מדריך התחלה מהירה למפתחים ל-API ללא צנזורה

כתובת URL בסיסית ואימות

הגדר את הלקוח שלך לנקד לנקודת הקצה של LLM ללא צנזורה באמצעות מפתח ה-API שלך. כתובת ה-URL הבסיסית היא HTTPS://api.oneapillm.com/v1, שעובד עם כל SDK התואם ל-OpenAI. אתה מקבל מפתח דרך העמוד "קבל מפתח API" באמצעות Google או אימייל, והוא מופיע מיד. השתמש במפתח זה ב Authorization header או ה- api_key שדה. הבקשות שלכם מנותבות למודל אחד בעל משקל פתוח המכוון לתגובות ללא הגבלות.

• כתובת בסיס: https://api.oneapillm.com/v1
• אימות: אסימון Bearer דרך Authorization: Bearer YOUR_KEY

שליחת הבקשה הראשונה שלך

בצעו סטנדרטי POST בקשה ל /v1/chat/completions עם מזהה המודל uncensored. נקודת הקבלה הזו מקבלת קלט טקסט ומחזירה פלט טקסט, תומכת עד 16,000 טוקנים לתגובה. ניתן לשלוח הנחיות פשוטות או הודעות מובנות בדיוק כמו שאתה עושה עם מודלי שפה גדולים אחרים. המערכת לא מסרבת לתוכן מבוגר חוקי או אקלקטי, מה שמבטיח פלט עקבי.

בקשת cURL לדוגמה:

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"}]
  }'

זכור ששגיאות ודחיות הן בחינם, כך שתוכל להתנסות ללא חשש ממינוי טוקנים עבור בקשות שנכשלו.

אינטגרציית SDK Python

השתמשו בלקוח Python הרשמי כדי לתקשר עם נקודות הקצה של תיעוד ה-API בצורה חלקה. הגדירו את base_url אל נקודת הקצה LLM היחידה של ה-API וספקו את מפתח ה-API שלכם. ה-SDK מטפל ברישום וזרימה באופן אוטומטי, ומאפשר לכם להתמקד בלוגיקה של היישום שלכם. ניתן לשלוח הודעות מרובות בבקשה אחת כדי לשמור על הקשר.

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)

הלקוח תומך בפרמטרים סטנדרטיים כמו temperature וגם top_p כדי לשלוט ביצירתיות ובאקראיות. גישה זו שומרת על הקוד שלך פשוט ונייד בין ספקי מודלים שונים.

תצורת Node SDK

אתחל את לקוח Node.js עם כתובת הבסיס הספציפית כדי לגשת למודלי ה-AI ללא צנזורה. העבר את מפתח ה-API שלך ואת מזהה המודל uncensored כדי להבטיח נתיוב נכון. ה-SDK מנהל את חיבורי ה-HTTP ומנתח את תגובות ה-JSON ביעילות. אתה יכול לשלוח בקשות סטרימינג או לא-סטרימינג בהתאם למקרה השימוש שלך.

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);

ודא שאתה מטפל באובייקטי התגובה כראוי, שכן המבנה תואם את פורמט OpenAI. תאימות זו אומרת שאתה יכול להחליף את כתובת הבסיס (base URL) ללא שינוי הלוגיקה ליבה שלך.

תגובות בסטרימינג באמצעות SSE

אפשרו זרמת נתונים על ידי הגדרת ה stream פרמטר ל true בקשתך. השרת מחזיר זרם של אירועים שנשלחים מהשרת (SSE), המאפשר לך לעבד טוקנים כפי שנוצרים. זה אידיאלי ליישומים בזמן אמת שבהם עיכוי הוא גורם קריטי. החלק הסופי מכיל את סך השימוש בטוקנים עבור הבקשה.

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)

סטרימינג עוזר לשמור על מעורבות המשתמש על ידי הצגת התקדמות. ניתן לנתח כל חלק כדי לבנות תגובה מלאה או להציג טוקנים באופן עוקב. המודל uncensored תומך בתכונה זו באופן אמין.

פקודות פונקציה ומצב JSON

השתמשו ב-API לחילוץ נתונים מבניים או לביצוע כלים עם קריאה לפונקציות. הגדירו את הכלים שלכם בבקשה, והמודל יחזיר פלט JSON מבני. ניתן גם לכפות מצב JSON על ידי הגדרת response_format אל {"type": "json_object"}. זה מבטיץ שהפלט יהיה תמיד JSON תקין, שזה שימושי לניתוח. המודל מכוון לעקוב אחר הוראות במדויק, גם עבור סכמות מורכבות.