Hızlı Başlangıç Kılavuzu

Önkoşullar ve SDK Kurulumu

Herhangi bir istek yapmadan önce tercih ettiğiniz dil için resmi SDK'yı yükleyin. Bu, temel URL ve kimlik doğrulama başlıklarıyla uyumluluğu sağlar.

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

Bu kütüphaneler altta yatan HTTP iletişimini ve JSON ayrışmasını sizin için halleder.

Kimlik Doğrulama ve Base URL Kurulumu

İstemcinizi özel temel URL ve benzersiz API anahtarınızla yapılandırın. Bu, trafiği standart sağlayıcı yerine bizim sansürsiz çıkarım motorumuza yönlendirir.

Ortam değişkenini ayarlayın OPENAI_API_KEY veya istemci başlatmanız sırasında doğrudan geçirin.

Temel URL şunu işaret etmelidir https://api.llmuncensoredapi.com/v1 doğru yönlendirmeyi sağlamak için.

Temel Metin Tamamlama İsteği

Metin oluşturmak için basit bir POST isteği gönderin. Bu yöntem, herhangi bir standart sohbet tamamlama kullanım durumu için çalışır.

Model tipik diğer modellerde bulunan reddetmelerden kaçınarak ham metin döndürür.

Model ID'sini kullanın uncensored tüm istekler için.

Temel bir örnek:

Copycurl https://api.llmuncensoredapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Run health check on the api endpoint"}]
  }'

SSE ile Akış Yanıtları

Gerçek zamanlı token üretimi için akış kullanın. Bu, sohbet arayüzleri veya uzun formatlı içerik üretimi için idealdir.

Ayarla stream: true istemci gövnenizde.

API, tokenlar mevcut olduğunda Sunucu Tarafı Olaylar (SSE) döndürür.

Bu yaklaşım, kullanıcılar için algılanan gecikmeyi azaltır.

Örnek akış kodu:

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)

Fonksiyon Çağırma ve Araç Kullanımı

İşlev çağrısını araçları isteğinizde tanımlayarak etkinleştirin. Bu, modelin harici yürütme için yapılandırılmış JSON çıktısı vermesini sağlar.

Kullan tool_choice modelin bir fonksiyonu ne zaman çağırdığını kontrol etmek için.

Bu özellik otomasyon iş akışları için kritiktir.

Python örneği:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Yapılandırılmış Çıktı İçin JSON Modu

Modeli kullanarak geçerli JSON çıktısı vermeye zorlayın response_format parametre.

Ayarla response_format için {"type": "json_object"}.

Bu, aşağı akış uygulamalar için tutarlı ayrıştırma sağlar.

Node.js örneği:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Tokenlar ve Limitleri Anlamak

Bağlam penceresi toplamda 100.000 tokene kadar destekler. Her istek en fazla 16.000 token çıktı verebilir.

Hız sınırlamaları anahtar başına dakikada 300 istektir.

Hatalar; geçersiz anahtarlar için 401, yetersiz kredi için 402 ve hız sınırları için 429 içerir.

Hatalar ön ödemeli kredinizi tüketmez.