Referință API Abliterare

URL de bază și autentificare

Începe fiecare cerere indicând clientul tău către https://api.abliterating.cc/v1. Transmite cheia ta unică API în Authorization header ca un token Bearer. Această configurare funcționează cu SDK-urile oficiale OpenAI sau cu orice client HTTP compatibil. Primești această cheie imediat după înregistrare prin Google sau email pe panoul de control. Păstreaz-o în siguranță, deoarece oferă acces complet la creditele tale preplătite. Erorile și refuzurile nu consumă soldul, așa că poți testa liber. Sistemul nostru gestionează rutarea către modelul nostru uncensored în fundal.

Prima cerere

Trimiteți o solicitare POST standard de completare chat pentru a verifica conectivitatea. Promptul dumneavoastră intră în model, iar dumneavoastră primiți un răspuns text direct. Sistemul elimină refuzurile tipice pentru conținutul adult legal. Controlați lungimea outputului cu max_tokens parametru. ID-ul modelului este simplu uncensored. Acest interfață simplă îți permite să te integrezi rapid în proiectele existente. Verifică corpul răspunsului pentru textul generat și utilizarea de tokeni.

Integrare SDK Python

Utilizați biblioteca oficială Python OpenAI pentru a te conecta ușor. Setează URL-ul de bază și cheia API înainte de a inițializa clientul. Această abordare exploatează codul existent pe care îl ai deja. Biblioteca gestionează serializarea JSON și cererile HTTP în mod automat. Poți stream-ui răspunsuri sau poți prelua completări complete. Această metodă este ideală pentru serviciile backend sau scripturile de procesare a datelor. Configurează variabilele de mediu pentru o implementare curată. SDK-ul abstrage complexitatea apelurilor HTTP brute.

Configurare SDK Node

Integrează folosind SDK JavaScript pentru aplicații web. Inițializează clientul cu URL-ul tău de bază și cheia. Această configurare suportă atât modulele CommonJS, cât și ES. Poți trimite prompturi și primi JSON structurat sau text simplu. SDK gestionează reîncercările și gestionarea erorilor în mod eficient. Acest lucru este perfect pentru interfețe de chat în timp real sau funcții serverless. Importă pachetul și configurează mediul. Sintaxa imită biblioteca Python pentru consistență între stack-uri.

Răspunsuri în streaming

Activați streaming-ul setând stream: true în cererea ta. Primești un flux Evenimente trimise de server (SSE) de tokeni. Acest lucru îți permite să afișezi text pe măsură ce se generează. Fragmentul final conține statisticile complete de utilizare a tokenilor. Streaming-ul reduce latența percepută pentru utilizatorii tăi finali. Funcționează perfect cu SDK-urile compatibile OpenAI. Poți opri fluxul devreme dacă utilizatorul schimbă inputul. Această funcție este crucială pentru experiențe de tip chat.

Limitări, Erori și Context

Fereastra de context acoperă 100.000 de tokeni pentru intrare și ieșire combinate. Poți trimite până la 16.000 de tokeni într-un singur răspuns. Limitele de rată permit 300 de cereri pe minut per cheie. O eroare 401 înseamnă că cheia API este invalidă. O eroare 402 indică faptul că creditul preplătit este epuizat. O eroare 429 semnalează că ai atins limita de rată. Erorile nu îți încarcă creditele. Corpurile cererilor trebuie să rămână sub 8 MB. Gestionează-ți cheile cu atenție deoarece înlocuirea uneia invalidează pe cea anterioară.

cURL

Copycurl https://api.abliterating.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list three benefits of the abliterating feature"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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