Guide de démarrage rapide

Modèle Abliteré

Définissez l'URL de base et la clé

Commencez par générer une clé API sur le tableau de bord. Utilisez « Continuer avec Google » ou une connexion e-mail standard pour créer votre compte instantanément. Aucune vérification par numéro de téléphone n'est requise. Une fois la clé affichée, copiez-la dans vos variables d'environnement. L'URL de base de notre API est HTTPS://api.modelabliterated.com/v1. Mettez à jour la configuration de votre SDK pour pointer vers cette URL au lieu du point de terminaison OpenAI par défaut. Cela garantit que toutes les requêtes sont acheminées vers notre infrastructure sans censure.

Envoyez votre première demande

Faites une requête POST vers /v1/chat/completions. Définissez l'ID du modèle sur "uncensored". Transmettez votre prompt système pour guider le comportement. Le modèle ablitré répond directement sans fioritures. Voici comment envoyer une simple complétion de texte à l'aide de curl.

Copycurl https://api.modelabliterated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the capital of france"}]
  }'

Utilisez le SDK Python

Installez le package openai officiel via pip. Initialisez le client avec votre clé API et l'URL de base personnalisée. Le SDK Python gère automatiquement la sérialisation. Vous pouvez envoyer un message et obtenir le texte de réponse complet. Cette méthode est idéale pour les scripts backend ou les tests d'inférence locale.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégrez avec Node.js

Importez le paquet npm openai dans votre projet. Configurez les propriétés base URL et apiKey sur l'instance du client. Appelez chat.completions.create avec le modèle et les messages. L'objet de réponse contient le texte généré dans choices[0].message.content. Cette approche fonctionne bien pour le rendu côté serveur ou les points de terminaison API.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Gérer les réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream sur true dans les paramètres de votre requête. L'API renvoie des chunks de jetons au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. Vous pouvez traiter chaque chunk en temps réel. Utilisez le dernier chunk pour vérifier l'utilisation totale des jetons et les données de facturation.

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)

Gérer les limites et les erreurs

Vous disposez d'une fenêtre de contexte de 100,000 tokens pour l'invite et la complétion combinées. La limite de débit est de 300 requêtes par minute par clé. Si vous la dépassez, vous recevez une erreur 429. Une erreur 401 signifie que votre clé est invalide. Une erreur 402 indique un crédit prépayé insuffisant. Assurez-vous de recharger avec USDT ou USDC pour continuer. Les erreurs ne consomment pas de tokens. La sortie maximale par requête est de 16,000 tokens sauf si vous spécifiez une valeur max_tokens inférieure.