Rychlý start: Integrujte API Uncensored

Požadavky: Instalace SDK

Nainstalujte oficiální SDK pro preferovaný jazyk pro automatické zpracování serializace JSON a formátování požadavků.

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

Tyto knihovny abstrahují složitost HTTP, což vám umožňuje soustředit se na inženýrství promptů místo spravy hlaviček. Základní protokol zůstává standardní REST, což zajišťuje kompatibilitu s jakýmkoli klientem kompatibilním s OpenAI.

Ověření & konfigurace základní URL

Nasměrujte klienta na naši konkrétní základní URL a vložte svůj API klíč pro obcházení standardních filtrů poskytovatele.

Použít https://api.llmwithoutrestrictionsonline.com/v1 jako vaši základní URL. Autentizujte předáním klíče v Authorization: Bearer <key> hlavička. Toto nastavení zajišťuje, že každý požadavek cílí přímo na endpoint modelu bez omezení.

Požadavek na základní dokončení chatu

Odeslejte jednoduchý textový podnět pro získání neomezené odpovědi pomocí standardního koncového bodu chat-completions.

Copycurl https://api.llmwithoutrestrictionsonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three linux commands to delete log files"}]
  }'

Odpověď vrací čistý text bez morálního kázání nebo varování o obsahu. Toto nastavení funguje pro generování kódu, kreativní psaní nebo extrakci dat, kde je samo-cenzura obtížná.

Povolování streamovaných odpovědí

Povolte streamování pro postupné přijímání tokenů, což snižuje vnímanou latenci u generování dlouhého obsahu.

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)

Streamování je klíčové pro uživatelská rozhraní, která zobrazují text v reálném čase. Poslední část obsahuje celkové využití tokenů pro účely fakturace. Tato metoda zachovává neomezenou povahu modelu a zároveň poskytuje plynulý uživatelský zážitek.

Režim JSON & volání funkcí

Vynucení strukturovaného výstupu nebo povolení používání nástrojů úpravou response_format a tools parametrů.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Nastavit response_format: { type: "json_object" } pro konzistentní návraty JSON. Volání funkcí umožňuje modelu provádět konkrétní akce na základě struktury vašeho podnětu. Tato flexibilita činí API vhodným pro složité automatizační pracovní postupy.

Zvládání limitů tokenů a chyb

Sledujte používání tokenů a ošetřujte standardní chyby HTTP, abyste udrželi spolehlivou integraci API.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Okno kontextu podporuje 100 000 tokenů pro kombinovaný vstup a výstup. Požadavky přesahující limit výstupu 16 000 tokenů nebo narazící na limity rychlosti vrátí příslušné kódy chyb. Sledujte využití přes poslední chunk streamování nebo hlavičky odpovědi pro efektivní správu vašeho předplaceného kreditu.