Începe rapid: Conectează-ți codul

Instalare și configurare

Cheia API autentifică cererile dumneavoastră. Generați una instant pe panoul de control folosind Google sau e-mail și parolă. Nu este necesar un număr de telefon. Stocați cheia în variabilele de mediu. Aceasta acordă acces la singurul model uncensored. Puteți înlocui o cheie dacă este necesar, dar doar una rămâne activă simultan. URL-ul de bază direcționează traficul către serverele noastre. Funcționează cu orice bibliotecă client compatibilă OpenAI. Modificați base_url parametru pentru a indica aici. Acest lucru elimină logica complexă de proxy sau rutare. Prompturile și completările tale sunt numărate în creditul tău preplătit. Erorile nu consumă tokeni. Acest lucru asigură că plătești doar pentru generarea efectivă.

Realizarea primei tale completări de chat

Trimite o cerere POST la /v1/chat/completions cu ID-ul modelului. Utiliza "uncensored" ca valoare de model. Include mesajele tale de sistem și utilizator în messages array. API-ul returnează textul generat. Nu există filtre de conținut care să blocheze subiecte adulte legale. Poți ajusta parametrii precum temperature sau top_p. Acestea controlează aleatorietatea și creativitatea. Setează max_tokens limitarea lungimii ieșirii. Valoarea implicită este de 2.048 de tokeni. Poți extinde acest lucru până la 16.000 de tokeni. Fereastra de context suportă 100.000 de tokeni în total. Acest lucru permite roleplay-uri lungi și detaliate. Menține solicitările sub 8 MB. Această limită asigură o performanță stabilă pentru payload-uri mari.

Gestionarea răspunsurilor de streaming

Streaming livrează tokenii pe măsură ce sunt generați. Acest lucru reduce latența percepută pentru utilizatori. Setează stream: true în cererea ta. API-ul returnează un flux de Evenimente Trimise de Server (SSE). Fiecare fragment conține conținut parțial. Puteți concatena aceste fragmente pentru a forma răspunsul complet. Ultimul fragment include statisticile de utilizare a tokenilor. Acest lucru vă ajută să urmăriți consumul de credite cu precizie. Streaming-ul este ideal pentru interfețele de chat în timp real. Oferă feedback imediat în timpul generării. Gestionarea erorilor rămâne consistentă indiferent dacă se face streaming sau nu. Verificați codul de stare pentru eșecuri. O eroare 402 indică credite insuficiente. O eroare 401 înseamnă că cheia dvs. este invalidă. Logica de reîncercare ar trebui să țină cont de aceste coduri specifice.

Folosirea apelurilor de funcții și a uneltelor

Definește instrumentele în cerere pentru a activa apelarea funcțiilor. Modelul poate returna date structurate pentru aplicația ta. Specifică tool_choice pentru a controla comportamentul de invocare. Folosește "auto" pentru selectare automată. Transmite definițiile instrumentelor în tools array. Modelul răspunde cu apeluri de funcții când este cazul. Tu execuți funcția și trimiți rezultatul înapoi. Modelul continuă conversația pe baza output-ului. Acest lucru suportă logica complexă în roboții de rol. Poți defini mai multe instrumente pentru acțiuni diferite. API-ul se ocupă de parsare și routing. Asigură-te că schemele instrumentelor sunt JSON valide. Acest lucru previne erorile în timpul procesului de apelare a funcțiilor.

Activarea modului JSON

Forțează modelul să genereze JSON valid. Setează response_format pentru {"type": "json_object"}. Acest lucru asigură date structurate pentru analiză. Utilizați acest lucru pentru stări de joc sau răspunsuri API. Modelul nu va adăuga formatare markdown. Returnează doar JSON brut. Acest lucru este util pentru fluxurile de lucru automate. Puteți analiza ieșirea direct în codul dvs. Erorile în structura JSON sunt rare, dar posibile. Validați ieșirea în stratul de aplicație. Acest lucru adaugă o plasă de siguranță pentru sistemele de producție. Modul JSON funcționează alături de apelarea de funcții. Puteți combina ambele pentru interacțiuni complexe. Fereastra de context se aplică întregului schimb. Planificați utilizarea tokenilor în consecință pentru a rămâne în limite.

Limitări, erori și fereastră de context

Ești limitat la 300 de cereri pe minut per cheie. Cererile concurente sunt limitate la 8 per cheie. Corpurile cererilor nu trebuie să depășească 8 MB. Aceste limite previn supraîncărcarea serverului în timpul utilizării intense. Erorile returnează coduri de status HTTP standard. 401 indică o cheie invalidă sau expirată. 402 semnalează că creditul tău preplătit este epuizat. 429 înseamnă că ai depășit limita de rată. Așteaptă înainte de a reîncerca după un error 429. Fereastra de context este de 100.000 de tokeni. Acesta include atât tokenii de prompt, cât și cei de completă. Conversațiile lungi pot necesita strategii de trunchiere. Gestionează-ți utilizarea de tokeni pentru a evita costurile neașteptate. Creditul nu expiră niciodată, așa că poți întrerupe utilizarea oricând. Această flexibilitate se potrivește cu generarea intermitentă în volum mare.

cURL

Copycurl https://api.restrictionsnoai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three spicy dialogue lines for a vampire character"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)