מדריך התחלה מהירה ל-API של LLM ללא צנזורה

דרישות מוקדמות: התקנת ה-SDK של OpenAI

התחל בהתקנת ה-OpenAI SDK הרשמי לשפה המועדפת עליך. ספריית הלקוח מטפלת באימות וברצף באופן אוטומטי. אתה צריך רק את הספרייה הסטנדרטית; אין צורך בתלויות נוספות ליצירת טקסט בסיסית.

ודאו שהסביבה שלכם תומכת בגרסאות מודרניות של Python או JavaScript. ה-SDK מסתיר את פרטי ה-HTTP כך שתוכלו להתמקד בהנדסת פקודות.

אתחל את הלקוח עם base_url

הפנה את הלקוח שלך לנקודת הקצה הייעודית שלנו במקום לכתובת ה-OpenAI המוגדרת כברירת מחדל. שינוי יחיד זה מפנה את כל הבקשות לתשתית הדגם ללא צנזורה שלנו תוך שמירה על הפורמט התואם OpenAI הסטנדרטי.

תשתמש במפתח ה-API הייחודי שלך לאימות. כתובת הבסיב מבטיחה שהאפליקציה שלך תקשר ישירות עם השרתים שלנו ללא פרוקסי דרך ספק אחר.

• כתובת URL בסיסית: HTTPS://api.openrouteropenaicompatible.com/v1
• מזהה מודל: uncensored

Copyfrom openai import OpenAI

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

שלח את בקשת השלמת הצ'אט הראשונה שלך

בצעו סטנדרטי POST בקשה לנקודת הקצה של השלמת צ'אט. העבר את ההנחיה המערכתית וההודעה של המשתמש במבנה JSON הסטנדרטי. המודל מחזיר תגובות טקסט ללא מסנני התוכן הרגילים עבור נושאים מבוגרים חוקיים או שנויים במחלוקת.

Copycurl https://api.openrouteropenaicompatible.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all installed npm packages in current directory"}]
  }'

Copyimport OpenAI from "openai";

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

אפשרו תגובות בזרם (streaming).

הגדר stream: true לקבלת טוקנים כשהם נוצרים. זה מפחית את תחושת זמן ההשהיה בפלט ארוך. כל נתח מכיל טקסט חלקי וסטטיסטיקות שימוש באירוע הסופי.

השרת שולח אירועים שנשלחו על ידי השרת (SSE) ללקוח שלך. טפל בזרם כדי לעדכן את ממשק המשתמש בזמן אמת ללא המתנה לתגובה המלאה.

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)

הגדר מצב JSON לנתונים מבניים

שימוש response_format כדי לכפות את המודל למצב JSON. זה מבטיח פלט עקבי וניתן לניתוח ליישומים שלך. המודל מקפיד בקפדנות על הסכמה שאתה מגדיר בהודעת המערכת שלך.

אפשר json_object להבטיח שהתגובה היא JSON תקף. זה קריטי לשילוב תוכני עם שירותי ה-Backend שלך.

ממש קריאה לפונקציה

הגדירו כלים בבקשה כדי לאפשר קריאה לפונקציות. המודל יכול להפעיל פונקציות בהתאם להקשר של ההנחית שלכם. העבירו את הגדרות הכלים ותנו למודל להחליט איזו פונקציה לקרוא.

טפל בפקודות הכלים בלוגיקה של האפליקציה שלך. בצע את הפונקציה והזן את התוצאה חזרה לשיחה לקבלת המשך עקבי.

טפל בשימוש ובמגבלות הטוקנים

עקבו אחר השימוש כדי להימנע מהפרעות בשירות. חלון ההקשר תומך ב-100,000 טוקנים לקלט והשלמה יחד. הפלט מוגבל ל-16,000 טוקנים לכל בקשה.

מגבלות הקצב מחייבות 300 בקשות לדקה לכל מפתח. אם תחרוג מכך, תקבל שגיאת 429. שגיאות אימות מחזירות 401, וחוסר באשראי מחזיר 402. שגיאות וסירובים לא צורכים טוקנים, כך שתשלם רק על יצירת תוכן מוצלחת.