Guida rapida: completamenti chat senza filtri

Installa il client openai-compatible

Scegli l'SDK che corrisponde al tuo ambiente di sviluppo. L'API segue le convenzioni standard OpenAI, quindi puoi utilizzare qualsiasi libreria compatibile per inviare richieste.

• Gli sviluppatori Python dovrebbero installare il openai pacchetto.
• Gli utenti Node.js hanno bisogno del openai npm package.
• Altre lingue possono utilizzare gli SDK ufficiali o le librerie HTTP standard.

Questo approccio garantisce una ampia compatibilità con gli strumenti esistenti e semplifica l'integrazione nei tuoi progetti.

Configura l'URL di base e la chiave API

Imposta la tua chiave API e l'URL base personalizzato nella configurazione del client. Questo indirizza le richieste ai nostri server invece che agli endpoint standard di OpenAI.

Configurazione

Usa la chiave generata dal tuo dashboard e punta a https://api.priceapiseekdeep.com/v1. Questa configurazione funziona con qualsiasi client compatibile con OpenAI modificando il base_url e api_key parametri.

I tuoi prompt vengono elaborati senza rifiuti di contenuto, il che li rende ideali per la scrittura creativa e le attività di coding.

Esegui la tua prima richiesta

Invia una richiesta standard di completamento chat per testare la connessione. Utilizza l'ID del modello uncensored al modello ottimizzato.

• Imposta il model il parametro a uncensored.
• Includi i tuoi messaggi di sistema e utente nell' messages array.
• L'API restituisce direttamente l'output testuale.

Questo conferma che la tua chiave funziona e che i crediti vengono detratti correttamente per i token di input.

Abilita lo streaming per output in tempo reale

Attiva lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce i token in sequenza man mano che vengono generati, migliorando la latenza percepita.

• Leggi i token dallo stream di eventi inviati dal server.
• L'ultimo chunk contiene le statistiche totali sull'utilizzo dei token.
• Questo metodo è ideale per le interfacce chat e le applicazioni in tempo reale.

Lo streaming riduce il tempo di attesa per gli utenti mentre il modello elabora il tuo prompt.

Utilizza il function calling e la modalità JSON

Sfrutta gli output strutturati per le interazioni programmatiche. Abilita la modalità JSON impostando response_format a {"type": "json_object"} per un'analisi coerente.

• Definisci gli strumenti nel tools parametro.
• Imposta tool_choice per controllare l'invocazione delle funzioni.
• Usa parametri come temperature e top_p per regolare la casualità dell'output.

Questo insieme di funzionalità supporta flussi di lavoro complessi senza logica di parsing esterna.

Comprendere l'utilizzo e i limiti dei token

Monitora il tuo utilizzo per restare entro i limiti del servizio. La finestra di contesto consente 100,000 token per prompt e completamento combinati.

• L'output massimo per richiesta è di 16.000 token.
• L'output massimo predefinito è 2.048 token se non specificato.
• Il limite di frequenza è di 300 richieste al minuto per chiave.

I crediti premium non scadono mai e gli errori non consumano il tuo saldo. Questa struttura supporta lo sviluppo ad alto volume senza abbonamenti mensili.

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)