Quickstart: Integrați API-ul LLM fără cenzură

Autentificare și URL de bază

Începeți prin a direcționa clientul către URL-ul de bază și prin transmiterea cheii în antet. Endpoint-ul se află la https://api.kiohnegrenzen.com/v1 și acceptă antete standard OpenAI. Ai nevoie de o cheie API, pe care o generezi instant pe Obține cheie API pagina. Folosește autentificarea Google sau email pentru a începe. Nu este necesar un număr de telefon. Cheia oferă acces la modelul non-cenzurat.

Antet necesar: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Erorii precum 401 indică o cheie invalidă sau lipsă. Verificați panoul de cont. Erorile 402 înseamnă că creditul dumneavoastră preplătit este epuizat. Reîncărcați prin cripto pentru a relua. Răspunsurile 429 semnalează că ați atins limita de rată de 300 de solicitări pe minut.

Trimiterea primei cereri

Fă o cerere POST către /v1/chat/completions cu ID-ul modelului și promptul. Utiliza uncensored ca ID-ul modelului. Acest model este ajustat să răspundă fără refuzuri pentru conținut adult legal. Gestionează input text și returnează output text. Poți specifica parametri precum temperature sau top_p pentru a controla creativitatea. Sistemul suportă apelarea funcțiilor și modul JSON pentru date structurate.

Model: uncensored

Păstrează cererile sub 8MB. Poți trimite până la 8 cereri concurente per cheie. Fiecare cerere se numără în soldul tău preplătit. Erorile și refuzurile sunt gratuite. Creditul tău nu expiră niciodată.

Integrare SDK Python

Folosește oficial openai Pachet Python pentru a interacționa cu API-ul. Setează URL-ul de bază la endpoint-ul nostru și furnizează cheia. Acest lucru vă permite să utilizați structurile de cod existente. Puteți transmite mesajele ca o listă de dicționare. Obiectul de răspuns conține textul generat și statisticile de utilizare a tokenilor. Streaming-ul este suportat prin generatori async.

Parametri Cheie: temperature, top_p, stop, seed.

Instalează pachetul cu pip. Importează clasa client. Inițializeaz-o cu URL-ul tău de bază. Trimite o cerere de completare chat. SDK-ul se ocupă de serializarea JSON și de transportul HTTP pentru tine.

Integrare SDK Node.js

Inițializați SDK-ul OpenAI Node.js cu URL-ul de bază. Acest lucru asigură compatibilitatea cu proiectele JavaScript sau TypeScript. Transmiteți cheia API și URL-ul de bază în constructor. Trimiteți o solicitare de completare chat cu ID-ul modelului uncensored. SDK-ul returnează un flux de răspuns sau un singur obiect. Poți configura parametri precum presence_penalty și frequency_penalty.

Configurare: Setează baseURL și apiKey.

SDK-ul suportă atât solicitări sincrone, cât și asincrone. Folosește async/await pentru operațiuni non-blocante. Gestionează erorile elegant. Prinde erorile de rețea și erorile API. Înregistrează utilizarea tokenilor pentru urmărirea costurilor.

Răspunsuri în streaming cu SSE

Activați streaming-ul setând stream: true în cererea ta. API-ul returnează Evenimente Trimise de Server (SSE). Fiecare fragment conține text parțial. Ultimul fragment include utilizarea totală a tokenilor. Acest lucru este ideal pentru aplicațiile în timp real. Puteți afișa tokenii pe măsură ce ajung. Modelul suportă până la 16,000 de tokeni per cerere. Set max_tokens pentru a controla lungimea ieșirii. Valoarea implicită este de 2,048 de tokeni dacă nu este specificată.

Streaming: Activați prin biblioteca client sau HTTP brut.

Analizați fluxul SSE. Gestionați fiecare fragment. Acumulați textul. Închideți fluxul când s-a terminat. Utilizarea tokenilor este raportată în ultimul fragment. Acest lucru vă ajută să urmăriți costurile cu precizie.

Limite Token și Gestionarea Erorelor

Fereastra de context suportă 100.000 de tokeni pentru prompt și completarea textului combinate. Acest lucru permite documente mari. Monitorizează utilizarea de tokeni pentru a evita depășirea limitelor. Erorile includ 401 pentru chei invalide, 402 pentru credit insuficient și 429 pentru limite de rată. Refuzurile sunt gratuite. Creditul este preplătit și nu expiră niciodată. Completează cu USDT sau USDC. Bonusuri se aplică pentru top-up-uri mai mari. Folosește modul JSON pentru output structurat. Function calling este suportat. Confidențialitatea este menținută; prompturile nu sunt folosite pentru antrenament.

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)