Швидкий старт для розробників uncensored API

Базова URL-адреса та аутентифікація

Налаштуйте клієнта, щоб вказувати на ендпоінт LLM без цензури, використовуючи свій ключ API. Базовий URL: HTTPS://api.oneapillm.com/v1, що працює з будь-яким SDK, сумісним з OpenAI. Ви отримуєте ключ через сторінку "Отримати API-ключ" за допомогою Google або електронної пошти, і він з'являється миттєво. Використовуйте цей ключ в Authorization header або api_key поле. Ваші запити маршрутизуються до однієї моделі з відкритими вагами, налаштованої на необмежені відповіді.

• Базовий URL: https://api.oneapillm.com/v1
• Автентифікація: Bearer-токен через Authorization: Bearer YOUR_KEY

Надсилання першого запиту

Зробіть стандартний POST запит на /v1/chat/completions за допомогою ідентифікатора моделі uncensored. Цей ендпоінт приймає текстовий вхід і повертає текстовий вивід, підтримуючи до 16 000 токенів на відповідь. Ви можете надсилати прості запити або структуровані повідомлення так само, як і з іншими великими мовними моделями. Система не відхиляє законний дорослий або гострий контент, забезпечуючи стабільний вивід.

Приклад запиту 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"}]
  }'

Запам’ятайте, що помилки та відмови є безкоштовними, тому ви можете експериментувати, не турбуючись про витрати на токени для невдалих запитів.

Інтеграція SDK Python

Використовуйте офіційний Python клієнт для безперешкодної взаємодії з кінцевими точками документації API. Встановіть base_url до єдиного ендпоінту API LLM та надайте свій API-ключ. SDK автоматично обробляє серіалізацію та потокове передавання, дозволяючи вам зосередитися на логіці вашого додатка. Ви можете надсилати кілька повідомлень в одному запиті для підтримки контексту.

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)

Клієнт підтримує стандартні параметри, такі як temperature та top_p для контролю креативності та випадковості. Цей підхід робить ваш код простим і портативним між різними постачальниками моделей.

Конфігурація Node SDK

Ініціалізуйте клієнт Node.js з конкретним базовим URL для доступу до моделей ШІ без цензури. Передайте свій API-ключ та ідентифікатор моделі uncensored для забезпечення правильної маршрутизації. SDK керує HTTP-з’єднаннями та ефективно парсує JSON-відповіді. Ви можете надсилати потокові або непотокові запити залежно від вашого випадку використання.

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);

Переконайтеся, що ви правильно обробляєте об'єкти відповіді, оскільки їхня структура відповідає формату OpenAI. Ця сумісність означає, що ви можете змінити базовий URL без зміни основної логіки.

Потокові відповіді через SSE

Увімкніть потокову передачу, встановивши stream параметр на true у вашому запиті. Сервер повертає потік подій, що генеруються сервером (SSE), що дозволяє обробляти токени по мірі їх генерації. Це ідеально підходить для додатків реального часу, де важлива затримка. Останній чанк містить загальну кількість токенів для запиту.

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)

Потокова передача допомагає утримувати увагу користувача, показуючи прогрес. Ви можете парсити кожен чанк, щоб сформувати повну відповідь або відображати токени поступово. uncensored модель надійно підтримує цю функцію.

Function Calling та режим JSON

Використовуйте API для витягування структурованих даних або виконання інструментів із використанням виклику функцій. Визначте свої інструменти в запиті, і модель поверне структурований JSON-вивід. Ви також можете увімкнути режим JSON, встановивши response_format до {"type": "json_object"}. Це забезпечує, що вивід завжди є дійсним JSON, що корисно для парсингу. Модель налаштована точно дотримуватися інструкцій, навіть для складних схем.