th ▾
สร้างคีย์

API LLM ที่ดีที่สุดเอกสาร API สำหรับโมเดล uncensored

เอกสาร API สำหรับโมเดล uncensored

ส่งคำขอ uncensored ครั้งแรกไปยัง API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของเราภายในไม่กี่วินาที คู่มือนี้ครอบคลุมการตรวจสอบสิทธิ์ การใช้ SDK การสตรีมมิ่ง และขีดจำกัดสำหรับ API LLM แบบ uncensored

การตรวจสอบสิทธิ์และ Base URL

เริ่มด้วยการส่งคำขอไปยัง https://api.bestllmapiprovider.com/v1 พร้อมคีย์ API ของคุณ base URL จะแทนที่เอนด์พอยต์มาตรฐานของ OpenAI ในการตั้งค่าไคลเอนต์ของคุณ ส่งคีย์ใน Authorization: Bearer <key> header สำหรับการเรียกใช้ทุกครั้ง สิ่งนี้ทำงานร่วมกับ SDK ทางการของ OpenAI และไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ใดๆ

หัวเรื่องจำเป็น

  • Content-Type: application/json
  • Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

รักษาความมั่นคงปลอดภัยของคีย์ของคุณ หากคุณทำหาย ให้สร้างคีย์ใหม่จากแดชบอร์ด คีย์เก่าจะหยุดทำงานทันที

curl https://api.bestllmapiprovider.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the total cost for 50k tokens"}]
  }'

เริ่มต้นใช้งาน: ส่งคำขอแบบไม่เซ็นเซอร์ครั้งแรกของคุณ

ทำการร้องขอ POST ไปยัง /v1/chat/completions เพื่อรับผลลัพธ์แบบข้อความ รหัสโมเดลคือ uncensored. ส่งคำขอของคุณใน messages array. API ส่งกลับการตอบสนองโดยตรงโดยไม่มีการกรองเนื้อหาสำหรับการใช้งานผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย

Example Payload

  • model: "uncensored"
  • messages: [{"role": "user", "content": "Explain quantum entanglement."}]

เอนด์พอยต์นี้จัดการการสร้างข้อความเท่านั้น ไม่รองรับรูปภาพหรือเสียง ใช้พารามิเตอร์ด้านล่างเพื่อควบคุมสไตล์ของผลลัพธ์

from openai import OpenAI

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

พารามิเตอร์: อุณหภูมิ, Top-P และ Seed

ควบคุมความคิดสร้างสรรค์ด้วย temperature และ top_p. ตั้งค่า temperature to 0.7 for balanced output or 1.5 for more variation. Use top_p เพื่อจำกัดมวลความน่าจะเป็นของโทเค็นที่สุ่มเลือก กำหนดค่า seed จำนวนเต็มสำหรับผลลัพธ์ที่ทำซ้ำได้ พารามิเตอร์เหล่านี้ช่วยให้คุณปรับแต่งโมเดลให้เหมาะกับงานเฉพาะ

พารามิเตอร์หลัก

  • temperature: 0.0 ถึง 2.0
  • top_p: 0.1 ถึง 1.0
  • seed: จำนวนเต็มใดๆ

ผสานสิ่งเหล่านี้กับ max_tokens เพื่อควบคุมความยาว โมเดลจะเคารพขีดจำกัดของหน้าต่างบริบทอย่างเคร่งครัด

import OpenAI from "openai";

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

การนับโทเค็นและการตอบกลับแบบสตรีม

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true ในการร้องขอของคุณ API จะส่ง Server-Sent Events (SSE) สำหรับแต่ละโทเค็นที่สร้างขึ้น ซึ่งช่วยลดความล่าช้าที่รับรู้สำหรับการตอบกลับที่ยาวนาน การใช้โทเค็นจะรายงานในชิ้นสุดท้าย

การจัดการสตรีม

  • อ่านข้อมูลทีละส่วนเมื่อมาถึง
  • แยกวิเคราะห์ delta field
  • ตรวจสอบ usage ใน chunk สุดท้าย

การสตรีมทำงานกับพารามิเตอร์ทั้งหมด ไม่ส่งผลต่อราคาต่อโทเค็น คุณจ่ายสำหรับโทเค็นที่สร้างขึ้นจริง

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)

Function Calling และโหมด JSON

ใช้ tools สำหรับการเรียกใช้ฟังก์ชันหรือ response_format สำหรับผลลัพธ์แบบ JSON ตั้งค่า response_format เพื่อ {"type": "json_object"} สำหรับ JSON แบบเข้มงวด โมเดลจะส่งข้อมูลที่มีโครงสร้างเหมาะสำหรับการแยกวิเคราะห์ เหมาะสำหรับสร้างเอเจนต์หรือสายงานการดึงข้อมูล

การกำหนดค่า

  • tools: อาร์เรย์ของคำจำกัดฟังก์ชัน
  • response_format: {"type": "json_object"}

ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคำแนะนำ prompt ของคุณตรงกับสคีมา โมเดลอาจยังต้องการการตรวจสอบเสมอ จัดการข้อผิดพลาดการแยกวิเคราะห์ที่อาจเกิดขึ้น

ตัวอย่างโหมด JSON

ตั้งค่า response_format เพื่อบังคับใช้เอาต์พุต JSON อย่างเข้มงวด สิ่งนี้ลดความจำเป็นในการประมวลผลหลัง

ข้อจำกัด, ข้อผิดพลาด และหน้าต่างบริบท

ขนาดหน้าต่างบริบทคือ 100,000 tokens โดยรวม การส่งออกสูงสุดคือ 16,000 tokens ต่อคำขอ คุณสามารถส่ง 300 คำขอต่อนาทีต่อคีย์ อนุญาตให้ส่งคำขอพร้อมกันแปดคำขอพร้อมกัน ข้อผิดพลาดส่งคืนรหัส HTTP มาตรฐาน

ข้อผิดพลาดทั่วไป

  • 401: API key ไม่ถูกต้องหรือขาดหาย
  • 402: เครดิตไม่เพียงพอ
  • 429: เกินอัตราจำกัด

การปฏิเสธเนื่องจากขีดจำกัดเนื้อหาไม่เรียกเก็บเครดิต ข้อผิดพลาดก็ไม่เรียกเก็บเครดิตเช่นกัน เครดิตพรีเพย์ของคุณไม่หมดอายุ

ข้อจำกัดคำขอ

ขนาดร่างกายคำขอสูงสุดคือ 8 MB การเกินขนาดนี้จะส่งข้อผิดพลาด 413 จัดการการใช้โทเค็นของคุณอย่างระมัดระวัง

คำถามที่พบบ่อย

ฉันจะชำระเงินสำหรับ API LLM แบบไม่มีเซนเซอร์ได้อย่างไร?

คุณเติมเงินด้วยคริปโตเท่านั้น (USDT บน TRC20 หรือ USDC บน Base) ยอมรับจำนวนเต็มใดๆ ตั้งแต่ $20 ถึง $500 เครดิตจะถูกหักตามการใช้งานโทเค็นจริงที่ $0.15 ต่อ 1M โทเค็นอินพุต และ $0.50 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต

โมเดลแบบไม่เซ็นเซอร์ถูกนำไปใช้ฝึกหรือไม่?

ไม่ คำสั่งของคุณไม่ถูกนำไปใช้ในการฝึกโมเดล โมเดลนี้เป็นโมเดลโอเพนเวตที่รันบนเซิร์ฟเวอร์ของเราเอง ซึ่งได้รับการปรับแต่งให้ตอบคำถามโดยไม่มีการปฏิเสธเนื้อหาสำหรับการใช้งานผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย

เกิดอะไรขึ้นหากฉันได้รับข้อผิดพลาด 402?

ข้อผิดพลาด 402 หมายถึงคุณไม่มีเครดิตเหลือแล้ว คุณต้องเติมบัญชีของคุณด้วยคริปโตเพื่อดำเนินการใช้ API ต่อไป ข้อผิดพลาดเช่น 401 หรือ 429 ไม่เรียกเก็บเครดิต

รับคีย์ API ของคุณ

ลงทะเบียน รับคีย์ของคุณ อัปเดตจุดปลาย แค่นั้นเอง