Przewodnik szybkiego startu

Model Abliterated

Ustaw URL bazowy i klucz

Zacznij od wygenerowania klucza API na panelu. Użyj opcji "Kontynuuj z Google" lub standardowego logowania za pomocą adresu e-mail, aby natychmiast utworzyć konto. Nie jest wymagana weryfikacja numerem telefonu. Gdy klucz się pojawi, skopiuj go do zmiennych środowiskowych. Podstawowy adres URL naszej API to HTTPS://api.modelabliterated.com/v1. Zaktualizuj konfigurację swojego SDK, aby wskazywał na ten adres URL zamiast domyślnego punktu końcowego OpenAI. Zapewnia to kierowanie wszystkich żądań do naszej infrastruktury bez cenzury.

Wyślij pierwsze żądanie

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions. Ustaw identyfikator modelu na „uncensored”. Przekaż swoją instrukcję systemową, aby kierować zachowaniem. Model po ablacji odpowiada bezpośrednio, bez zbędnego fillera. Oto jak możesz wysłać proste uzupełnienie tekstu za pomocą 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"}]
  }'

Użyj biblioteki Python

Zainstaluj oficjalny pakiet openai za pomocą pip. Zainicjuj klienta swoim kluczem API i niestandardowym adresem URL bazowym. SDK Python automatycznie obsługuje serializację. Możesz wysłać wiadomość i uzyskać pełny tekst odpowiedzi. Ta metoda jest idealna dla skryptów backendowych lub testowania wnioskowania lokalnego.

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)

Zintegruj się z Node.js

Zaimportuj pakiet openai npm w swoim projekcie. Skonfiguruj właściwości base URL i apiKey na instancji klienta. Wywołaj chat.completions.create z modelem i wiadomościami. Obiekt odpowiedzi zawiera wygenerowany tekst w choices[0].message.content. To podejście dobrze sprawdza się przy renderowaniu po stronie serwera lub w punktach końcowych 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);

Obsługa odpowiedzi strumieniowych

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream na true w parametrach żądania. API zwraca fragmenty tokenów generowane w miarę ich powstawania. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla długich outputów. Możesz przetwarzać każdy fragment w czasie rzeczywistym. Użyj ostatniego fragmentu, aby sprawdzić całkowite zużycie tokenów i dane rozliczeniowe.

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)

Zarządzaj limitami i błędami

Masz okno kontekstowe 100,000 tokenów dla promptu i uzupełnienia łącznie. Limit szybkości to 300 żądań na minutę na klucz. Jeśli go przekroczysz, otrzymasz błąd 429. Błąd 401 oznacza, że Twój klucz jest nieprawidłowy. Błąd 402 wskazuje na niewystarczający zaliczkowy kredyt. Upewnij się, że doładujesz USDT lub USDC, aby kontynuować. Błędy nie zużywają tokenów. Maksymalne wyjście na żądanie to 16,000 tokenów, chyba że określisz niższą wartość max_tokens.