เริ่มต้นใช้งาน API LLM ไม่เซ็นเซอร์ | Uncensored LLM Hub

URL พื้นฐานและการตรวจสอบสิทธิ์

ใช้ Base URL https://api.uncensoredllmhub.com/v1 สำหรับคำขอทั้งหมด การตรวจสอบสิทธิ์จำเป็นต้องใช้คีย์ API ที่ส่งผ่านหัวเรื่อง Authorization เป็นโทเคน Bearer คุณได้รับคีย์นี้ทันทีหลังจากสมัครสมาชิกผ่านหน้า Get API key คีย์นี้จะผูกกับบัญชีเดียว คุณสามารถสร้างคีย์ใหม่ได้ทุกเมื่อ ซึ่งจะทำให้คีย์ก่อนหน้าหมดอายุ ไม่จำเป็นต้องใช้หมายเลขโทรศัพท์หรือบัตรเครดิตเพื่อเริ่มต้น

POST /v1/chat/completions

ส่งพรอมต์ของคุณไปยังเอนด์พอยต์แชท รหัสโมเดลคือ uncensored เสมอ API ยอมรับข้อความแชทมาตรฐานและส่งกลับข้อความ ไม่รองรับรูปภาพ เสียง หรือ embedding ตรวจสอบให้แน่ใจว่า body ของคำขอของคุณมีขนาดไม่เกิน 8 MB ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงคำขอข้อความพื้นฐานโดยใช้ cURL:

Copycurl https://api.uncensoredllmhub.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

สิ่งนี้จะส่งคืนการเติมเต็มสำหรับพรอมต์ของคุณ คุณสามารถแยกวิเคราะห์การตอบสนองเพื่อแยกข้อความที่สร้างสำหรับตรรกะแอปพลิเคชันของคุณ

การผสานรวม Python SDK

ใช้แพ็กเกจ Python openai ทางการเพื่อผสานรวมได้ง่ายขึ้น กำหนดค่าไคลเอนต์ด้วย URL พื้นฐานและคีย์ API ของคุณ วิธีการนี้ทำให้การจัดการ JSON และการอนุมานประเภทง่ายขึ้น ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีเริ่มต้นไคลเอนต์และส่งข้อความ:

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.uncensoredllmhub.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)

แทนที่ YOUR_API_KEY ด้วยคีย์จริงของคุณ วัตถุการตอบสนองให้สิทธิ์เข้าถึงเนื้อหาโดยตรง ทำให้ผสานรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ Python ได้ง่าย

การผสานรวม Node SDK

สำหรับสภาพแวดล้อม JavaScript ให้ใช้ Node.js SDK ของ OpenAI ตั้งค่า URL พื้นฐานและคีย์ API ในวัตถุการกำหนดค่า สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถใช้ไวยากรณ์ที่อิงตาม Promise มาตรฐานได้ ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงการเติมเต็มแชทแบบง่าย:

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.uncensoredllmhub.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);

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณจัดการการตอบสนองแบบอะซิงโครนัสอย่างเหมาะสม วิธีการนี้ทำงานได้ดีสำหรับแอปพลิเคชันฝั่งเซิร์ฟเวอร์หรือสภาพแวดล้อม Node.js ที่คุณต้องประมวลผลผลลัพธ์ทันที

การตอบสนองแบบสตรีมมิง (SSE)

เปิดใช้งานสตรีมมิงโดยการตั้งค่า stream: true ในคำขอของคุณ API จะส่งเหตุการณ์ที่ส่งจากเซิร์ฟเวอร์ (SSE) แทนวัตถุ JSON เดียวกัน สิ่งนี้ช่วยให้คุณแสดงโทเคนได้เมื่อถูกสร้างขึ้น ซึ่งช่วยปรับปรุงเวลาแฝงที่รับรู้ได้ ตัวอย่างต่อไปนี้แสดงวิธีการจัดการสตรีมใน Python:

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)

แยกวิเคราะห์แต่ละชิ้นส่วนเพื่อดึงเนื้อหาเดลต้า สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับอินเทอร์เฟซแชทที่ผู้ใช้คาดหวังตัวบ่งชี้การพิมพ์แบบเรียลไทม์ สตรีมจะสิ้นสุดเมื่อได้รับชิ้นส่วนสุดท้าย

ขีดจำกัดอัตรา ข้อผิดพลาด และบริบท

คุณจำกัดอยู่ที่ 300 คำขอต่อนาทีต่อคีย์ หากเกินกว่านี้ คุณจะได้รับข้อผิดพลาด 429 ข้อผิดพลาดทั่วไปอื่นๆ รวมถึง 401 (คีย์ไม่ถูกต้อง) และ 402 (เครดิตไม่เพียงพอ) หน้าต่างบริบทคือ 100,000 โทเคนสำหรับพรอมต์และการสร้างข้อความรวมกัน หากข้อมูลป้อนเข้าของคุณมีขนาดใหญ่เกินไป โมเดลอาจตัดหรือปฏิเสธคำขอ ตรวจสอบการใช้งานของคุณผ่านแดชบอร์ดเสมอเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักของบริการ