Szybki start: Integracja naszego LLM bez cenzury

Obsługiwane SDK i konfiguracja adresu bazowego

Nasze API działa z dowolnym klientem obsługującym protokół chat-completions OpenAI. Musisz tylko zaktualizować base URL i podać swój klucz API. Base URL dla tej usługi to HTTPS://api.aichatbotunfiltered.com/v1. Zapewnia to kompatybilność z bibliotekami takimi jak Python SDK OpenAI, Node.js SDK i innymi.

Uwierzytelnianie opiera się na jednym kluczu API powiązanym z Twoim kontem. Generujesz ten klucz podczas rejestracji za pomocą Google lub e-mail. Każde konto posiada jeden aktywny klucz; wygenerowanie nowego natychmiast zastępuje poprzedni klucz. Chroń ten klucz, ponieważ kontroluje on użycie Twojego salda kredytowego.

Wysyłanie żądań do endpointu /v1/chat/completions

Wyślij swoje pierwsze zapytanie, używając endpointu POST /v1/chat/completions. Identyfikator modelu to zawsze "uncensored". Ten model odpowiada na treść dla dorosłych, roleplay i pisanie kreatywne bez typowych filtrów bezpieczeństwa found w innych modelach.

Poniżej znajduje się podstawowy przykład curl do weryfikacji łączności. Zastąp YOUR_API_KEY swoim rzeczywistym kluczem.

• Ustaw model na "uncensored".
• Podaj prostą wiadomość systemową i użytkownika.
• Oczekuj bezpośredniej odpowiedzi tekstowej.

Copycurl https://api.aichatbotunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the steps to deploy a docker container."}]
  }'

Konfigurowanie temperatury, top P i sekwencji stop

Steruj losowością i strukturą outputu za pomocą standardowych parametrów. Ustaw temperaturę w zakresie od 0 do 2, aby dostosować kreatywność. Wyższe wartości generują bardziej zróżnicowane odpowiedzi, co jest przydatne w kreatywnym roleplay. Niższe wartości dają bardziej deterministyczne i spójne odpowiedzi.

Używaj top_p do kontroli próbkowania jądra. Ustaw sekwencje stop, aby zakończyć odpowiedź w określonych znacznikach, takich jak granice dialogu. Parametry te pomagają dostosować zachowanie modelu do Twojego konkretnego przypadku użycia bez zewnętrznego routingu.

Włączanie Strumieniowania i Wywoływania Funkcji

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream na true. Zwraca tokeny za pomocą zdarzeń Server-Sent Events (SSE). Szczegóły zużycia tokenów pojawiają się w ostatnim fragmencie, pozwalając na śledzenie kosztów w czasie rzeczywistym. Strumieniowanie zmniejsza postrzeganą latencję dla użytkowników końcowych.

Możesz również używać wywoływania funkcji. Zdefiniuj narzędzia w ciele żądania, aby umożliwić modelowi generowanie danych strukturalnych lub wyzwalanie akcji. Działa to bezproblemowo ze standardowym formatem narzędzi OpenAI. Użyj tool_choice, aby wymusić konkretne zachowanie.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Strumieniowanie

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)