Gyors bevezetés: cenzúrázatlan LLM API

Előfeltételek: SDK és API-kulcs beállítás

A hosztolt szolgáltatásunk alap URL-je https://api.priceclaude.com/v1. A hitelesítés érvényes API kulcsot igényel, amelyet a Authorization header. Ezt a kulcsot azonnal generálod regisztráció után Google-fiókkal vagy e-mail címmel a API kulcs beszerzése oldal. Telefonnummer nincs szükség a regisztrációhoz.

Az API-nk OpenAI-kompatibilis. Bármely olyan SDK-t használhat, amely támogatja a szabványos openai csomag struktúra. Adja meg a kulcsát mint a api_key paraméter. Módosítsa a base_url mutasson az endpointunkra. Ez lehetővé teszi, hogy becserejük uncensored modellünket anélkül, hogy át kellene írnia az integrációs logikát.

Az első chat kiegészítési kérés végrehajtása

Küldj egy POST kérést a /v1/chat/completions a rendszeri és felhasználói üzenetekkel. A modell azonosítója szigorúan uncensored. Nem egy másik szolgáltatói modell. Nyílt súlyú modell, amelyet a jogszerű felnőtt tartalomhoz tartalmi visszautasítások nélküli közvetlen válaszokra hangoltak. Beállíthat olyan paramétereket, mint temperature és top_p a kreativitás vezérléséhez.

A bemeneti tokenek ára $0,15 millió tokenenként. A kimeneti tokenek ára $0,50 millió tokenenként. A hibák és a visszautasítások nem fogyasztanak hitelt. Ellenőrizheti, hogy a kérése működik-e egy egyszerű tesztüzenet küldésével. A válasz tartalmazni fogja a generált szöveget a content mező.

Streamelt válaszok kezelése (SSE)

Beállítás stream igazra a kérésben a Server-Sent Events (SSE) fogadásához. Ez lehetővé teszi a tokenek feldolgozását generálás közben. A streamelés csökkenti az észlelt késleltetést nagy válaszok esetén. Az utolsó chunk tartalmazza a teljes token-használat statisztikáit. Ez segít a költségek valós idejű nyomon követésében.

Pufferelje a bejövő darabokat és fűzze össze őket. Győződjön meg arról, hogy helyesen kezeli a stream vég eseményt. Ez a megközelítés elengedhetetlen a chat felületekhez. Sima felhasználói élményt biztosít a teljes válaszra való várás helyett.

Eszközök és JSON mód használata

Definiálj függvénysémákat a tools paraméter. A modell ezeket a függvényeket hívhatja meg, ha utasítást kap. Használja a tool_choice egy specifikus függvény kikényszerítéséhez. Ez lehetővé teszi a komplex munkafolyamatokat. A JSON mód elérhető a response_format: {type: "json_object"}. Ez strukturált kimenetet biztosít a megbízható feldolgozáshoz. Használja adatkinyerési feladatokhoz.

A tokenfelhasználás és a limitek megértése

A kontextusablak 100,000 tokenes ablak együtt. Ez magában foglalja a promptot és a kiegészítést is. A kérésenkénti maximális kimenet 16,000 token. Ha nem állítja be max_tokens, alapértelmezetten 2 048. A kéréstörzs mérete 8 MB-ra korlátozott. Percenként 300 kérést küldhet. A párhuzamos kérések száma 8-ra korlátozott kulcsonként. Ezeket a limiteket túllépve 429-es hibát kap.

Hibakezelés és retry logika

Kezelje az HTTP 401-et az API-kulcs ellenőrzésével. A 402-es hiba azt jelenti, hogy az előleges hitel kimerült. Töltse fel kriptovalutával a folytatáshoz. Használjon exponenciális backoff-ot a 429-es sebességkorlát-hibákhoz. Az újrapróbálási logikának figyelembe kell vennie a Retry-After fejléc jelenléte esetén. A hibák nem terhelik a kreditet. Ez védi a egyenlegét hálózati problémák során.

cURL

Copycurl https://api.priceclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit the quarterly report by Friday at noon"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streamelés

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)