Panduan Mula Pantas

Model Abliterated

Tetapkan URL asas dan kunci

Mula dengan menjana kunci API di papan pemuka. Gunakan "Teruskan dengan Google" atau log masuk e-mel standard untuk mencipta akaun anda serta-merta. Tiada pengesahan nombor telefon diperlukan. Setelah kunci muncul, salinkannya ke pembolehubah persekitaran anda. URL asas API kami ialah HTTPS://api.modelabliterated.com/v1. Kemas kini konfigurasi SDK anda untuk menunjuk ke URL ini sebagai ganti hujung OpenAI lalai. Ini memastikan semua permintaan diarahkan ke infrastruktur tanpa sensor kami.

Hantar permintaan pertama anda

Buat permintaan POST ke /v1/chat/completions. Tetapkan ID model kepada "uncensored". Luluskan arahan sistem anda untuk membimbing tingkah laku. Model yang telah dibersihkan akan memberi respons terus tanpa tambahan kata-kata kosong. Berikut adalah cara anda boleh menghantar penyelesaian teks mudah menggunakan 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"}]
  }'

Gunakan SDK Python

Pasang pakej openai rasmi melalui pip. Inisialisasikan klien dengan kunci API anda dan URL asas tersuai. SDK Python mengendalikan serialisasi secara automatik. Anda boleh menghantar mesej dan mendapatkan teks respons penuh. Kaedah ini sesuai untuk skrip backend atau pengujian inferens tempatan.

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)

Integrasi dengan Node.js

Panggilkan pakej npm openai dalam projek anda. Konfigurasikan sifat base URL dan apiKey pada instansi klien. Panggil chat.completions.create dengan model dan mesej. Objek respons mengandungi teks yang dijana dalam choices[0].message.content. Pendekatan ini berfungsi dengan baik untuk penghantaran sisi pelayan atau titik akhir 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);

Tangani respon aliran

Aktifkan aliran dengan menetapkan stream kepada true dalam parameter permintaan anda. API mengembalikan potongan token semasa ia dijana. Ini mengurangkan latensi yang dirasakan untuk output panjang. Anda boleh memproses setiap potongan secara masa nyata. Gunakan potongan akhir untuk menyemak jumlah penggunaan token dan data pengebilan.

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)

Urus had dan ralat

Anda mempunyai jendela konteks 100,000 token untuk gabungan prompt dan penyelesaian. Had kadar ialah 300 permintaan setiap minit setiap kunci. Jika anda melebihi ini, anda menerima ralat 429. Ralat 401 bermaksud kunci anda tidak sah. Ralat 402 menunjukkan kredit pra-dibayar tidak mencukupi. Pastikan anda menambah baki dengan USDT atau USDC untuk terus. Ralat tidak menelan token. Output maksimum setiap permintaan ialah 16,000 token melainkan anda menentukan nilai max_tokens yang lebih rendah.