Panduan Cepat: Integrasi Model AI Tanpa Filter

Prasyarat: Instalasi SDK dan penyiapan lingkungan

Model AI tanpa filter berfungsi dengan SDK OpenAI standar. Anda memerlukan kunci API dari dasbor dan URL dasar HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1. Instal perpustakaan untuk bahasa pilihan Anda untuk menangani header autentikasi secara otomatis.

Atur variabel lingkungan atau langsung masukkan kunci ke dalam inisialisasi klien Anda. ID model adalah "uncensored". Tidak ada konfigurasi lain yang diperlukan untuk generasi teks dasar.

• Instal paket melalui npm, pip, atau manajer paket Anda.
• Pastikan Anda memiliki kunci API yang valid dari dasbor.
• Verifikasi bahwa URL dasar sesuai dengan endpoint yang disediakan.

Inisialisasi klien dengan URL dasar dan kunci

Konfigurasikan klien agar mengarah ke URL dasar kami dan gunakan kunci API Anda untuk autentikasi. Ini memastikan semua permintaan dialihkan ke model uncensored dengan benar.

• Atur URL dasar ke HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1
• Masukkan kunci API Anda di header otorisasi
• Spesifikkan id model sebagai "uncensored"

Konfigurasi ini berfungsi dengan klien yang kompatibel dengan OpenAI apa pun. Anda dapat menggunakan SDK resmi atau pustaka apa pun yang mendukung format API OpenAI.

Copycurl https://api.unfilteredaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Mengirimkan permintaan penyelesaian chat pertama Anda

Kirim permintaan POST ke /v1/chat/completions dengan array messages Anda. Model akan merespons dengan teks yang dihasilkan tanpa penolakan konten untuk penggunaan dewasa yang sah.

• Gunakan parameter messages untuk mendefinisikan percakapan
• Spesifikkan model sebagai "uncensored"
• Atur suhu dan parameter lain sesuai kebutuhan

Respons akan berisi teks yang dihasilkan dalam array choices. Anda dapat mengekstrak konten dan menggunakannya dalam aplikasi Anda.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Menangani respons streaming dan penggunaan token

Aktifkan streaming dengan mengatur stream=true dalam permintaan Anda. API mengembalikan chunk teks saat dihasilkan. Penggunaan token dilaporkan di chunk terakhir.

• Atur stream=true dalam badan permintaan
• Proses setiap potongan saat tiba
• Periksa potongan terakhir untuk penggunaan token

Ini berguna untuk aplikasi real-time di mana Anda ingin menampilkan teks saat teks tersebut dihasilkan. Respons streaming mencakup hitungan token untuk transparansi penagihan.

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)

Mengkonfigurasi suhu, top_p, dan mode JSON

Sesuaikan perilaku model menggunakan parameter seperti temperature, top_p, dan response_format. Pengaturan ini mengendalikan kreativitas, keacakan, dan format output.

• Sesuaikan suhu untuk kreativitas (0,0 hingga 1,0)
• Atur top_p untuk sampling nuklir
• Gunakan response_format=json_object untuk output terstruktur

Model ini mendukung function calling dan penggunaan alat. Anda dapat mendefinisikan alat dan membiarkan model memutuskan kapan harus memanggilnya. Hal ini memungkinkan alur kerja dan integrasi yang kompleks.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Penanganan kesalahan dan batasan laju (300 RPM)

API menerapkan batas 300 permintaan per menit per kunci. Jika Anda melebihi ini, Anda akan menerima error 429. Error umum lainnya termasuk 401 untuk kunci tidak valid dan 402 untuk kredit tidak mencukupi.

• Pantau laju permintaan Anda untuk menghindari error 429
• Handle error 401 dengan memeriksa kunci API Anda
• Tangani kesalahan 402 dengan mengisi ulang kredit Anda

Jendela konteks adalah 100.000 token untuk prompt dan completion gabungan. Output maksimum adalah 16.000 token per permintaan. Error dan penolakan tidak mengonsumsi kredit.