Quickstart pentru dezvoltatori pentru API-ul fără cenzură

URL de bază și autentificare

Configurați clientul să indice către endpoint-ul LLM uncensored folosind cheia API. URL-ul de bază este HTTPS://api.oneapillm.com/v1, care funcționează cu orice SDK compatibil cu OpenAI. Obțineți o cheie prin pagina "Get API key" folosind Google sau email, și aceasta apare imediat. Utilizați această cheie în Authorization header sau api_key câmp. Cererile tale sunt direcționate către un singur model open-weight optimizat pentru răspunsuri nelimitate.

• URL de bază: https://api.oneapillm.com/v1
• Autentificare: token Bearer prin Authorization: Bearer YOUR_KEY

Trimiterea primei cereri

Efectuați un POST solicitare către /v1/chat/completions cu ID-ul modelului uncensored. Acest endpoint acceptă input text și returnează output text, suportând până la 16.000 de tokeni pe răspuns. Puteți trimite prompturi simple sau mesaje structurate exact ca și cu alte modele de limbaj mari. Sistemul nu refuză conținutul adult legal sau controversat, asigurând un output constant.

Solicitare cURL exemplu:

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"}]
  }'

Amintește că erorile și refuzurile sunt gratuite, așa că poți experimenta fără să îți faci griji pentru costurile tokenilor pentru cererile eșuate.

Integrare SDK Python

Folosește clientul oficial Python pentru a interacționa fluent cu endpoint-urile din documentația API. Setează base_url către un singur endpoint API LLM și furnizează-ți cheia API. SDK-ul gestionează serializarea și streamingul automat, permițându-ți să te concentrezi pe logica aplicației tale. Poți trimite mai multe mesaje într-o singură solicitare pentru a menține contextul.

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)

Clientul suportă parametrii standard precum temperature și top_p pentru a controla creativitatea și aleatorietatea. Această abordare îți menține codul simplu și portabil între diferiți furnizori de modele.

Configurare SDK Node

Inițializați clientul Node.js cu URL-ul de bază specific pentru a accesa modelele AI uncensored. Transmite cheia ta API și identificatorul modelului uncensored pentru a asigura rutarea corectă. SDK-ul gestionează conexiunile HTTP și analizează răspunsurile JSON în mod eficient. Poți trimite cereri de streaming sau non-streaming în funcție de cazul tău de utilizare.

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);

Asigură-te că gestionezi corect obiectele de răspuns, deoarece structura se potrivește cu formatul OpenAI. Această compatibilitate înseamnă că poți schimba URL-ul de bază fără a-ți modifica logica de bază.

Răspunsuri în streaming prin SSE

Activați fluxul de date setând stream parametrul la true în cererea ta. Serverul returnează un flux de Evenimente trimise de server (SSE), permițându-ți să procesezi tokenii pe măsură ce sunt generați. Acest lucru este ideal pentru aplicațiile în timp real unde latența este importantă. Fragmentul final conține utilizarea totală a tokenilor pentru cerere.

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)

Streaming-ul ajută la menținerea implicării utilizatorului prin afișarea progresului. Puteți analiza fiecare bucățică pentru a construi un răspuns complet sau pentru a afișa tokenii incremental. Modelul uncensored suportă această funcție în mod fiabil.

Apelarea funcțiilor și modul JSON

Folosește API-ul pentru extragerea datelor structurate sau executarea de instrumente cu apelarea funcțiilor. Definește-ți instrumentele în cerere, iar modelul va returna un output JSON structurat. Poți activa, de asemenea, modul JSON setând response_format pentru {"type": "json_object"}. Acest lucru asigură că output-ul este întotdeauna JSON valid, ceea ce este util pentru analiză. Modelul este calibrat să urmeze instrucțiunile cu acuratețe, chiar și pentru scheme complexe.