Szybki start: integracja modelu AI bez ograniczeń

Wymagania wstępne: Instalacja SDK i konfiguracja środowiska

Model AI bez filtrów współpracuje ze standardowymi SDK OpenAI. Potrzebujesz klucza API z panelu sterowania i podstawowego adresu URL HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1. Zainstaluj bibliotekę dla preferowanego języka, aby automatycznie obsługiwać nagłówki uwierzytelniające.

Ustaw zmienną środowiskową lub przekaż klucz bezpośrednio w inicjalizacji klienta. Identyfikator modelu to "uncensored". Nie jest wymagana żadna dodatkowa konfiguracja do podstawnej generacji tekstu.

• Zainstaluj pakiet przez npm, pip lub menedżer pakietów.
• Upewnij się, że masz ważny klucz API z panelu.
• Sprawdź, czy bazowy adres URL odpowiada podanemu endpointowi.

Zainicjuj klienta, podając adres bazowy oraz klucz

Skonfiguruj klienta tak, aby wskazywał na nasz podstawowy adres URL i używał Twojego klucza API do uwierzytelniania. Zapewnia to, że wszystkie żądania są poprawnie kierowane do modelu uncensored.

• Ustaw URL bazowy na HTTPS://api.unfilteredaimodel.com/v1
• przekazuj swój klucz API w nagłówku autoryzacji
• Specify the model id as "uncensored"

To rozwiązanie działa z dowolnym klientem kompatybilnym z OpenAI. Możesz użyć oficjalnych SDK lub dowolnej biblioteki obsługującej 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?"}]
  }'

Wysyłanie twojego pierwszego żądania chat completion

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions z tablicą messages. Model odpowie wygenerowanym tekstem bez odmów treści dla legalnego użytku dorosłego.

• Użyj parametru messages, aby zdefiniować rozmowę
• Specify the model as "uncensored"
• Ustaw temperaturę i inne parametry według potrzeb

Odpowiedź będzie zawierać wygenerowany tekst w tablicy choices. Możesz wyodrębnić treść i użyć jej w swojej aplikacji.

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)

Obsługa odpowiedzi strumieniowych i zużycia tokenów

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream=true w żądaniu. API zwraca fragmenty tekstu w miarę ich generowania. Zużycie tokenów jest raportowane w ostatnim fragmencie.

• Ustaw stream=true w ciele żądania
• Przetwarzaj każdy fragment w miarę jego napływania
• Sprawdź ostatni fragment pod kątem użycia tokenów

Jest to przydatne w aplikacjach czasu rzeczywistego, gdzie chcesz wyświetlać tekst w miarę jego generowania. Strumieniowa odpowiedź zawiera liczbę tokenów dla przejrzystości rozliczeń.

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)

Konfigurowanie temperatury, top_p i trybu JSON

Dostosuj zachowanie modelu za pomocą parametrów takich jak temperatura, top_p i format odpowiedzi. Ustawienia te kontrolują kreatywność, losowość i format wyjściowy.

• Dostosuj temperaturę dla kreatywności (0.0 do 1.0)
• Ustaw top_p do próbkowania jądra
• Używaj response_format=json_object dla wyjścia strukturalnego

Model obsługuje wywoływanie funkcji i używanie narzędzi. Możesz zdefiniować narzędzia i pozwolić modelowi zdecydować, kiedy ich użyć. Umożliwia to złożone przepływy pracy i integracje.

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);

Obsługa błędów i limity szybkości (300 RPM)

API narzuca limit 300 żądań na minutę na klucz. Jeśli go przekroczysz, otrzymasz błąd 429. Inne powszechne błędy to 401 dla nieprawidłowych kluczy i 402 dla niewystarczającego kredytu.

• Monitoruj szybkość zapytań, aby uniknąć błędów 429
• Obsługuj błędy 401, sprawdzając swój klucz API
• Obsłuż błędy 402, doładowując swoje środki

Okno kontekstowe wynosi 100 000 tokenów łącznie dla promptu i uzupełnienia. Maksymalna liczba tokenów wyjściowych wynosi 16 000 na żądanie. Błędy i odrzucenia nie zużywają kredytu.