Hướng dẫn nhanh: Hoàn thành chat không kiểm duyệt

Cài đặt máy khách tương thích openai

Chọn SDK phù hợp với môi trường phát triển của bạn. API tuân theo các quy chuẩn của OpenAI, vì vậy bạn có thể sử dụng bất kỳ thư viện tương thích nào để gửi yêu cầu.

• Các nhà phát triển Python nên cài đặt openai gói.
• Người dùng Node.js cần openai gói npm.
• Các ngôn ngữ khác có thể sử dụng các SDK chính thức hoặc các thư viện HTTP tiêu chuẩn.

Cách tiếp cận này đảm bảo khả năng tương thích rộng rãi với các công cụ hiện có và đơn giản hóa việc tích hợp vào các dự án của bạn.

Cấu hình URL cơ sở và khóa API

Thiết lập khóa API và URL cơ sở tùy chỉnh trong cấu hình client. Điều này định hướng các yêu cầu đến máy chủ của chúng tôi thay vì các điểm cuối OpenAI tiêu chuẩn.

Cấu hình

Sử dụng khóa được tạo từ bảng điều khiển của bạn và trỏ đến https://api.priceapiseekdeep.com/v1. Cấu hình này hoạt động với bất kỳ client tương thích OpenAI nào bằng cách thay đổi base_url và api_key tham số.

Lời nhắc của bạn được xử lý mà không có từ chối nội dung, rất lý tưởng cho các nhiệm vụ viết sáng tạo và lập trình.

Thực hiện yêu cầu đầu tiên

Gửi yêu cầu hoàn thành trò chuyện tiêu chuẩn để kiểm tra kết nối. Sử dụng định danh mô hình uncensored để truy cập mô hình đã được tinh chỉnh.

• Đặt model tham số thành uncensored.
• Đính kèm thông báo hệ thống và người dùng của bạn vào messages mảng.
• API trả về đầu ra văn bản trực tiếp.

Điều này xác nhận khóa của bạn hoạt động và tín dụng được khấu trừ chính xác cho token đầu vào.

Bật streaming cho đầu ra theo thời gian thực

Kích hoạt streaming bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. API trả về token theo trình tự ngay khi chúng được tạo, cải thiện độ trễ cảm nhận.

• Đọc các token từ luồng sự kiện gửi qua máy chủ.
• Chunk cuối cùng chứa thống kê tổng lượng token đã sử dụng.
• Phương pháp này lý tưởng cho các giao diện trò chuyện và các ứng dụng thời gian thực.

Streaming giảm thời gian chờ cho người dùng trong khi mô hình xử lý lời nhắc của bạn.

Sử dụng gọi hàm và chế độ JSON

Tận dụng đầu ra có cấu trúc cho các tương tác lập trình. Bật chế độ JSON bằng cách đặt response_format để {"type": "json_object"} cho phân tích nhất quán.

• Định nghĩa các công cụ trong tools tham số.
• Đặt tool_choice để kiểm soát việc gọi hàm.
• Sử dụng các tham số như temperature và top_p để điều chỉnh độ ngẫu nhiên của đầu ra.

Bộ tính năng này hỗ trợ các quy trình làm việc phức tạp mà không cần logic phân tích bên ngoài.

Hiểu cách sử dụng và giới hạn token

Theo dõi mức sử dụng để nằm trong ranh giới dịch vụ. Cửa sổ ngữ cảnh cho phép 100,000 token cho prompt và kết hợp hoàn thành.

• Đầu ra tối đa mỗi yêu cầu là 16.000 token.
• Đầu ra tối đa mặc định là 2.048 token nếu chưa xác định.
• Giới hạn tốc độ là 300 yêu cầu mỗi phút cho mỗi khóa.

Tín dụng cao cấp không bao giờ hết hạn, và lỗi không tiêu tốn số dư của bạn. Cấu trúc này hỗ trợ phát triển quy mô lớn mà không cần đăng ký hàng tháng.

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);

Phát trực tiếp

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)