz natychmiast po rejestracji. Nie jest wymagany numer telefonu. Wystarczy logowanie przez Google lub e-mail.

Pierwsze żądanie

Wyślij standardowe żądanie chat completion. Użyj identyfikatora modelu uncensored. API zwraca wynik tekstowy. Oto podstawowy przykład cURL.

Copycurl https://api.uncensoredapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check api key status"}]
  }'

To potwierdza, że klucz działa. Jesteś gotowy do bardziej złożonych promptów. Model obsługuje kontekst do 100,000 tokenów. Tokeny wejściowe i wyjściowe wchodzą w skład tego limitu. Trzymaj się payloadów poniżej 8 MB.

Integracja Python SDK

Użyj oficjalnej biblioteki Pythona OpenAI. Wskaż ją na nasz bazowy URL. Przekaż swój klucz jako klucz API. To zachowuje Twój istniejący kod nienaruszonym. Po prostu zamieniasz punkt końcowy.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Uruchom to lokalnie. Połączenie z naszymi serwerami. Płacisz tylko za zużyte tokeny. Błędy nie obciążają kredytu. Dzięki temu testy są tanie. Wypróbuj różne temperatury. Dostosuj top_p do kreatywności.

Konfiguracja SDK Node.js

Zainicjuj klienta Node.js OpenAI. Skonfiguruj podstawowy adres URL. Ustaw klucz API. Działa to w przeglądarce lub po stronie serwera. Pasuje do dowolnej aplikacji Express lub Next.js.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredapikey.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);

Obsłuż strumień odpowiedzi. Lub użyj async/await. Model odpowiada szybko. Nie ma oczekiwania na embeddingi. Nie ma oczekiwania na obrazy. Tylko tekst. Ta szybkość ma znaczenie dla roleplay. Ma znaczenie dla przetwarzania danych. Utrzymuj kod prosty.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true. API wysyła zdarzenia wysyłane serwerowo. Każdy fragment zawiera częściowy tekst. Ostatni fragment zawiera użycie tokenów. Jest to kluczowe dla długich sesji. Widzisz wzrost tokenów w czasie rzeczywistym.

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)

Wyświetlaj tokeny w miarę ich przybywania. Poprawia to UX. Użytkownicy czują, że AI jest żywe. Nie buforuj całej odpowiedzi. Strumieniuj ją bezpośrednio do interfejsu. Zmniejsza to postrzeganą latencję. Twoja aplikacja działa responsywnie.

Limity, błędy i kontekst

Śledź swoje limity. Otrzymujesz 300 żądań na minutę. Tylko 8 żądań równoczesnych na klucz. Jeśli otrzymasz 429, poczekaj chwilę. 401 oznacza zły klucz. 402 oznacza niski kredyt. Doładuj kryptowalutą. Tylko USDT lub USDC. Minimum $20. Bonusowe kredyty są naliczane. Twoje okno kontekstowe wynosi 100k tokenów. Maksymalna wyjściowa wartość to 16k tokenów. Ustaw max_tokens rozsądnie. Odrzucenia są darmowe. Błędy są darmowe. Liczą się tylko zużyte tokeny.