Szybki start integracji

Wymagania wstępne: Zainstaluj SDK OpenAI

Zacznij od zainstalowania oficjalnego pakietu OpenAI SDK dla Twojego języka. Ta biblioteka obsługuje uwierzytelnianie, ponawianie prób i parsowanie JSON, więc nie musisz pisać klientów HTTP od zera. Nasze API używa tych samych standardowych interfejsów co oryginalna usługa, co oznacza, że istniejąca logika kodu pozostaje nienaruszona.

Potrzebujesz tylko prawidłowego środowiska Python lub Node.js. SDK przejmuje za Ciebie ciężką pracę.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Skonfiguruj swój Podstawowy Adres URL i Klucz API

Wskaż klientowi nasz dedykowany punkt końcowy. Zastąp domyślny adres bazowy naszą konkretną domeną, aby kierować ruch do naszych modeli bez cenzury. Musisz również podać swój klucz API z panelu.

Ten krok izoluje Twoje żądania od innych dostawców. Upewnij się, że używasz dokładnie podanego poniżej adresu URL.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Wykonaj swoje pierwsze żądanie POST /v1/chat/completions

Wyślij standardowe żądanie chat completion. Użyj identyfikatora uncensored aby zapewnić uzyskanie właściwego modelu. API akceptuje standardowe parametry takie jak temperature i max_tokens.

Copycurl https://api.unrestrictedaigpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run python script to sort list numerically"}]
  }'

Odpowiedź będzie zawierać wygenerowany tekst. Jeśli musisz obsłużyć błędy, sprawdź kod stanu.

Obsługa odpowiedzi strumieniowych przez SSE

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: trueTo zwraca strumień Server-Sent Events. Przetwarzaj każdy fragment po jego przybyciu, co zmniejsza postrzeganą latencję dla długich wyjść.

Ostatni fragment zawiera statystyki użycia tokenów. Pozwala to śledzić koszty w czasie rzeczywistym.

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)

Zaimplementuj wywoływanie narzędzi i tryb JSON

Korzystaj z tools parametr włączający wywoływanie funkcji. Zdefiniuj schemat funkcji i pozwól modelowi samodzielnie zdecydować, kiedy go wywołać. Możesz również wymusić output JSON, używając response_format do ścisłych struktur danych.

Obie funkcje działają dokładnie tak samo jak w standardowym API OpenAI.

Limity, błędy i okno kontekstu

Nasze API narzuca ścisłe limity, aby zapewnić stabilność. Masz do dyspozycji okno kontekstowe o rozmiarze 100 000 tokenów. Maksymalna liczba tokenów wyjściowych na żądanie to 16 000. Limit żądań wynosi 300 na minutę. Błąd 401 oznacza, że Twój klucz jest nieprawidłowy. Błąd 402 oznacza, że nie masz środków. Błąd 429 oznacza przekroczenie limitu żądań. Błędy i odmowy nie zużywają kredytów.