Documentație API Compatibil cu OpenAI

URL de bază și autentificare

Autentificare folosind o singură cheie API trecută în Authorization header., Înregistrează-te prin Google sau email în panoul de control pentru a primi cheia instantaneu. Nu este necesar un număr de telefon pentru înregistrare. Utilizează URL-ul de bază https://api.abliteratedllmmodels.com/v1 cu orice client compatibil cu OpenAI.

• Header: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• Fereastră de context: 100.000 de tokeni în total

Copycurl https://api.abliteratedllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show the status of the deployment pipeline"}]
  }'

POST /v1/chat/completions

Trimite mesaje text către API-ul AI uncensored folosind endpoint-uri standard de completări chat. ID-ul modelului este întotdeauna uncensored. Poți controla creativitatea cu temperature și top_p. Input tokens cost $0.15 per 1M, and output tokens cost $0.50 per 1M. Errors and refusals do not consume credit. Set max_tokens pentru a controla lungimea ieșirii, cu o valoare implicită de 2,048 dacă este omisă.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Utilizarea tokenilor și răspunsuri în flux

Primește actualizări token cu token prin Server-Sent Events (SSE) pentru aplicații cu latență redusă. Fragmentul final din fiecare flux conține statisticile complete de consum de tokeni pentru solicitare. Acest lucru permite urmărirea precisă a costurilor fără stocarea tokenilor intermediari. Streaming-ul este ideal pentru interfețele de chat unde utilizatorii se așteaptă la generare imediată de text. Modelul uncensored suportă formatarea standard SSE compatibilă cu majoritatea SDK-urilor.

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)

Function calling și modul JSON

Activați ieșiri structurate setând response_format pentru {"type": "json_object"}. Acest lucru asigură că modelul returnează un JSON valid pentru o analiză fiabilă în codul tău. Poți defini, de asemenea, instrumente pentru apelarea de funcții cu tools și tool_choice. API suportă seturi standard de parametri, inclusiv stop, seed, și penalități. Această flexibilitate face ca modelul abliterated să fie potrivit pentru fluxuri de lucru complexe ale agenților.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Limitări de rată și gestionarea erorilor

API impune limite stricte pentru a asigura stabilitatea pentru toți utilizatorii. Aveți voie la 300 de cereri pe minut pe cheie. Cererile concurente sunt limitate la 8 pe cheie. Fiecare corp de cerere trebuie să rămână sub 8 MB. Dacă depășiți aceste limite, API-ul returnează codul de stare 429. Cheile invalide declanșează eroarea 401, în timp ce creditul insuficient rezultă în eroarea 402. Rambursările nu sunt emise pentru creditul consumat, dar greșelile precum taxările duble pot fi rezolvate prin Suport.

Fereastră de context și limite

Fiecare solicitare suportă o fereastră totală de context de 100.000 de tokeni pentru prompt și completare. Lungimea maximă a outputului este de 16.000 de tokeni per solicitare. Dacă nu specifici max_tokens, limita implicită de output este de 2.048 de tokeni. Acest context mare permite analiza extensivă a documentelor sau istorice de conversații lungi. Modelul este conceput pentru a gestiona aceste lungimi fără a degrada inteligența. Folosește creditul de probă pentru a testa aceste limite înainte de a completa cu criptomonede.