Руководство по быстрому старту API

Установите SDK

Начните с добавления официального клиентского пакета в зависимости вашего проекта. Это обеспечивает совместимость с нашими стандартными эндпоинтами и упрощает обработку запросов.

Используйте предпочитаемый менеджер пакетов для установки последней версии. Библиотека автоматически обрабатывает аутентификацию и сериализацию.

Этот шаг требуется перед тем, как вы сможете отправлять любые запросы на сервер.

Настройте базовый URL и ключ

Направьте клиента к нашему выделенному шлюзу API, используя предоставленный базовый URL. Это направляет весь трафик в инфраструктуру нашей модели без ограничений.

Установите API-ключ в переменной окружения или объекте конфигурации. Вы получили этот ключ сразу после регистрации через Google или электронную почту.

• Базовый URL: https://api.aizonderfilter.com/v1
• Заголовок Auth: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Проверьте работоспособность ключа, проверив конечную точку моделей.

Сделайте свой первый запрос

Отправьте стандартный запрос chat completion для получения сырых, нефильтрованных текстовых ответов. Наша модель не применяет стандартные отказы по безопасности за законный контент.

Используйте uncensored идентификатор модели для всех завершений.

Следующий пример демонстрирует базовый вызов генерации текста.

Copycurl https://api.aizonderfilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate python code to parse json"}]
  }'

Проверьте ответ на наличие сгенерированного текста и статистики использования токенов.

Включить потоковые ответы

Для приложений с низкой задержкой включите потоковую передачу, чтобы получать токены по мере их генерации. Это обеспечивает лучший пользовательский опыт для интерфейсов чата.

Установите параметр stream в true в полезной нагрузке запроса.

Сервер отправляет события Server-Sent Events (SSE), содержащие частичные завершения.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Агрегируйте фрагменты, чтобы восстановить полное сообщение. Детали использования токенов отображаются в последнем фрагменте.

Используйте JSON Mode и Tools

Обеспечивайте структурированный вывод или включайте вызов функций для сложной логики. Используйте response_format: {"type": "json_object"} чтобы получить валидные ответы в формате JSON.

Определите инструменты в запросе, чтобы разрешить модели вызывать внешние функции. Укажите tool_choice: "auto" для автоматического выбора.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Разбирайте вызовы инструментов из ответа, чтобы выполнить вашу пользовательскую логику. Это надежно работает с нашей uncensored моделью.

Лимиты, Ошибки и Контекст

Отслеживайте лимиты использования, чтобы избежать прерывания службы. Вам доступно 300 запросов в минуту и 8 параллельных запросов на ключ.

Окно контекста поддерживает до 100 000 токенов суммарно. Максимальный объем вывода за запрос — 16 000 токенов.

Обрабатывайте распространённые ошибки HTTP соответствующим образом:

• 401 Unauthorized: Ваш API-ключ недействителен или отсутствует.
• 402 Payment Required: Ваша предоплаченная кредитная сумма исчерпана. Пополните счет криптой, чтобы продолжить.
• 429 Too Many Requests: Вы превысили лимит скорости. Подождите немного перед повторной попыткой.

Ошибки не списывают средства с вашего кредитного баланса.

Потоковая передача

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)