ผสาน Uncensored LLM API

Authentication & Base URL

ใช้คีย์ API ของคุณกับ URL พื้นฐาน https://api.chataiunrestricted.com/v1 สำหรับคำขอทั้งหมด สร้างคีย์ของคุณได้ทันทีผ่าน Google หรืออีเมลบนแดชบอร์ด และคีย์จะปรากฏทันทีเพื่อคัดลอกและวางใช้งาน

รวมคีย์ใน Authorization header เป็น bearer token จุดสิ้นสุดนี้รองรับไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI มาตรฐาน ดังนั้นคุณจึงต้องอัปเดตเฉพาะ URL ฐานและคีย์ API ในการกำหนดค่า SDK ของคุณ

• รักษาความลับของคีย์ของคุณ คีย์ที่ใช้งานเพียงคีย์เดียวจะแทนที่คีย์ก่อนหน้า
• ข้อผิดพลาดเช่น 401 บ่งชี้ถึงคีย์ไม่ถูกต้อง ในขณะที่ 402 บ่งชี้ถึงเครดิตไม่เพียงพอ

จุดจบ API Chat Completions

ส่งคำขอ POST ไปยัง /v1/chat/completions ด้วยรหัสโมเดล uncensored เพื่อรับคำตอบข้อความ โมเดลจะตอบโดยไม่มีการปฏิเสธเนื้อหาสำหรับการใช้งานผู้ใหญ่ที่ชอบด้วยกฎหมาย ทำให้เหมาะสำหรับการเขียนเชิงสร้างสรรค์และการสวมบทบาท

ตั้งค่า body ของคำขอพร้อมข้อความของคุณและพารามิเตอร์เสริมเช่นอุณหภูมิ ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธเป็นฟรี ดังนั้นคุณจ่ายเฉพาะการใช้งาน tokens จริงเท่านั้น

• รหัสโมเดลคือ always uncensored.
• ไม่รองรับ embeddings หรือการสร้างภาพ

การตอบกลับแบบสตรีมมิ่ง (SSE)

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true เพื่อรับอัปเดตแบบทีละโทเค็นผ่าน Server-Sent Events ซึ่งช่วยลดความล่าช้าที่ผู้ใช้รู้สึกสำหรับแอปพลิเคชันแบบโต้ตอบและอนุญาตให้แสดงข้อความที่สร้างขึ้นมาแบบเรียลไทม์

ชิ้นข้อมูลสุดท้ายรวมถึงสถิติการใช้งานโทเค็น เพื่อให้คุณสามารถติดตามการบริโภคได้อย่างแม่นยำ การสตรีมทำงานร่วมกับพารามิเตอร์มาตรฐานทั้งหมด รวมถึงอุณหภูมิและ top_p

• ใช้ streaming เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ในอินเทอร์เฟซแชท
• แยกวิเคราะห์สตรีม SSE เพื่อจัดการคำตอบบางส่วน

การเรียกใช้ฟังก์ชัน & เครื่องมือ

กำหนดเครื่องมือในคำขอเพื่อเปิดใช้งานการเรียกใช้ฟังก์ชัน ซึ่งอนุญาตให้โมเดลส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างสำหรับการใช้งานภายนอก ใช้ tool_choice พารามิเตอร์สำหรับควบคุมว่าโมเดลจะเรียกใช้ฟังก์ชันอัตโนมัติหรือด้วยตนเอง

คุณสมบัตินี้มีประโยชน์สำหรับการผสานรวม API กับบริการอื่นหรือดึงรูปแบบข้อมูลเฉพาะ โมเดลรองรับคำจำกัดความเครื่องมือที่เข้ากันได้กับมาตรฐาน OpenAI

• กำหนดเครื่องมือใน tools อาร์เรย์
• ใช้ tool_choice เพื่อควบคุมอย่างแม่นยำ

โหมด JSON & พารามิเตอร์

ตั้งค่า response_format เพื่อ json_object เพื่อบังคับใช้เอาต์พุต JSON เพื่อให้แน่ใจว่าการแยกวิเคราะห์มีความสม่ำเสมอสำหรับแอปพลิเคชันของคุณ ใช้พารามิเตอร์เช่น temperature, top_p, และ stop เพื่อปรับแต่งสไตล์การตอบสนอง

หน้าต่างบริบทรองรับ 100,000 tokens สำหรับ prompt และ completion รวมกัน พร้อมผลลัพธ์สูงสุด 16,000 tokens ต่อการเรียกใช้ ซึ่งช่วยให้จัดการบริบทขนาดใหญ่ได้อย่างกว้างขวางโดยไม่ต้องใช้การ routing ที่ซับซ้อน

• ใช้โหมด JSON สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง
• ปรับพารามิเตอร์เพื่อควบคุมเชิงสร้างสรรค์

ข้อจำกัด, ข้อผิดพลาด & หน้าต่างบริบท

API กำหนดอัตราสูงสุด 300 คำขอต่อนาทีต่อ key และคำขอพร้อมกันได้ 8 คำขอ ขนาด body ของคำขอสูงสุดคือ 8 MB ซึ่งช่วยให้ประมวลผลอินพุตขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

จัดการข้อผิดพลาดเช่น 401 (คีย์ไม่ถูกต้อง), 402 (ไม่มีเครดิต) และ 429 (จำกัดอัตรา) โดยตรวจสอบรหัสสถานะในคำตอบ เครดิตไม่หมดอายุ และเครดิตที่ชำระล่วงหน้าจะถูกคิดตามจำนวนโทเค็นที่ใช้จริง

• ติดตาม rate limits เพื่อหลีกเลี่ยง error 429
• เติมเงินเครดิตผ่านคริปโตเพื่อการใช้งานอย่างต่อเนื่อง

cURL

Copycurl https://api.chataiunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run the build script and show errors"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

การสตรีม

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)