Dokumentasi API
Mula dengan API model AI abliterated menggunakan hujung serasi OpenAI piawai. Panduan ini merangkumi pengesahan, permintaan pantas, penstriman, dan had kritikal untuk integrasi pertama anda.
Pengesahan dan URL Asas
Mula dengan menjana kunci anda melalui papan pemuka. Gunakan https://api.abliteratedaimodel.com/v1 sebagai URL asas anda. Hantar kunci dalam Authorization header. Tiada langganan atau yuran bulanan dikenakan. Kredit pra-bayar anda menampung penggunaan sehingga habis.
Permintaan Pertama
Hantar penyelesaian teks mudah untuk mengesahkan sambungan. Model tanpa sensor menanggapi secara serta-merta kepada prompt standard. Gantikan YOUR_API_KEY dengan kelayakan yang dijana anda. Respon termasuk teks yang dijana dan penggunaan token.
curl https://api.abliteratedaimodel.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Generate a hello world function in python"}]
}'
Integrasi SDK Python
Gunakan perpustakaan Python rasmi OpenAI untuk integrasi yang mudah. Tetapkan URL asas ke hujung sambungan kami. Mulakan klien dengan kunci API anda. Hantar mesej dan terima output teks mentah. Pendekatan ini berfungsi untuk kebanyakan aplikasi LLM piawai.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.abliteratedaimodel.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)
Persediaan SDK Node.js
Import pakej OpenAI dalam projek Node.js anda. Konfigurasikan kunci API dan URL asas. Buat permintaan penyelesaian sembang dengan prompt yang anda inginkan. Tangani data respons secara tidak segerak. Kaedah ini sesuai dengan sempurna untuk persekitaran JavaScript sisi pelayan.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliteratedaimodel.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);
Respons Streaming
Aktifkan penstriman untuk latensi yang lebih rendah dengan output yang panjang. Tetapkan stream ke true dalam permintaan anda. Terima potongan semasa ia dijana. Proses setiap potongan untuk mengemas kini UI anda secara masa nyata. Ini mengurangkan masa tunggu yang dirasakan dengan ketara.
stream = 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)
Had dan Ralat
Jendela konteks menyokong 100,000 token secara jumlah. Output maksimum setiap permintaan adalah 16,000 token. Had kadar membolehkan 300 permintaan setiap minit. Tangani ralat seperti 401 untuk kunci tidak sah atau 402 untuk kredit tidak mencukupi. Rancang penggunaan token anda dengan teliti untuk mengelakkan gangguan semasa tugas bervolume tinggi.
Soalan biasa
Apakah model AI abliterated?
Ia adalah LLM tanpa sensor yang dioptimumkan untuk penjanaan teks tanpa sekatan. Model ini menghilangkan tingkah laku penolakan untuk kandungan dewasa yang sah. Ia menggunakan endpoint serasi OpenAI piawai untuk integrasi mudah.
Bagaimana pembilakan berfungsi?
Anda membayar mengikut token dengan kredit prabayar. Token input berharga $0.15 per sejuta, dan token output berharga $0.50 per sejuta. Kredit tidak luput dan ralat adalah percuma.
Bolehkah saya menggunakan penstriman untuk konteks panjang?
Ya, penstriman berfungsi dengan jendela konteks penuh 100,000 token. Ia mengurangkan latensi dengan menghantar token semasa ia dijana. Ini sesuai untuk aplikasi masa nyata dan kandungan bentuk panjang.
Dapatkan kunci API anda
Daftar, salin kunci anda, dan kemas kini URL asas anda. Setup mudah.
Mula sekarang