Panduan Cepat: Penyelesaian Chat Tanpa Sensor

Instal klien openai-compatible

Pilih SDK yang sesuai dengan lingkungan pengembangan Anda. API mengikuti konvensi standar OpenAI, sehingga Anda dapat menggunakan pustaka apa pun yang kompatibel untuk mengirim permintaan.

• Pengembang Python harus menginstal openai paket.
• Pengguna Node.js memerlukan openai paket npm.
• Bahasa lain dapat menggunakan SDK resmi atau pustaka HTTP standar.

Pendekatan ini memastikan kompatibilitas luas dengan alat yang ada dan menyederhanakan integrasi ke dalam proyek Anda.

Konfigurasi URL dasar dan kunci API

Atur kunci API dan URL dasar kustom di konfigurasi klien Anda. Ini mengarahkan permintaan ke server kami, bukan ke endpoint OpenAI standar.

Konfigurasi

Gunakan kunci yang dihasilkan dari dasbor Anda dan arahkan ke https://api.priceapiseekdeep.com/v1. Konfigurasi ini bekerja dengan klien kompatibel OpenAI apa pun dengan mengubah base_url dan api_key parameter.

Prompt Anda diproses tanpa penolakan konten, menjadikannya ideal untuk penulisan kreatif dan tugas pemrograman.

Lakukan permintaan pertama Anda

Kirim permintaan penyelesaian chat standar untuk menguji koneksi. Gunakan ID model uncensored untuk mengakses model yang disesuaikan.

• Atur model parameter ke uncensored.
• Sertakan pesan sistem dan pengguna Anda di messages array.
• API mengembalikan output teks secara langsung.

Ini mengonfirmasi bahwa kunci Anda berfungsi dan kredit dikurangi dengan benar untuk token input.

Aktifkan streaming untuk output real-time

Aktifkan streaming dengan mengatur stream: true dalam permintaan Anda. API mengembalikan token secara berurutan begitu token tersebut dihasilkan, meningkatkan latensi yang dirasakan.

• Baca token dari aliran peristiwa yang dikirim server.
• Bagian terakhir berisi statistik total penggunaan token.
• Metode ini ideal untuk antarmuka obrolan dan aplikasi real-time.

Streaming mengurangi waktu tunggu bagi pengguna saat model memproses prompt Anda.

Gunakan pemanggilan fungsi dan mode JSON

Manfaatkan output terstruktur untuk interaksi pemrograman. Aktifkan mode JSON dengan mengatur response_format ke {"type": "json_object"} untuk parsing yang konsisten.

• Tentukan alat dalam tools parameter.
• Atur tool_choice untuk mengontrol pemanggilan fungsi.
• Gunakan parameter seperti temperature dan top_p untuk menyesuaikan keacakan output.

Set fitur ini mendukung alur kerja kompleks tanpa logika parsing eksternal.

Memahami penggunaan token dan batasnya

Pantau penggunaan Anda untuk tetap berada dalam batas layanan. Jendela konteks memungkinkan 100.000 token untuk prompt dan penyelesaian gabungan.

• Output maksimal per permintaan adalah 16,000 token.
• Output maksimum default adalah 2.048 token jika tidak ditentukan.
• Batas laju adalah 300 permintaan per menit per kunci.

Kredit premium tidak pernah kedaluwarsa, dan kesalahan tidak menguras saldo Anda. Struktur ini mendukung pengembangan volume tinggi tanpa langganan bulanan.

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)