البدء السريع: غير خاضع للرقابة إكمالات الدردشة

عنوان URL الأساسي والمصادقة

عنوان URL الأساسي لنقطة النهاية (Endpoint) للذكاء الاصطناعي غير المقيد هو HTTPS://api.venicepricing.com/v1. تقوم بالمصادقة عن طريق تمرير مفتاح API الخاص بك في رأس المصادقة (Authorization header) كرمز حامل (Bearer token). يعمل هذا الإعداد مع أدوات SDK الرسمية لـ OpenAI وأي عميل متوافق مع OpenAI عن طريق تغيير base_url ومفتاح API فقط. يمكنك إنشاء مفتاحك فوراً في صفحة "الحصول على مفتاح API" باستخدام "متابعة باستخدام Google" أو عنوان بريد إلكتروني وكلمة مرور. لا يلزم رقم هاتف لهذه العملية السريعة. يظهر المفتاح فوراً بعد الإنشاء، لذا يمكنك البدء في الاختبار على الفور. يمكنك امتلاك مفتاح نشط واحد فقط لكل حساب، ولكن يمكنك استبداله في أي وقت.

أرسل طلب إكمال محادثة

أرسل طلب نصي قياسي للإدخال والإخراج إلى نقطة النهاية POST /v1/chat-completions. استخدم معرف النموذج uncensored للوصول إلى النموذج مفتوح الوزن الذي تم ضبطه لعدم الرفض. يجب أن يتضمن جسم الطلب مصفوفة الرسائل مع محتوى مطالبتك. يمكنك اختبار هذا على الفور باستخدام أمر curl. يضمن هذا النهج المباشر أنك تستخدم نقطة النهاية الصحيحة لخدمة LLM غير المقيدة لدينا. الأخطاء والرفض مجاني، لذا تدفع فقط مقابل استخدام الرموز الفعلية. تذكر أن النموذج لا يرفض المحتوى البالغ القانوني أو المواضيع المثيرة للجدل. إنه ليس GPT أو Claude أو أي نموذج من مورد آخر. يعمل على خوادمنا الخاصة.

تكوين معلمات النموذج

يمكنك تعديل سلوك النموذج باستخدام معلمات مثل درجة الحرارة (temperature) وtop_p وstop وseed. تتيح لك هذه الإعدادات التحكم في الإبداع والحتمية في الاستجابات. تدعم نافذة السياق ما يصل إلى 100,000 رمز لكل من النص الأولي والإكمال معاً. يمكن لكل طلب إخراج ما يصل إلى 16,000 رمز، أو 2,048 إذا لم تضبط max_tokens. دعم استدعاء الوظائف أيضاً عبر الأدوات وtool_choice. تتيح لك هذه المرونة بناء تفاعلات معقدة دون الحاجة إلى اشتراك. يمكنك ضبط المخرجات لتتناسب تماماً مع حالة الاستخدام الخاصة بك. يظل النموذج متسقاً عبر تكوينات المعلمات المختلفة.

التعامل مع الاستجابات المتدفقة

فعّل التدفق عن طريق تعيين stream إلى true في طلبك. تُعيد واجهة برمجة التطبيقات الاستجابات عبر أحداث مرسلة من الخادم (SSE) لتسليم الرمز في الوقت الفعلي. يمكنك تتبع استخدام الرمز في الجزء الأخير من التدفق. هذه الميزة مثالية للتطبيقات التي تحتاج إلى ملاحظات فورية. يساعد التدفق في تقليل زمن الاستجابة المُدرَك للمستخدمين الذين ينتظرون استجابات طويلة. يمكنك تحليل بيانات التدفق بلغتك المفضلة. تظل مفتاح واجهة برمجة التطبيقات صالحاً طوال مدة التدفق. يتم التعامل مع الأخطاء أثناء التدفق بسلاسة دون فقدان رصيدك. هذه الطريقة فعالة في سيناريوهات الإنتاجية العالية.

استخدم استدعاء الوظائف

عرّف الأدوات في طلبك لتمكين قدرات استدعاء الوظائف. يمكن للنموذج إرجاع بيانات مهيكلة تتطابق مع تعريفات أدواتك. تدعم هذه الميزة tool_choice للتحكم الدقيق في تنفيذ الوظائف. يمكنك دمج واجهات برمجية خارجية أو إجراء تحويلات بيانات معقدة. يتعامل النموذج غير الخاضع للرقابة مع تعريفات الأدوات بشكل موثوق دون رفض غير ضروري. يمكنك تعريف أدوات متعددة في طلب واحد. تعالج الواجهة البرمجية استدعاءات الأدوات وتعيد المخرج المناسب. تجعل هذهCapability الخدمة مناسبة لعمليات سير العمل المتقدمة للوكيل. يمكنك اختبار استدعاء الوظائف باستخدام أي SDK متوافق مع OpenAI.

تنسيق استجابات JSON

عيّن response_format إلى json_object لإجبار النموذج على إرجاع JSON صالح. يضمن ذلك تحليلًا متسقًا في كود التطبيق الخاص بك. يمكنك استخدام هذه الميزة لاستخراج البيانات المنظمة أو استجابات API. يلتزم النموذج بقواعد صيغة JSON بدقة. يقلل هذا التنسيق من الحاجة إلى المعالجة اللاحقة في كودك. يمكنك التحقق من صحة الإخراج فور استلامه. تدعم واجهة uncensored AI API هذا التنسيق بدون رسوم إضافية. الأخطاء لا تُحسب، لذا يمكنك التجربة بحرية. هذه الميزة أساسية للتكامل الموثوق مع الأنظمة الأخرى.

cURL

Copycurl https://api.venicepricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the cost of a vaporetto ticket"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

التدفق

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)