התחלה מהירה: ללא צנזורה השלמות צ'אט

כתובת URL בסיסית ואימות

כתובת הבסיס (Base URL) של נקודת הקצה של ה-AI ללא סינון היא HTTPS://api.venicepricing.com/v1. אתם מבצעים אימות על ידי העברת מפתח ה-API בראש ה-Authorization כטוקן Bearer. תצורה זו עובדת עם ה-SDKs הרשמיים של OpenAI וכל לקוח התואם ל-OpenAI על ידי שינוי פשוט של ה-base_url ומפתח ה-API. ניתן ליצור את המפתח שלך מיד בדף קבלת מפתח API באמצעות 'המשך עם Google' או דוא"ל וסיסמה. אין צורך במספר טלפון לתהליך המהיר הזה. המפתח מוצג מיד לאחר היצירה, כך שתוכלו להתחיל לבדוק מיד. ניתן להחזיק רק מפתח פעיל אחד לכל חשבון, אך ניתן להחליף אותו בכל עת.

שלח בקשת השלמת צ'אט

שלח בקשת text-in, text-out סטנדרטית לנקודת הקצה POST /v1/chat-completions. השתמש במזהה המודל uncensored כדי לגשת למודל בעל משקל פתוח המתאים ללא סירובים. גוף הבקשה חייב לכלול את מערך ה-messages עם תוכן הפרומפט שלך. ניתן לבדוק זאת מיד עם פקודת curl. גישה ישירה זו מבטיחה שאתה משתמש בנקודת הקצה הנכונה לשירות ה-LLM ה-uncensored שלנו. שגיאות וסירובים הם ללא תשלום, כך שאתה משלם רק על שימוש בפועל בטוקנים. זכור שהמודל לא מסרב לנושאי מבוגר חוקיים או שנויים במחלוקת. זה לא GPT, Claude או מודל של ספק אחר. הוא פועל על השרתים שלנו.

הגדר פרמטרי מודל

ניתן להתאים את התנהגות המודל באמצעות פרמטרים כמו temperature, top_p, stop ו-seed. הגדרות אלו מאפשרות לשלוט ביצירתיות ובדטרמיניזם בתגובות. חלון ההקשר תומך עד 100,000 טוקנים לסך הכל של הפלט וההשלמה. כל בקשה יכולה להפיק מקסימום של 16,000 טוקנים, או 2,048 אם לא מגדירים max_tokens. קריאת פונקציות נתמכת גם כן באמצעות tools ו-tool_choice. גמישות זו מאפשרת לבנות אינטראקציות מורכבות ללא צורך במנוי. ניתן לכוונן את הפלט כך שיתאים למקרה השימוש הספציפי שלך בצורה מושלמת. המודל נשאר עקבי בין תצורות פרמטרים שונות.

טפול בתגובות סטרימינג

אפשרו סטרימינג על ידי הגדרת stream ל-true בבקשה שלכם. ה-API מחזיר תגובות באמצעות אירועים מוכווני שרת (SSE) למסירת טוקנים בזמן אמת. ניתן לעקוב אחר שימוש בטוקנים במקטע האחרון של הזרם. תכונה זו אידיאלית לאפליקציות שצריכות משוב מיידי. סטרימינג עוזר להפחית את תחומת העיכוי עבור משתמשים הממתינים לתגובות ארוכות. ניתן לנתח את נתוני הזרם בשפת התכנות המועדפת עליך. מפתח ה-API נשאר תקף לאורך כל משך הזרם. שגיאות במהלך הסטרינג מטופלות בצורה חלקה ללא איבוד האשראי שלך. שיטה זו יעילה לתרחישים של נפח גבוה.

השתמשו ב-Function Calling

הגדירו כלים בבקשה כדי לאפשר יכולות קריאה לפונקציות. המודל יכול להחזיר נתונים מבניים התואמים להגדרות הכלים שלכם. תכונה זו תומכת ב-tool_control לשליטה מדויקת על ביצוע פונקציה. ניתן לשלב APIs חיצוניים או לבצע טרנספורמציות נתונים מורכבות. המודל ללא צנזורה מטפל בהגדרות כלים באופן אמין ללא סירבות מיותרות. ניתן להגדיר מספר כלים בבקשה אחת. ה-API מעבד את קריאות הכלים ומחזיר את הפלט המתאים. יכולת זו הופכת את השירות למועדף לזרימות עבודה מתקדמות של סוכנים. ניתן לבדוק קריאה לפונקציות עם כל SDK התואם ל-OpenAI.

עצב תגובות JSON

הגדר response_format ל-json_object כדי להכריח את המודל להחזיר JSON תקף. זה מבטיח פיענוח עקבי בקוד האפליקציה שלך. ניתן להשתמש בתכונה זו לחילוץ נתונים מבניים או לתגובות API. המודל מקפיד על כללי תחביר JSON בקפידה. פורמט זה מפחית את הצורך בעיבוד אחורי בקוד שלך. ניתן לאמת את הפלט מיד עם קבלתו. API ה-AI uncensored תומך בפורמט זה ללא תוספת תשלום. שגיאות אינן נגבות, כך שתוכל לנסות בחופשיות. תכונה זו חיונית לשילוב אמין עם מערכות אחרות.

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);

זרימה

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)