Início rápido: integre a API de LLM sem censura

Autenticação e URL Base

Come apontando seu cliente para nossa URL base e passando sua chave no cabeçalho. O endpoint está localizado em https://api.kiohnegrenzen.com/v1 e aceita cabeçalhos padrão da OpenAI. Você precisa de uma chave de API, que você gera instantaneamente no Obter chave de API página. Use autenticação Google ou e-mail para começar. Não é necessário número de telefone. A chave concede acesso ao modelo sem censura.

Cabeçalho Obrigatório: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Erros como 401 indicam uma chave inválida. Verifique o painel da sua conta. Erros 402 significam que seu crédito pré-pago se esgotou. Recarregue via criptomoeda para retomar. Respostas 429 sinalizam que você atingiu o limite de taxa de 300 solicitações por minuto.

Enviando sua primeira solicitação

Fazer uma solicitação POST para /v1/chat/completions com seu ID do modelo e prompt. Use uncensored como o ID do modelo. Este modelo é ajustado para responder sem recusas para conteúdo adulto lícito. Ele processa entrada de texto e retorna saída de texto. Você pode especificar parâmetros como temperature ou top_p para controlar a criatividade. O sistema suporta chamada de funções e modo JSON para dados estruturados.

Modelo: uncensored

Mantenha as solicitações abaixo de 8 MB. Você pode enviar até 8 solicitações simultâneas por chave. Cada solicitação conta contra seu saldo pré-pago. Erros e recusas são gratuitos. Seu crédito nunca expira.

Integração do SDK Python

Use o oficial openai Pacote Python para interagir com a API. Defina a URL base para nosso endpoint e forneça sua chave. Isso permite que você aproveite as estruturas de código existentes. Você pode passar as mensagens como uma lista de dicionários. O objeto de resposta contém o texto gerado e as estatísticas de uso de tokens. O streaming é suportado via geradores assíncronos.

Parâmetros Principais: temperature, top_p, stop, seed.

Instale o pacote com pip. Importe a classe client. Inicialize-a com sua URL base. Envie uma solicitação de conclusão de chat. O SDK cuida da serialização JSON e do transporte HTTP para você.

Integração do SDK Node.js

Inicialize o SDK OpenAI do Node.js com nosso URL base. Isso garante compatibilidade com seus projetos JavaScript ou TypeScript. Passe a chave de API e o URL base no construtor. Envie uma solicitação de conclusão de chat com o ID do modelo uncensored. O SDK retorna um fluxo de resposta ou um único objeto. Você pode configurar parâmetros como presence_penalty e frequency_penalty.

Configuração: Definir baseURL e apiKey.

O SDK suporta solicitações síncronas e assíncronas. Use async/await para operações não bloqueantes. Lidere os erros elegantemente. Capture erros de rede e erros da API. Registre o uso de tokens para rastreamento de custos.

Respostas em Streaming com SSE

Ative o streaming definindo stream: true na sua solicitação. A API retorna Server-Sent Events (SSE). Cada fragmento contém texto parcial. O último fragmento inclui o uso total de tokens. Isso é ideal para aplicativos em tempo real. Você pode exibir os tokens conforme chegam. O modelo suporta até 16,000 tokens por solicitação. Defina max_tokens para controlar o comprimento da saída. O padrão é 2.048 tokens se não especificado.

Streaming: Ative via biblioteca de cliente ou HTTP bruto.

Analise o fluxo SSE. Lidere cada chunk. Acumule o texto. Feche o fluxo quando terminar. O uso de tokens é relatado no último chunk. Isso ajuda você a rastrear os custos com precisão.

Limites de Tokens e Tratamento de Erros

A janela de contexto suporta 100.000 tokens para prompt e conclusão combinados. Isso permite documentos grandes. Monitore o uso de tokens para evitar exceder os limites. Os erros incluem 401 para chaves inválidas, 402 para crédito insuficiente e 429 para limites de taxa. As recusas são gratuitas. O crédito é pré-pago e nunca expira. Recarregue com USDT ou USDC. Bônus se aplicam para recargas maiores. Use o modo JSON para saída estruturada. Chamadas de função são suportadas. A privacidade é mantida; os prompts não são usados para treinamento.

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);

Streaming

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)