Autentificare: Setarea cheii API
Cheia API autentifică fiecare solicitare. Primești această cheie imediat după înregistrarea cu Google sau o adresă de email. Păstreaz-o în siguranță, deoarece oferă acces la creditul tău preplătit. Cheia acționează ca singurul tău identificator pentru limitele de rată și facturare. Rotirea ei se face manual din panoul de control, ținând cont că o cheie nouă înlocuiește pe cea veche instantaneu.
URL de bază și structură de endpoint
URL-ul de bază este HTTPS://api.chatunfiltered.com/v1. Această structură asigură compatibilitatea cu SDK-urile standard OpenAI. Trebuie doar să interacționați cu endpoint-ul de completări de chat. Generarea de embeddings, imagini și procesarea audio nu sunt disponibile. Mențineți URL-ul de bază consistent în toate configurațiile clientului pentru a evita erorile de rutare.
curl https://api.chatunfiltered.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Check server status"}]
}'Realizarea Primei Tale Cereri POST
Trimiteți o solicitare POST către /v1/chat/completions pentru a genera text. Includeți cheia API în antetul Authorization. Setează modelul la „uncensored” pentru a accesa LLM-ul dedicat necenzurat. Corpul solicitării trebuie să conțină un array messages cu prompt-ul tău. Răspunsurile returnează utilizarea tokenilor și conținutul generat. Această abordare directă minimizează latența comparativ cu proxy-urile multi-model.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.chatunfiltered.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)Înțelegerea formatelor de răspuns și a streaming-ului
Primește răspunsuri în format JSON standard sau fluxuiește-le prin Server-Sent Events. Streaming-ul îți permite să procesezi tokeni pe măsură ce sunt generați, ceea ce îmbunătățește latența percepută pentru ieșiri lungi. Fragmentul final dintr-un flux conține utilizarea totală a tokenilor pentru facturarea precisă. Poți activa, de asemenea, modul JSON pentru ieșiri de date structurate. Alege metoda care se potrivește cel mai bine cu arhitectura aplicației tale.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatunfiltered.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);Configurarea parametrilor: Temperatură, Top-P și Instrumente
Ajustați temperatura și top_p pentru a controla aleatorietatea răspunsurilor. Utilizați tool_choice pentru capabilitățile de apelare a funcțiilor. Modelul suportă modul JSON strict prin response_format. De asemenea, puteți seta secvențe de oprire pentru a opri generarea la puncte specifice. Acești parametri permit un control fin al comportamentului modelului uncensored fără straturi de rutare externe.
stream = 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)Gestionarea erorilor și urmărirea utilizării tokenilor
Gestionează erorile 401 pentru chei invalide și erorile 402 pentru credit insuficient. Limitele de rată returnează 429 când depășești 300 de cereri pe minut. Fereastra ta de context cuprinde 100.000 de tokeni pentru prompt și completarea textului combinate. Erorile și refuzurile nu consumă creditul preplătit. Urmărește utilizarea tokenilor în ultimul fragment de streaming pentru a gestiona costurile cu precizie.
