Tích hợp API LLM Uncensored trong vài phút

Cài đặt SDK chính thức của OpenAI

Bắt đầu bằng cách thêm thư viện client vào môi trường dự án của bạn. Điều này đảm bảo tính tương thích với các định dạng yêu cầu tiêu chuẩn và các giao thức streaming mà không yêu cầu logic HTTP tùy chỉnh.

Gói xử lý tự động các tiêu đề xác thực và tuần tự hóa JSON. Bạn có thể chuyển sang cấu hình một khi phụ thuộc được giải quyết trong không gian làm việc của bạn.

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)

Cấu hình URL cơ sở và Khóa API

Định hướng lưu lượng truy cập đến điểm cuối của chúng tôi bằng cách đặt base_url biến và tiêm khóa độc nhất của bạn vào phiên bản máy khách. Việc thay đổi đơn giản này định tuyến các yêu cầu đến mô hình không kiểm duyệt được tối ưu hóa của chúng tôi mà không làm thay đổi cấu trúc mã của bạn.

Xác minh kết nối bằng cách kiểm tra /v1/models endpoint. Hệ thống trả về định danh mô hình khả dụng, xác nhận rằng thông tin xác thực của bạn hợp lệ và đường dẫn mạng đang mở.

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"}]
  }'

Gửi Yêu cầu Chat Completion đầu tiên của bạn

Tạo một tải trọng hoàn thành trò chuyện tiêu chuẩn với ID mô hình uncensored và mảng tin nhắn mong muốn của bạn. API xử lý đầu vào văn bản và trả về văn bản được tạo, hỗ trợ các tham số như temperature và top_p để kiểm soát giọng điệu.

Đảm bảo thân yêu cầu của bạn nằm trong giới hạn 8 MB. Hệ thống chấp nhận các đối tượng JSON tiêu chuẩn và trả về các phản hồi có cấu trúc mà ứng dụng của bạn có thể phân tích ngay lập tức.

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);

Xử lý Phản hồi Luồng và Sử dụng Token

Bật chế độ streaming bằng cách đặt stream flag thành true. Điều này trả về các chunk Các sự kiện được máy chủ gửi (SSE), cho phép giao diện của bạn hiển thị token tiến triển khi chúng được tạo.

Thống kê sử dụng token xuất hiện trong chunk cuối cùng của luồng. Cách tiếp cận này giảm độ trễ cảm nhận đối với người dùng trong khi vẫn giữ cho việc tính phí chính xác dựa trên mức tiêu thụ thực tế.

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)

Bật Function Calling và chế độ JSON

Kích hoạt đầu ra có cấu trúc bằng cách đặt response_format để {"type": "json_object"}. Điều này buộc mô hình trả về JSON hợp lệ nghiêm ngặt, điều cần thiết cho việc tích hợp đáng tin cậy với các biểu mẫu giao diện người dùng hoặc các dịch vụ phía máy chủ.

Bạn cũng có thể xác định các công cụ trong thân yêu cầu của bạn để kích hoạt gọi hàm. Mô hình phản hồi bằng các tên hàm cụ thể và đối số, cho phép mã của bạn thực hiện logic bên ngoài dựa trên ý định của người dùng.

Hiểu giới hạn tốc độ và cửa sổ ngữ cảnh

Khóa API của bạn hỗ trợ 300 yêu cầu mỗi phút và tối đa 8 yêu cầu đồng thời. Nếu vượt quá các ngưỡng này, hệ thống sẽ trả về lỗi 429 cho đến khi cửa sổ thời gian được đặt lại.

Cửa sổ ngữ cảnh cho phép tổng cộng 100.000 token, bao gồm cả prompt và completion. Output được giới hạn ở 16.000 token cho mỗi yêu cầu, hoặc 2.048 token nếu bạn không chỉ định max_tokens. Lỗi và từ chối không tiêu thụ tín dụng.