Quickstart: integrați API-ul fără cenzură

Precondiții: SDK și variabile de mediu

Începe prin a instala SDK-ul preferat și să setezi acreditările tale în variabilele de mediu. Serviciul nostru folosește endpoint-uri standard compatibile cu OpenAI, așa că bibliotecile client existente funcționează fără modificări. Ai nevoie doar de o cheie API din panoul nostru și de URL-ul de bază pentru cererile tale. Nu sunt necesare wrapper-e complexe sau antete personalizate pentru o integrare de bază.

Copycurl https://api.claudecostpermilliontokens.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the current cost per million tokens for the Pro model?"}]
  }'

Asigură-te că variabilele de mediu sunt exportate corect înainte de a rula scripturile tale. Această abordare menține autentificarea în siguranță și codul portabil între diferite medii de deploy.

Instantierea clientului cu URL-ul de bază

Configurați biblioteca clientului să indice către URL-ul nostru de bază în loc de endpoint-ul furnizorului implicit. Utilizați URL-ul de bază furnizat și cheia API pentru a iniția conexiunea. Această simplă modificare direcționează tot traficul către modelul nostru uncensored, menținând compatibilitatea cu metodele standard ale SDK-ului.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Verificați conexiunea listând modelele disponibile. Acest pas confirmă că clientul dumneavoastră este redirecționat corect către infrastructura noastră înainte de a trimite orice prompturi sau date reale.

Trimiterea primei tale cereri de completare de chat

Trimiteți o cerere standard de completare a chat-ului folosind ID-ul modelului uncensored. Acest model gestionează intrarea și ieșirea de text fără refuzuri de conținut pentru uz adult legal. Puteți transmite mesaje, seta temperatura și defini alți parametri exact așa cum ați face cu orice alt endpoint compatibil OpenAI.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.claudecostpermilliontokens.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 răspunsul pentru textul generat și utilizarea tokenilor. Acest lucru confirmă că integrarea funcționează corect și că modelul răspunde așa cum se așteaptă la prompturile dvs.

Gestionarea răspunsurilor de streaming și a tokenilor

Activați streaming-ul setând parametrul stream la true în cererea dumneavoastră. API-ul returnează fragmente de text pe măsură ce sunt generate, permițându-vă să afișați ieșirea în timp real. Fiecare fragment include date de utilizare a tokenilor în fragmentul final, ajutându-vă să urmăriți consumul cu precizie.

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)

Procesează fiecare fragment eficient pentru a menține o latență scăzută. Această metodă este ideală pentru aplicațiile unde feedback-ul imediat este crucial, cum ar fi interfețele de chat sau instrumentele de generare a codului în timp real.

Folosirea apelurilor de funcții și a modului JSON

Exploatați apelul de funcții și modul JSON pentru ieșiri structurate. Setați formatul de răspuns la JSON pentru a asigura o analiză consecventă în aplicația dvs. Puteți, de asemenea, să definiți instrumente și să specificați alegerile de instrumente pentru a ghida comportamentul de ieșire al modelului.

Parametri precum temperatura, top_p și secvențele de oprire permit ajustarea stilului de răspuns. Utilizați aceste funcții pentru a integra modelul fără probleme în fluxul dvs. de lucru existent.

Gestionarea autentificării și a limitelor

Cheia ta API autentifică toate request-urile, cu erori precum 401 indicând o cheie invalidă și 402 semnalând credit insuficient. Limitele de rată te limitează la 300 de request-uri pe minut și 8 request-uri concurente per cheie. Fereastra de context suportă până la 100,000 de tokeni, cu un output maxim de 16,000 de tokeni per request.

Monitorizați-vă utilizarea pentru a evita întreruperile. Erorile în timpul procesării sunt gratuite, deci puteți reîncerca cererile fără a vă îngrijora de consumul de tokeni. Păstrați-vă cheia în siguranță și înlocuiți-o dacă este necesar prin panou.