بداية سريعة للمطورين لواجهة برمجة التطبيقات غير الخاضعة للرقابة

عنوان URL الأساسي والمصادقة

قم بتكوين العميل ليشير إلى نقطة نهاية LLM غير الخاضع للرقابة باستخدام مفتاح API الخاص بك. عنوان URL الأساسي هو HTTPS://api.oneapillm.com/v1, الذي يعمل مع أي SDK متوافق مع OpenAI. تحصل على مفتاح عبر صفحة "الحصول على مفتاح API" باستخدام Google أو البريد الإلكتروني، ويظهر فوراً. استخدم هذا المفتاح في Authorization الرأس أو api_key الحقل. يتم توجيه طلباتك إلى نموذج واحد مفتوح المصدر مُعدّل للاستجابات غير المقيدة.

• URL الأساسي: https://api.oneapillm.com/v1
• المصادقة: رمز حامل عبر Authorization: Bearer YOUR_KEY

إرسال طلبك الأول

أرسل طلبًا قياسيًا POST طلب إلى /v1/chat/completions باستخدام معرف النموذج uncensored. تقبل نقطة النهاية هذا إدخالاً نصياً وتعيد إخراجاً نصياً، وتدعم ما يصل إلى 16,000 رمز لكل استجابة. يمكنك إرسال مطالبات بسيطة أو رسائل منظمة كما تفعل مع نماذج اللغة الكبيرة الأخرى. لا يرفض النظام المحتوى البالغ القانوني أو الجريء، مما يضمن إخراجاً متسقاً.

مثال لطلب cURL:

Copycurl https://api.oneapillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all exported functions in index.ts"}]
  }'

تذكر أن الأخطاء والرفض مجانيان، لذا يمكنك التجريب دون القلق بشأن تكاليف الرموز المميزة للطلبات الفاشلة.

تكامل واجهة برمجة تطبيقات Python

استخدم عميل Python الرسمي للتفاعل مع نقاط نهاية وثائق واجهة برمجة التطبيقات بسلاسة. اضبط base_url إلى نقطة نهاية API LLM الوحيدة وقم بتوفير مفتاح API الخاص بك. يتعامل SDK مع التسلسل والتدفق تلقائياً، مما يتيح لك التركيز على منطق تطبيقك. يمكنك إرسال رسائل متعددة في طلب واحد للحفاظ على السياق.

Copyfrom openai import OpenAI

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

يدعم العميل المعايير القياسية مثل temperature و top_p التحكم في الإبداع والعشوائية. يبقي هذا النهج الكود الخاص بك بسيطًا وقابلًا للنقل عبر مزودي نماذج مختلفين.

تكوين Node SDK

قم تهيئة عميل Node.js باستخدام عنوان URL الأساسي المحدد للوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي غير الخاضعة للرقابة. مرر مفتاح واجهة برمجة التطبيقات ومعرف النموذج uncensored لضمان التوجيه الصحيح. تدير المكتلات اتصالات HTTP وتحلل استجابات JSON بكفاءة. يمكنك إرسال طلبات متدفقة أو غير متدفقة اعتماداً على حالة الاستخدام الخاصة بك.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

تأكد من معالجة كائنات الاستجابة بشكل صحيح، حيث يتطابق الهيكل مع تنسيق OpenAI. يعني هذا التوافق أنه يمكنك استبدال عنوان URL الأساسي دون تغيير المنطق الأساسي الخاص بك.

استجابات البث عبر SSE

فعّل التدفق عن طريق تعيين stream المعامل إلى true في طلبك. يعيد الخادم تدفقًا من أحداث خادم المراسلة (SSE)، مما يتيح لك معالجة الرموز مع توليدها. هذا مثالي للتطبيقات في الوقت الفعلي حيث يهم زمن الاستجابة. يحتوي الجزء الأخير على إجمالي استخدام الرموز للطلب.

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)

يساعد البثّ على إبقاء المستخدم منخرطاً من خلال إظهار التقدم. يمكنك تحليل كل جزء لبناء استجابة كاملة أو عرض الرموز المميزة تدريجياً. يدعم النموذج غير الخاضع للرقابة هذه الميزة بشكل موثوق.

استدعاء الوظائف ووضع JSON

استخدم واجهة برمجة التطبيقات لاستخراج البيانات المهيكلة أو تنفيذ الأدوات مع استدعاء الوظائف. عرّف أدواتك في الطلب، وسيعيد النموذج مخرجات JSON مهيكلة. يمكنك أيضًا فرض وضع JSON عن طريق تعيين response_format إلى {"type": "json_object"}. يضمن ذلك أن يكون المخرج دائمًا بيانات JSON صالحة، وهو مفيد للتحليل. النموذج مُضبط لمتابعة التعليمات بدقة، حتى للمخططات المعقدة.