Hızlı Başlangıç: OpenAI-Uyumlu Uncensored API

OpenAI SDK'sını yükleyin

İstekleri hemen işlemek için tercih ettiğiniz dilin standart kütüphanesini yükleyin.

Bu kütüphane, OpenAI-uyumlu uç noktamızla iletişim kurmak için gerekli istemcileri sağlar. Kimlik doğrulama başlıklarını ve yanıt ayrıştırmayı sizin için yönetir.

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

Özel sürücü gerekmez. SDK, altta yatan HTTP bağlantılarını verimli bir şekilde yönetir.

Temel URL ve Anahtarı Yapılandırın

İstemcinizi özel temel URL'ye yönlendirin ve standart ağ geçidi kısıtlamalarını aşmak için API anahtarınızı ayarlayın.

Kullan https://api.openrouterapiratelimit.com/v1 temel URL olarak. Bu, trafiği bir vekil katmanı yerine doğrudan sunucularımıza yönlendirir. API anahtarınız ön ödemeli kredi hesabınızı kimlik doğrular.

Standart başlıkları destekliyoruz. Anahtarınızı şurada geçirin Authorization header. Bu, isteklerinizin ara adımlar olmadan doğrudan sansürsuz modele ulaşmasını sağlar.

İlk Sanssız İsteğinizi Gönderin

Şuraya bir POST isteği gönderin /v1/chat/completions model kimliği ile uncensored içerik filtreleri olmadan metin oluşturmak için.

Modelimiz, yasal yetişkin, kurgusal veya tartışmalı konuları reddetmez. İsteğinize göre doğrudan yanıt verir.

Copycurl https://api.openrouterapiratelimit.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send a test message to verify endpoint availability."}]
  }'

Değiştir YOUR_API_KEY gerçek anahtarınızla birlikte. Yanıt, oluşturulan metni choices dizi. Bu, modelin çalıştığını ve sansürsüz olduğunu doğrular.

Gerçek Zamanlı Çıktı için Akışı Etkinleştir

Ayarla stream: true Sunucu Tarafından Gönderilen Etkinlikler (SSE) aracılığıyla oluşturuldukları gibi tokenları almak için, bu da uzun yanıtlar için algılanan gecikmeyi azaltır.

Streaming, uygulamanızın çıktıyı aşamalı olarak göstermesini sağlar. Bu, kullanıcıların anında geri bildirim beklediği sohbet arayüzleri için kritiktir.

Copyfrom openai import OpenAI

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

SDK, parçalar geldiği sürece parçaları verir. Arayüzünüzü güncellemek için her parçayı işleyin. Son parça, istek için toplam token kullanımını içerir.

Araçları ve JSON Modu kullanın

Yapılandırılmış veri çıkarma için fonksiyon çağırma veya sıkı JSON modundan yararlanın.

API'miz standart OpenAI araç tanımlamalarını destekler. Araçlarınızı istekte tanımlayın ve modelin ne zaman çağırmaya karar vereceğine bırakın. Alternatif olarak, response_format: {"type": "json_object"} belirleyici JSON çıktısı için.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Bu, aşağı akış sistemlerinizin ayrıştırılabilir veri almasını sağlar. Model, sağladığınız şemaya uyar. Borularınıza güvenilir entegrasyon için bunu kullanın.

Token Kullanımı ve Limitleri

100.000 tokenlık bağlam pencereniz ve dakika başına 300 istek limitinizle kullanımınızı izleyin.

Bağlam pencereniz hem istem hem de tamamlama tokenlarını içerir. İstek başına maksimum çıktı 16.000 token'dır. Ayarlamazsanız max_tokens, varsayılan olarak 2.048'e düşer.

Hız sınırlamaları katı ancak öngörülebilirdir. Anahtar başına 8 eşzamanlı istek alırsınız. 401 (geçersiz anahtar) veya 402 (kredi yok) gibi hatalar ücretsizdir. 429 hataları hız sınırına ulaştığınızı gösterir. Kalan kota için yanıt başlıklarını kontrol edin.

Akış

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)