Szybki start: Zintegruj API LLM bez cenzury

Uwierzytelnianie i URL bazowy

Zacznij od wskazania klienta na nasz adres bazowy i przekazania klucza w nagłówku. Punkt końcowy znajduje się pod adresem https://api.kiohnegrenzen.com/v1 i przyjmuje standardowe nagłówki OpenAI. Potrzebujesz klucza API, który generujesz natychmiast na Pobierz klucz API strony. Użyj uwierzytelniania Google lub e-mail, aby rozpocząć. Nie jest wymagany numer telefonu. Klucz zapewnia dostęp do modelu bez cenzury.

Wymagany nagłówek: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Błędy takie jak 401 wskazują na nieprawidłowy lub brakujący klucz. Sprawdź pulpit nawigacyjny swojego konta. Błędy 402 oznaczają, że wyczerpałeś kredyt zaliczkowy. Doładuj konto kryptowalutą, aby wznowić pracę. Odpowiedzi 429 sygnalizują, że przekroczyłeś limit szybkości wynoszący 300 żądań na minutę.

Wysyłanie pierwszej prośby

Wykonaj żądanie POST do /v1/chat/completions z Twoim ID modelu i promptem. Użyj uncensored jako identyfikator modelu. Ten model jest dostrojony do odpowiadania bez odrzuceń dla legalnej treści dla dorosłych. Obsługuje wejście tekstowe i zwraca wyjście tekstowe. Możesz określić parametry takie jak temperature lub top_p kontrolować kreatywność. System obsługuje wywoływanie funkcji i tryb JSON dla danych strukturalnych.

Model: uncensored

Utrzymuj żądania poniżej 8MB. Możesz wysyłać do 8 równoległych żądań na klucz. Każde żądanie liczy się do Twojego salda zaliczkowego. Błędy i odmowy są darmowe. Twój kredyt nie wygasa.

Integracja SDK Python

Użyj oficjalnego openai Pakiet Python do interakcji z API. Ustaw adres bazowy na nasz punkt końcowy i podaj swój klucz. Pozwala to wykorzystać istniejące struktury kodu. Możesz przekazać wiadomości jako listę słowników. Obiekt odpowiedzi zawiera wygenerowany tekst oraz statystyki użycia tokenów. Strumieniowanie jest obsługiwane przez asynchroniczne generatory.

Kluczowe parametry: temperature, top_p, stop, seed.

Zainstaluj pakiet za pomocą pip. Zaimportuj klasę klienta. Zainicjuj go podając swój base URL. Wyślij żądanie chat completion. SDK zajmuje się serializacją JSON i transportem HTTP za Ciebie.

Integracja SDK Node.js

Zainicjuj SDK OpenAI Node.js za pomocą naszego adresu bazowego. Zapewnia to kompatybilność z Twoimi projektami JavaScript lub TypeScript. Przekaż klucz API i adres bazowy w konstruktorze. Wyślij żądanie ukończenia czatu z identyfikatorem modelu uncensored. SDK zwraca strumień odpowiedzi lub pojedynczy obiekt. Możesz skonfigurować takie parametry jak presence_penalty i frequency_penalty.

Konfiguracja: Ustaw baseURL i apiKey.

SDK obsługuje zarówno żądania synchroniczne, jak i asynchroniczne. Używaj async/await dla operacji nieblokujących. Obsługuj błędy płynnie. Przechwytuj błędy sieciowe i błędy API. Loguj użycie tokenów do śledzenia kosztów.

Odpowiedzi strumieniowe z SSE

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w Twoim żądaniu. API zwraca zdarzenia wysyłane serwerowo (SSE). Każdy fragment zawiera częściowy tekst. Ostatni fragment zawiera całkowite użycie tokenów. Jest to idealne dla aplikacji w czasie rzeczywistym. Możesz wyświetlać tokeny w miarę ich przybywania. Model obsługuje do 16,000 tokenów na żądanie. Ustaw max_tokens kontrolować długość wyjścia. Domyślna wartość to 2,048 tokenów, jeśli nie zostanie określone.

Strumieniowanie: Włącz przez bibliotekę kliencką lub surowe HTTP.

Przeanalizuj strumień SSE. Obsłuż każdy fragment. Skumuluj tekst. Zamknij strumień po zakończeniu. Zużycie tokenów jest raportowane w ostatnim fragmencie. Pomaga to w dokładnym śledzeniu kosztów.

Limity tokenów i obsługa błędów

Okno kontekstowe obsługuje 100,000 tokenów dla połączonego promptu i uzupełnienia. Pozwala to na duże dokumenty. Monitoruj zużycie tokenów, aby uniknąć przekroczenia limitów. Błędy obejmują kod 401 dla nieprawidłowych kluczy, 402 za niewystarczające środki oraz 429 za limity częstości. Odrzucenia są darmowe. Kredyt jest opłacony z góry i nigdy nie wygasa. Doładuj za pomocą USDT lub USDC. Bonusy stosują się przy większych doładowaniach. Używaj trybu JSON dla danych ustrukturyzowanych. Wywoływanie funkcji jest obsługiwane. Prywatność jest zachowana; prompty nie są używane do trenowania.

cURL

Copycurl https://api.kiohnegrenzen.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a 300 word technical blog post about vector databases."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Strumieniowanie

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)