Gyors bevezetés: cenzúrázatlan chat completions

Telepítse az openai-kompatibilis klienst

Válassza ki azt az SDK-t, amely illeszkedik a fejlesztői környezetéhez. Az API a szabványos OpenAI konvenciókat követi, így bármely kompatibilis könyvtárral küldhet kéréseket.

• A Python fejlesztőknek telepíteniük kell a openai csomag.
• A Node.js felhasználóknak szükségük van a openai npm csomag.
• A többi nyelvhez használhatja a hivatalos SDK-kat vagy a szabványos HTTP könyvtárakat.

Ez a megközelítés biztosítja a széles körű kompatibilitást a meglévő eszközökkel, és egyszerűsíti az integrációt a projektekbe.

Alap URL és API-kulcs konfigurálása

Állítsd be az API-kulcsot és a testreszabott base URL-t az ügyfél konfigurációjában. Ez a kéréseket a szervereinkre irányítja, nem a standard OpenAI végpontokra.

Konfiguráció

Használja a kulcsot, amelyet az irányítópultján generált, és mutasson a https://api.priceapiseekdeep.com/v1. Ez a beállítás bármely OpenAI-kompatibilis klienssel működik a base_url és api_key paraméterek.

A promptjaidat visszautasítás nélkül dolgozzuk fel, így tökéletesek kreatív írási és kódolási feladatokhoz.

Hajtsa végre az első kérést

Küldjön egy szabványos chat completion kérést a kapcsolat teszteléséhez. Használja a modell azonosítót uncensored hangolt modellhez.

• Állítsa be a model paramétert uncensored.
• Tartalmazza rendszer- és felhasználói üzeneteit a messages tömb.
• Az API közvetlenül szöveges kimenetet ad vissza.

Ez igazolja, hogy a kulcsod működik, és a hitelek helyesen kerülnek levonásra a bemeneti tokenek után.

Streamelés engedélyezése a valós idejű kimenethez

Az adatfolyam aktiválásához állítsd be stream: true a kérésben. Az API tokeneket ad vissza sorosan, ahogy azok generálódnak, javítva az észlelt késleltetést.

• Olvassa el a tokeneket a server-sent events streamből.
• A végleges darab a teljes token-használat statisztikáit tartalmazza.
• Ez a módszer ideális chat felületekhez és valós idejű alkalmazásokhoz.

A streamelés csökkenti a felhasználók várakozási idejét, miközben a modell feldolgozza a promptját.

Használjon függvényhívást és JSON módot

Hasznosíts a strukturált kimeneteket a programozott interakciókhoz. Engedélyezd a JSON módot a response_format a {"type": "json_object"} konzisztens elemzéshez.

• Határozzon meg eszközöket a tools paraméter.
• Beállítás tool_choice a függvényhívás vezérléséhez.
• Használjon olyan paramétereket, mint temperature és top_p kimeneti véletlenszerűség beállításához.

Ez a funkciókészlet támogatja az összetett munkafolyamatokat külső feldolgozási logika nélkül.

Értsd meg a tokenfelhasználást és a korlátokat

Kövesse a felhasználást, hogy a szolgáltatási határokon belül maradjon. A kontextusablak 100,000 token támogatását teszi lehetővé prompt és kiegészítés együtt.

• A maximális kimenet kérésenként 16 000 token.
• Alapértelmezett max kimenet 2048 token, ha nincs megadva.
• A sebességkorlát percenként 300 kérelem kulcsonként.

Premium credits never expire, and errors do not consume your balance. This structure supports high-volume development without monthly subscriptions.

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);

Streamelés

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)