Início rápido: conclusões de chat sem censura

Instale o cliente openai-compatible

Escolha o SDK que corresponda ao seu ambiente de desenvolvimento. A API segue as convenções padrão da OpenAI, então você pode usar qualquer biblioteca compatível para enviar solicitações.

• Desenvolvedores Python devem instalar o openai pacote.
• Usuários Node.js precisam do openai pacote npm.
• Outros idiomas podem usar os SDKs oficiais ou bibliotecas HTTP padrão.

Esta abordagem garante ampla compatibilidade com ferramentas existentes e simplifica a integração em seus projetos.

Configure a URL base e a chave da API

Defina sua chave de API e o URL base personalizado na configuração do cliente. Isso direciona as solicitações para nossos servidores em vez dos endpoints padrão da OpenAI.

Configuração

Use a chave gerada no seu painel e aponte para https://api.priceapiseekdeep.com/v1. Essa configuração funciona com qualquer cliente compatível com OpenAI alterando o base_url e api_key parâmetros.

Seus prompts são processados sem recusas de conteúdo, tornando-o ideal para escrita criativa e tarefas de codificação.

Faça sua primeira solicitação

Envie uma solicitação padrão de conclusão de chat para testar a conexão. Use o ID do modelo uncensored para acessar o modelo ajustado.

• Defina o model parâmetro para uncensored.
• Inclua suas mensagens do sistema e do usuário no messages array.
• A API retorna saída de texto diretamente.

Isso confirma que sua chave funciona e os créditos são deduzidos corretamente para tokens de entrada.

Ative o streaming para saída em tempo real

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. A API retorna tokens sequencialmente conforme são gerados, melhorando a latência percebida.

• Leia tokens do stream de eventos enviados pelo servidor.
• O último chunk contém estatísticas totais de uso de tokens.
• Esse método é ideal para interfaces de chat e aplicativos em tempo real.

O streaming reduz o tempo de espera dos usuários enquanto o modelo processa seu prompt.

Use chamadas de função e modo JSON

Aproveite saídas estruturadas para interações programáticas. Ative o modo JSON definindo response_format para {"type": "json_object"} para análise consistente.

• Defina ferramentas no tools parâmetro.
• Definir tool_choice para controlar a invocação de funções.
• Use parâmetros como temperature e top_p para ajustar a aleatoriedade da saída.

Este conjunto de recursos suporta fluxos de trabalho complexos sem lógica de análise externa.

Entenda o uso e os limites de tokens

Monitore seu uso para permanecer dentro dos limites do serviço. A janela de contexto permite 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados.

• A saída máxima por solicitação é de 16.000 tokens.
• A saída máxima padrão é de 2.048 tokens se não especificada.
• O limite de taxa é de 300 solicitações por minuto por chave.

Créditos premium nunca expiram, e erros não consomem seu saldo. Essa estrutura suporta desenvolvimento de alto volume sem assinaturas mensais.

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)