התחלה מהירה: שילבו את ממשק ה-API ללא צנזורה

דרישות מוקדמות: התקנת SDK

התקן את ה-SDK הרשמי לשפת התכנות המועדפת עליך כדי לטפל ברצף JSON ובעיצוב בקשות באופן אוטומטי.

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

ספריות אלו מסתירות את מורכבות ה-HTTP, ומאפשרות לך להתמקד בהנדסת פומפטים במקום בניהול כותרות. הפרוטוקול הבסיסי נשאר REST סטנדרטי, מה שמבטיח תאימות עם כל לקוח התואם ל-OpenAI.

אימות & תצורת כתובת הבסיס

כוון את הלקוח שלך לכתובת ה-URL הבסיסית הספציפית שלנו והכנס את מפתח ה-API שלך כדי לעקוף את מסנני הספקים הסטנדרטיים.

שימוש https://api.llmwithoutrestrictionsonline.com/v1 ככתובת הבסיס שלך. אשר על ידי העברת המפתח שלך ב- Authorization: Bearer <key> header. תצורה זו מבטיחה שכל בקשה פונה ישירות לנקודה הקצה של המודל לא цензуרתי שלנו.

בקשת השלמת צ'אט בסיסית

שלח פרומפט טקסט פשוט כדי לקבל תשובה ללא סינון באמצעות נקודת הקצה chat-completions הסטנדרטית.

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"}]
  }'

התגובה מחזירה טקסט גולמי ללא מוסרנות או אזהרות תוכן. הגדרה זו מתאימה ליצירת קוד, כתיבה יצירתית או חילוץ נתונים שבהם צנזורה עצמית היא מעיקה.

הפעלת תגובות בזרם

אפשרו זרמת נתונים (Streaming) כדי לקבל טוקנים ברצף, מה שמקטין את תחוית העיכוב ביצירת תוכן ארוך.

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)

זרם נתונים (Streaming) חיוני לממשקי משתמש המציגים טקסט בזמן אמת. הנתח הסופי כולל את סך שימוש הטוקנים למטרות חיוב. שיטה זו שומרת על אופי ללא סינון של המודל תוך מתן חוויית משתמש חלקה.

מצב JSON & קריאת פונקציות

כף פלט מבני או הפעל שימוש בכלים על ידי התאמת ה- response_format וגם tools פרמטרים.

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);

הגדר response_format: { type: "json_object" } לחזרות JSON עקביות. קריאת פונקציות מאפשרת למודל לבצע פעולות ספציפיות בהתבסס על מבנה ההנחיה שלך. גמישות זו הופכת את ה-API למועדף לעבודות שוטפות מורכבות.

טיפול במגבלות אסימונים & שגיאות

נטרו את צריכת הטוקנים וטפלו בשגיאות HTTP סטנדרטיות כדי לשמור על אינטגרציה אמינה של ה-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)

חלון ההקשר תומך ב-100,000 טוקנים לקלט ופלט משולבים. בקשות העולות על מגבלת הפלט של 16,000 טוקנים או פוגעות במגבלות הקצב יחזירו קודי שגיאה מתאימים. עקבו אחר השימוש דרך קטע הזרימה הסופי או כותרות התגובה כדי לנהל את האשראי המוקדם שלכם ביעילות.