Panduan Cepat: Integrasi API Tanpa Sensor

Prasyarat: Instalasi SDK

Instal SDK resmi untuk bahasa pemrograman pilihan Anda agar serialisasi JSON dan format permintaan ditangani secara otomatis.

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

Library ini mengabstraksi kompleksitas HTTP, memungkinkan Anda fokus pada rekayasa prompt daripada manajemen header. Protokol dasarnya tetap REST standar, memastikan kompatibilitas dengan klien kompatibel OpenAI mana pun.

Autentikasi & Konfigurasi URL Dasar

Arahkan klien Anda ke URL dasar khusus kami dan masukkan kunci API Anda untuk melewati filter penyedia standar.

Gunakan https://api.llmwithoutrestrictionsonline.com/v1 sebagai URL dasar Anda. Autentikasi dengan meneruskan kunci Anda di Authorization: Bearer <key> header. Konfigurasi ini memastikan setiap permintaan menargetkan endpoint model uncensored kami secara langsung.

Permintaan Penyelesaian Obrolan Dasar

Kirimkan prompt teks sederhana untuk menerima respons tanpa filter menggunakan endpoint chat-completions standar.

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"}]
  }'

Respons mengembalikan teks mentah tanpa moralisasi atau peringatan konten. Pengaturan ini berfungsi untuk generasi kode, penulisan kreatif, atau ekstraksi data di mana sensor diri adalah gangguan.

Mengaktifkan Respons Streaming

Aktifkan streaming untuk menerima token secara berurutan, sehingga mengurangi latensi yang dirasakan untuk generasi konten panjang.

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)

Streaming sangat penting untuk antarmuka pengguna yang menampilkan teks secara real-time. Potongan terakhir mencakup total penggunaan token untuk tujuan penagihan. Metode ini mempertahankan sifat tanpa sensor dari model sambil memberikan pengalaman pengguna yang lancar.

Mode JSON & Pemanggilan Fungsi

Paksa output terstruktur atau aktifkan penggunaan alat dengan menyesuaikan response_format dan tools parameter.

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);

Atur response_format: { type: "json_object" } untuk pengembalian JSON yang konsisten. Pemanggilan fungsi memungkinkan model mengeksekusi tindakan spesifik berdasarkan struktur prompt Anda. Fleksibilitas ini membuat API cocok untuk alur kerja otomatisasi kompleks.

Menangani Batas Token & Error

Pantau penggunaan token Anda dan tangani kesalahan HTTP standar untuk menjaga integrasi API yang andal.

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)

Jendela konteks mendukung 100.000 token untuk input dan output gabungan. Permintaan yang melebihi batas output 16.000 token atau melanggar batas laju akan mengembalikan kode kesalahan yang sesuai. Lacak penggunaan melalui chunk streaming terakhir atau header respons untuk mengelola kredit prabayar Anda secara efektif.