Documentație API

Quickstart: Integrare Python

Primul pas este instalarea SDK-ului oficial OpenAI și configurarea URL-ului de bază. Acest lucru asigură că clientul routează cererile către endpoint-ul LLM uncensored fără a modifica logica existentă.

• Instalează pachetul prin pip.
• Stabilește cheia API și URL-ul de bază.
• Trimiteți o cerere standard de completare a chat-ului.

Această configurare funcționează atât pentru scripturi locale, cât și pentru servere de producție.

Autentificare și URL de bază

Cheia API autentifică fiecare solicitare către URL-ul de bază HTTPS://api.chatbotsemfiltro.com/v1. Cheia este generată instantaneu la înregistrare și rămâne valabilă până când o revocați.

Stocați cheia într-o variabilă de mediu pentru a evita codificarea hard a secretelor. SDK-ul gestionează injectarea header-ului automat.

Endpoint Completări Chat

Endpoint-ul principal acceptă cereri POST către /v1/chat/completions. Așteaptă un corp JSON cu mesaje și parametrii modelului.

• Definește rolul (sistem, utilizator, asistent).
• Specifică modelul ca "uncensored".
• Primește output text.

Această structură imită formatul standard OpenAI, asigurând compatibilitatea.

Streaming și apeluri de funcții

Activați streaming-ul setând stream la true. API-ul returnează fragmente Evenimente trimise de Server (SSE), livrând tokenii pe măsură ce sunt generați.

Funcționarea prin apeluri de funcții este suportată prin parametrul tools. Modelul returnează apeluri de instrumente în format JSON, pe care le puteți analiza și executa.

Parametri: Temperatură și Top P

Ajustați temperatura pentru creativitate sau determinism. Valorile între 0 și 2 controlează aleatorietatea. Top P filtrează cuvintele în funcție de probabilitatea cumulativă.

Combină acești parametri pentru a ajusta stilul de ieșire. Folosește seed pentru rezultate reproductibile în timpul testării.

Fereastră de Context și Limite

Modelul suportă o fereastră de context de 100.000 de tokeni. Outputul maxim este de 16.000 de tokeni per solicitare.

Limitările de rată sunt de 300 de cereri pe minut. Depășirea acestei limite declanșează o eroare 429. Gestionați concurența pentru a evita limitarea.

Gestionarea erorilor și tokenii

Gestionați erorile HTTP cu grijă. 401 indică o cheie invalidă. 402 înseamnă credit insuficient. 429 semnalează limitarea ratei.

Consumul de tokenuri este facturat cu precizie. Erorile nu consumă credit. Monitorizați consumul prin panoul de control.

cURL

Copycurl https://api.chatbotsemfiltro.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top ten libraries for Rust async programming"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming

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)