vi ▾
Tạo khóa

API LLM tốt nhấtTài liệu API cho mô hình không kiểm duyệt

Tài liệu API cho mô hình không kiểm duyệt

Gửi yêu cầu không kiểm duyệt đầu tiên của bạn đến API tương thích OpenAI của chúng tôi trong vài giây. Hướng dẫn này bao gồm xác thực, sử dụng SDK, phát trực tiếp và giới hạn cho API LLM không kiểm duyệt.

Xác thực và Base URL

Bắt đầu bằng cách gửi yêu cầu đến https://api.bestllmapiprovider.com/v1 với khóa API của bạn. URL cơ sở thay thế điểm cuối OpenAI tiêu chuẩn trong cấu hình máy khách của bạn. Truyền khóa trong Authorization: Bearer <key> header cho mọi lệnh gọi. Điều này hoạt động với các SDK chính thức của OpenAI và bất kỳ khách hàng tương thích OpenAI nào.

Các tiêu đề bắt buộc

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

Giữ khóa của bạn an toàn. Nếu bạn mất nó, hãy tạo một khóa mới từ bảng điều khiển. Khóa cũ sẽ ngừng hoạt động ngay lập tức.

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"}]
  }'

Hướng dẫn nhanh: Gửi yêu cầu không kiểm duyệt đầu tiên của bạn

Thực hiện yêu cầu POST đến /v1/chat/completions để nhận đầu ra văn bản. ID mô hình luôn là uncensored. Gửi prompt của bạn trong messages mảng. API trả về phản hồi trực tiếp mà không có bộ lọc nội dung cho mục đích người lớn hợp pháp.

Trình tải ví dụ

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

Điểm cuối này chỉ xử lý tạo văn bản. Nó không hỗ trợ hình ảnh hoặc âm thanh. Sử dụng các tham số bên dưới để kiểm soát phong cách đầu ra.

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)

Tham số: Nhiệt độ, Top-P và Seed

Kiểm soát sự sáng tạo với temperature và top_p. Đặt temperature đến 0.7 cho đầu ra cân bằng hoặc 1.5 cho nhiều biến thể hơn. Sử dụng top_p để giới hạn khối xác suất của các token được lấy mẫu. Đặt giá trị seed số nguyên để có kết quả có thể tái lập. Các tham số này giúp bạn tinh chỉnh mô hình cho các tác vụ cụ thể.

Tham số chính

  • temperature: 0,0 đến 2,0
  • top_p: 0,1 đến 1,0
  • seed: bất kỳ số nguyên nào

Kết hợp những điều này với max_tokens để kiểm soát độ dài. Mô hình tuân thủ nghiêm ngặt các giới hạn cửa sổ ngữ cảnh.

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);

Phản hồi dạng stream và đếm token

Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. API gửi Sự kiện gửi máy chủ (SSE) cho mỗi token được tạo. Điều này giảm độ trễ cảm nhận đối với các phản hồi dài. Sử dụng token được báo cáo trong chunk cuối cùng.

Xử lý luồng

  • Đọc các đoạn dữ liệu khi chúng đến
  • Phân tích delta field
  • Kiểm tra usage trong chunk cuối cùng

Streaming hoạt động với tất cả các tham số. Nó không ảnh hưởng đến giá theo token. Bạn trả tiền cho các token thực tế được tạo.

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 và chế độ JSON

Sử dụng tools cho gọi hàm hoặc response_format cho đầu ra JSON. Đặt response_format để {"type": "json_object"} cho JSON nghiêm ngặt. Mô hình trả về dữ liệu có cấu trúc phù hợp để phân tích cú pháp. Điều này hữu ích cho việc xây dựng các agent hoặc quy trình trích xuất dữ liệu.

Cấu hình

  • tools: mảng các định nghĩa hàm
  • response_format: {"type": "json_object"}

Đảm bảo các hướng dẫn prompt của bạn khớp với lược đồ. Mô hình vẫn có thể yêu cầu xác thực. Luôn xử lý các lỗi phân tích cú pháp tiềm ẩn.

Ví dụ Chế độ JSON

Đặt response_format để bắt buộc đầu ra JSON nghiêm ngặt. Điều này giảm nhu cầu xử lý sau.

Giới hạn, Lỗi và Cửa sổ ngữ cảnh

Kích thước cửa sổ ngữ cảnh là 100.000 token tổng cộng. Output tối đa là 16.000 token cho mỗi yêu cầu. Bạn có thể gửi 300 yêu cầu mỗi phút cho mỗi khóa. Tám yêu cầu đồng thời được cho phép cùng lúc. Lỗi trả về các mã HTTP tiêu chuẩn.

Các lỗi phổ biến

  • 401: Khóa không hợp lệ hoặc bị thiếu
  • 402: Tín dụng không đủ
  • 429: Vượt quá giới hạn tốc độ

Lỗi từ chối do giới hạn nội dung không tính phí tín dụng. Lỗi cũng không tính phí tín dụng. Tín dụng trả trước của bạn không bao giờ hết hạn.

Giới hạn yêu cầu

Kích thước thân yêu cầu tối đa là 8 MB. Vượt quá mức này sẽ trả về lỗi 413. Hãy quản lý việc sử dụng token của bạn một cách cẩn thận.

Câu hỏi thường gặp

Làm thế nào để thanh toán cho API LLM không kiểm duyệt?

Bạn chỉ nạp tiền bằng tiền mã hóa (USDT trên TRC20 hoặc USDC trên Base). Bất kỳ số tiền nguyên nào từ $20 đến $500 đều được chấp nhận. Số dư được tính phí theo mức sử dụng token thực tế là $0.15 cho mỗi 1M token đầu vào và $0.50 cho mỗi 1M token đầu ra.

Mô hình không kiểm duyệt có được sử dụng để huấn luyện không?

Không, các câu lệnh của bạn không được sử dụng để huấn luyện. Mô hình là một mô hình trọng lượng mở được chạy trên máy chủ của chính chúng tôi. Nó được tinh chỉnh để trả lời mà không có các từ chối nội dung cho mục đích sử dụng người trưởng thành hợp pháp.

Điều gì xảy ra nếu tôi nhận lỗi 402?

Lỗi 402 có nghĩa là bạn không còn số dư nào. Bạn cần nạp tài khoản bằng tiền mã hóa để tiếp tục sử dụng API. Các lỗi như 401 hoặc 429 không tính phí số dư.

Lấy khóa API của bạn

Đăng ký, lấy khóa của bạn, cập nhật điểm cuối. Chỉ cần vậy thôi.