ผสาน API โมเดล AI แบบไม่เซ็นเซอร์

การตรวจสอบสิทธิ์และ Base URL

API ของเราออกแบบมาเพื่อเป็นทางเลือกแทน OpenAI clients ที่มีอยู่ คุณต้องเปลี่ยนเพียงสองตัวแปร: base_url และ api_key Base URL สำหรับคำขอทั้งหมดคือ https://api.llmmodelsapi.com/v1 การตรวจสอบสิทธิ์ทำผ่าน header Authorization โดยใช้ Bearer token โปรดรักษาความปลอดภัยของคีย์ API เนื่องจากคีย์นี้จะเข้าถึงเครดิตแบบเติมเงินล่วงหน้าของคุณ คุณสามารถสร้างคีย์ใหม่ได้ทุกเมื่อจากแดชบอร์ด ซึ่งจะยกเลิกคีย์เก่าทันที

คำขอแรก

ส่งคำขอ chat completion มาตรฐานเพื่อทดสอบการเชื่อมต่อ ใช้ ID โมเดล uncensored เพื่อเข้าถึงโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่ออกแบบมาเพื่อจุดประสงค์นี้โดยเฉพาะ โมเดลนี้ได้รับการปรับแต่งให้ตอบคำถามโดยไม่มีการปฏิเสธเนื้อหาสำหรับการใช้งานผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย ทำให้เหมาะสำหรับเอเจนต์ที่ต้องการผลลัพธ์ที่สม่ำเสมอ โครงร่างคำขอเป็นไปตามรูปแบบ chat completions มาตรฐานของ OpenAI

Copycurl https://api.llmmodelsapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

ตรวจสอบว่าคำตอบรวมถึงการตอบกลับที่ถูกต้อง หากได้รับรหัสสถานะ 200 แสดงว่าการผสานรวมของคุณทำงานถูกต้อง เอนด์พอยต์ ai model api นี้รองรับทั้งการสนทนาแบบครั้งเดียวและหลายรอบภายในหน้าต่างบริบท

การผสาน SDK Python

การใช้ Python SDK ทางการของ OpenAI เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการผสานรวม ชี้ไคลเอนต์ไปยัง base URL ของเราและระบุ API key ของคุณ SDK จัดการการ serialize และการจัดการ connection pool โดยอัตโนมัติ วิธีนี้ใช้งานได้กับไลบรารีไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ทุกตัวที่เคารพการกำหนดค่าใหม่ base_url

Copyfrom openai import OpenAI

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

Python SDK รองรับทั้งการสตรีมมิงและการเรียกแบบซิงโครนัส สำหรับเวิร์กโฟลว์ agents ส่วนใหญ่ การเรียกแบบซิงโครนัสจะง่ายกว่า แต่การสตรีมมิงมีอยู่หากคุณต้องการแสดงโทเคนเมื่อสร้าง ID โมเดลยังคงเป็น uncensored ไม่ว่าเวอร์ชัน SDK จะเป็นอย่างไร

การผสาน SDK Node

สำหรับสภาพแวดล้อม JavaScript และ TypeScript Node SDK ปฏิบัติตามรูปแบบเดียวกัน เริ่มต้นไคลเอนต์ด้วย base URL และข้อมูลรับรองที่ถูกต้อง สิ่งนี้ทำให้โค้ดเบสที่มีอยู่ของคุณต้องเปลี่ยนแปลงน้อยที่สุดในการเปลี่ยนผู้ให้บริการ ID โมเดล uncensored เข้ากันได้กับพารามิเตอร์ chat completion มาตรฐานทั้งหมด

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SDK Node ยังรองรับรูปแบบ async/await ทำให้ผสานเข้ากับ Express routes หรือฟังก์ชัน serverless ได้ง่าย เก็บ API key ของคุณในตัวแปรสภาพแวดล้อมเพื่อป้องกันการเปิดเผยโดยไม่ตั้งใจ การออกแบบ openai compatible api นี้หมายความว่าคุณสามารถสลับกลับไปยัง OpenAI หรือเปลี่ยนไปใช้ผู้ให้บริการรายอื่นโดยการเปลี่ยนเฉพาะวัตถุการกำหนดค่า

การตอบกลับแบบสตรีมมิง

เปิดใช้งานการสตรีมมิงโดยตั้งค่า stream: true ในคำขอของคุณ API ส่งคืนสตรีม Server-Sent Events (SSE) ทำให้คุณสามารถประมวลผลโทเคนเมื่อสร้างได้ สิ่งนี้ลดเวลาแฝงที่รับรู้สำหรับผู้ใช้ปลายทางและจำเป็นสำหรับการโต้ตอบของ agents แบบเรียลไทม์ รูปแบบสตรีมเหมือนกันกับข้อกำหนด SSE ของ OpenAI

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)

แต่ละ chunk มีข้อมูล delta ส่วนย่อย คุณต้องรวบรวม delta เหล่านี้เพื่อสร้างการตอบกลับเต็มรูปแบบ การสตรีมมิงไม่ส่งผลต่อราคา คุณจะถูกเรียกเก็บเงินสำหรับโทเคนอินพุตและเอาต์พุตทั้งหมดโดยไม่คำนึงถึงโหมดสตรีมมิง คุณสมบัตินี้เป็นส่วนหนึ่งของการออกแบบ chat completions api ที่แข็งแกร่งที่เรานำเสนอ

ขีดจำกัด ข้อผิดพลาด และบริบท

โครงสร้างพื้นฐานของเราบังคับใช้ขีดจำกัดที่เข้มงวดเพื่อให้แน่ใจถึงความน่าเชื่อถือ คุณมีขีดจำกัดที่ 300 requests per minute ต่อคีย์ พร้อมขนาดร่างกายคำขอสูงสุด 8 MB หน้าต่างบริบทคือ 100,000 tokens ซึ่งแชร์ระหว่าง prompt และการสร้างผลลัพธ์ หากคุณเกินขีดจำกัดอัตรา คุณจะรับข้อผิดพลาด 429 คีย์ที่ไม่ถูกต้องจะส่งคืน 401 และเครดิตไม่เพียงพอจะส่งคืน 402 ต่างจากตัวเลือก llm api provider หลายรายการ เราไม่ซ่อนขีดจำกัดเหล่านี้ พวกมันโปร่งใสและสอดคล้องกัน ไม่มีการฝึกข้อมูลบนข้อมูลของคุณ และความเป็นส่วนตัวได้รับการรักษาโดยการไม่ใช้ prompt เพื่อปรับปรุงโมเดล