Szybki start: Połącz swój klient

URL bazowy i uwierzytelnianie

Nasze API jest zgodne ze standardowym formatem OpenAI, co pozwala na zmianę dostawcy poprzez zmianę tylko dwóch zmiennych: adresu URL bazowego i klucza API. Klucz możesz uzyskać, logując się na stronie Pobierz klucz API, podając tylko adres e-mail i hasło. Do wersji próbnej nie jest wymagana karta kredytowa, a klucze można natychmiast wygenerować ponownie w przypadku zagrożenia.

Użyj adresu URL bazowego https://api.chinesellmapi.com/v1 w konfiguracji klienta. ID modelu, który musisz wysłać, to uncensored. Jest to model o otwartych wagach działający na naszej dedykowanej infrastrukturze, odróżniający się od modeli GPT, Claude lub innych dostawców. Jest dostrojony do odpowiadania bez odmów treści dla legalnego użytku dorosłych.

Endpoint ukończeń czatu (POST /v1/chat/completions)

Wysyłaj tekst i odbieraj tekst za pomocą standardowego endpointu ukończeń czatu. Ten endpoint obsługuje zarówno odpowiedzi strumieniowe, jak i niestrumieniowe, a także wywoływanie funkcji. Musisz dołączyć pole model ustawione na uncensored w ciele żądania.

Żądania są ograniczone do 8 MB rozmiaru ciała. Jeśli przekroczysz okno kontekstu 100 000 tokenów (prompt + ukończenie), API odrzuci żądanie. Upewnij się, że Twój klient poprawnie obsługuje standardowe odpowiedzi HTTP.

• Wejście: ciało JSON z tablicą messages.
• Wyjście: JSON z choices zawierający message.content.

Wyślij swoje pierwsze żądanie tym przykładem:

Copycurl https://api.chinesellmapi.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."}]
  }'

Integracja z Python SDK

Użycie oficjalnego Python SDK OpenAI to najprostszy sposób integracji. Zainstaluj pakiet przez pip i skonfiguruj klienta tak, aby wskazywał na nasz URL bazowy. To podejście działa bezproblemowo z każdą biblioteką zbudowaną na kliencie Python OpenAI.

Pamiętaj, że nasz model to nie GPT-4 ani żaden inny model innego dostawcy. To model bez cenzury. Dostosuj accordingly inżynierię promptów, ponieważ model może mieć inne tendencje stylistyczne w porównaniu do innych modeli.

Oto jak zainicjować klienta i wysłać żądanie:

Copyfrom openai import OpenAI

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

Integracja z Node.js SDK

Dla projektów JavaScript lub TypeScript pakiet npm openai działa po drobnych zmianach konfiguracji. Ustaw baseURL na endpoint naszego API i podaj swój klucz API. Zapewnia to kompatybilność z istniejącymi bazami kodu, które oczekują odpowiedzi zgodnych ze standardem OpenAI.

Struktura odpowiedzi pozostaje identyczna z formatem OpenAI, w tym pola id, object, created oraz choices. Ułatwia to podmianę naszego modelu bez cenzury w testach lub produkcji bez przepisywania logiki parsowania danych.

Skonfiguruj i wywołaj API:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Odpowiedzi strumieniowe (SSE)

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w żądaniu. API zwraca Wydarzenia Wysyłane przez Serwer (SSE) zawierające przyrostowe fragmenty odpowiedzi. Jest to idealne dla interfejsów użytkownika, które muszą wyświetlać tekst w czasie rzeczywistym, gdy jest generowany.

Każdy fragment zawiera częściową zawartość w delta.content. Obsługuj te fragmenty przyrostowo w swoim kliencie, aby zaktualizować UI. Strumień kończy się, gdy zostanie otrzymany ostatni fragment z finish_reason ustawionym na stop lub tool_calls.

Przykład implementacji strumieniowania:

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)

Limity zapytań, błędy i ograniczenia

Monitoruj swoje użycie, aby uniknąć przerw. Każdy klucz API jest ograniczony do 300 zapytań na minutę. Jeśli przekroczysz ten limit, otrzymasz błąd 429 Too Many Requests. Ciała żądań nie mogą przekraczać 8 MB. Okno kontekstu jest ściśle ograniczone do 100 000 tokenów dla promptu i ukończenia łącznie.

Typowe błędy obejmują:

• 401 Unauthorized: Nieprawidłowy lub brakujący klucz API.
• 402 Payment Required: Niewystarczający przedpłacony kredyt.
• 429 Rate Limit: Przekroczono 300 zapytań na minutę.

Cennik jest przejrzysty: $0,25 za 1M tokenów wejściowych i $1,00 za 1M tokenów wyjściowych. Kredyty nie wygasają. Użyj endpointu GET /v1/models, aby zweryfikować dostępne modele, choć tylko uncensored jest oferowany do ukończeń czatu.