Démarrage rapide : complétions de chat sans censure

Installez le client compatible openai

Choisissez le SDK qui correspond à votre environnement de développement. L'API suit les conventions standard OpenAI, vous pouvez donc utiliser n'importe quelle bibliothèque compatible pour envoyer des requêtes.

• Les développeurs Python doivent installer le openai paquet.
• Les utilisateurs Node.js ont besoin du openai paquet npm.
• Les autres langues peuvent utiliser les SDK officiels ou les bibliothèques HTTP standard.

Cette approche garantit une large compatibilité avec les outils existants et simplifie l'intégration dans vos projets.

Configurer l'URL de base et la clé API

Définissez votre clé API et l'URL de base personnalisée dans la configuration de votre client. Cela dirige les requêtes vers nos serveurs au lieu des points de terminaison standard d'OpenAI.

Configuration

Utilisez la clé générée depuis votre tableau de bord et pointez vers https://api.priceapiseekdeep.com/v1. Cette configuration fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI en modifiant le base_url et api_key paramètres.

Vos prompts sont traités sans refus de contenu, ce qui les rend idéaux pour l'écriture créative et les tâches de codage.

Effectuez votre première requête

Envoyez une requête standard de complétion de chat pour tester la connexion. Utilisez l'ID de modèle uncensored pour accéder au modèle ajusté.

• Définissez le model le paramètre à uncensored.
• Incluez vos messages système et utilisateur dans le messages tableau.
• L'API renvoie directement une sortie textuelle.

Cela confirme que votre clé fonctionne et que les crédits sont déduits correctement pour les jetons d'entrée.

Activez le streaming pour une sortie en temps réel

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie les jetons séquentiellement au fur et à mesure de leur génération, améliorant la latence perçue.

• Lisez les jetons depuis le flux d'événements envoyés par le serveur.
• Le dernier chunk contient les statistiques totales d'utilisation des jetons.
• Cette méthode est idéale pour les interfaces de chat et les applications en temps réel.

Le streaming réduit le temps d'attente pour les utilisateurs pendant que le modèle traite votre invite.

Utiliser l'appel de fonctions et le mode JSON

Exploitez les sorties structurées pour les interactions programmatiques. Activez le mode JSON en définissant response_format à {"type": "json_object"} pour une analyse cohérente.

• Définissez des outils dans le tools paramètre.
• Définir tool_choice pour contrôler l'appel de fonction.
• Utilisez des paramètres comme temperature et top_p pour ajuster l'aléatoire de la sortie.

Cet ensemble de fonctionnalités prend en charge des workflows complexes sans logique d'analyse externe.

Comprendre l'utilisation et les limites des tokens

Surveillez votre utilisation pour rester dans les limites du service. La fenêtre de contexte permet 100,000 tokens pour la somme de l'invite et de la complétion.

• La sortie maximale par requête est de 16 000 tokens.
• La sortie maximale par défaut est de 2 048 jetons si non spécifiée.
• La limite de taux est de 300 requêtes par minute par clé.

Les crédits premium n'expirent jamais, et les erreurs ne consomment pas votre solde. Cette structure prend en charge le développement à haut volume sans abonnements mensuels.

cURL

Copycurl https://api.priceapiseekdeep.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send 5000 messages to test rate limits"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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