Integrujte API LLM Uncensored během několika minut

Nainstalujte oficiální SDK OpenAI

Začněte přidáním klientské knihovny do prostředí vašeho projektu. To zajišťuje kompatibilitu se standardními formáty požadavků a protokoly streamování bez nutnosti vlastní HTTP logiky.

Balíček automaticky zpracovává hlavičky ověřování a serializaci JSON. Jakmile je závislost vyřešena ve vašem pracovním prostoru, můžete přejít ke konfiguraci.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Konfigurujte základní URL a API klíč

Směrujte provoz na náš koncový bod nastavením base_url proměnnou a vložením svého unikátního klíče do instance klienta. Tento jednoduchý krok přesměruje požadavky na náš optimalizovaný model bez cenzury, aniž byste museli měnit strukturu kódu.

Ověřte připojení kontrolou /v1/models endpoint. Systém vrací dostupný identifikátor modelu, čímž potvrzuje, že vaše pověření jsou platná a síťová cesta je otevřená.

Copycurl https://api.unlimitedllmapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all available endpoints for user authentication"}]
  }'

Odeslat První požadavek na dokončení chatu

Sestavte standardní payload pro dokončení chatu s ID modelu uncensored a požadované pole zpráv. API zpracovává textový vstup a vrací vygenerovaný text, podporuje parametry jako temperature a top_p pro ovládání tónu.

Ujistěte se, že tělo žádosti se vejde do limitu 8 MB. Systém přijímá standardní objekty JSON a vrací strukturované odpovědi, které vaše aplikace může ihned parsovat.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Zpracování streamovaných odpovědí a využití tokenů

Povolte streamování nastavením stream flag na true. To vrací bloky Server-Sent Events (SSE), umožňující vašemu rozhraní zobrazovat tokeny postupně, jak jsou generovány.

Statistiky spotřeby tokenů se objevují v posledním bloku streamu. Tento přístup snižuje vnímanou latenci pro uživatele, zatímco vaše fakturace zůstává přesná na základě skutečné spotřeby.

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)

Povolit volání funkcí a režim JSON

Aktivujte strukturované výstupy nastavením response_format na {"type": "json_object"}. Toto donutí model vrátit striktně platný JSON, což je zásadní pro spolehlivou integraci s formuláři na straně klienta nebo backendovými službami.

Můžete také definovat nástroje v těle požadavku pro povolení volání funkcí. Model odpoví konkrétními názvy funkcí a argumenty, což umožňuje vašemu kódu spustit externí logiku na základě úmyslu uživatele.

Chápejte limity rychlosti a kontextová okna

Váš API klíč podporuje 300 požadavků za minutu a až 8 souběžných požadavků najednou. Pokud tyto limity překročíte, systém vrátí chybu 429, dokud se okno neobnoví.

Okno kontextu umožňuje celkem 100 000 tokenů, včetně podnětu i dokončení. Výstup je omezen na 16 000 tokenů na požadavek nebo na 2 048 tokenů, pokud neurčíte max_tokens.Chyby a odmítnutí nespotřebují kredit.