Documentație API: Model uncensored

URL de bază și autentificare

Folosește URL-ul de bază dedicat pentru toate solicitările. Acest endpoint gestionează atât generarea de text, cât și recuperarea metadatelor. Cheia ta API autentifică fiecare apel.

Includeți cheia în Authorization header., Formatul necesită Bearer prefix. Cheile invalide returnează imediat un cod de stare 401. Nu ghici formatul tokenului. Folosește cheia afișată după înregistrare.

Endpoint Completări Chat

Trimite mesaje pentru a genera răspunsuri text. Endpoint-ul acceptă payload-uri JSON standard. Definește clar rolurile de sistem și utilizator.

Structurează cererea cu model câmp setat la uncensoredAPI procesează intrarea și returnează text generat. Erorile returnează un status 402 dacă creditul este insuficient. Limitările de rată declanșează un răspuns 429.

Parametrii suportate

Controlează comportamentul de generare cu parametri standard. Ajustează temperature pentru creativitate sau determinism. Folosește top_p pentru a filtra tokenii cu probabilitate scăzută. Setează max_tokens limitarea lungimii ieșirii. Maximul implicit este de 2.048 de tokeni, dacă nu se specifică altfel.

Puteți, de asemenea, să setați seed pentru rezultate reproducibile. Utilizați stop secvențe pentru a opri generarea devreme. API-ul suportă presence_penalty și frequency_penalty pentru controlul stilului.

Streaming și SSE

Activează ieșirea în timp real setând stream pentru true. Serverul trimite Server-Sent Events (SSE) pe măsură ce sunt generate tokenii. Acest lucru reduce latența percepută pentru răspunsurile lungi.

Analizați fiecare fragment pentru a vă actualiza interfața utilizator incremental. Fragmentul final conține statistici de utilizare totală a tokenilor. Această metodă funcționează în mod fiabil cu clienți HTTP standard care suportă SSE.

Apelarea funcțiilor și modul JSON

Definește instrumentele în cerere pentru a activa apelarea funcțiilor. Modelul decide când să invoce un instrument bazat pe context. Trimite definițiile instrumentelor cu name, description, și parameters.

Pentru ieșiri JSON stricte, setați response_format pentru {"type": "json_object"}. Acest lucru asigură că răspunsul este JSON valid. Folosește acest lucru pentru analizarea fiabilă a datelor structurate. Apelurile de instrumente returnează conținut cu ID-uri de instrument pentru execuție.

Limitări, Erori și Context

Fereastra de context suportă un total de 100.000 de tokeni. Acest lucru include tokenii de prompt și completare. Cererile care depășesc această limită eșuează. Dimensiunea maximă a corpului cererii este de 8 MB.

Limitele de rată permit 300 de cereri pe minut per cheie. Cererile concurente sunt limitate la 8 per cheie. O eroare 401 înseamnă că cheia ta este invalidă. O eroare 402 indică credit preplătit insuficient. O eroare 429 semnalează că ai atins limita de rată. Așteaptă înainte de a reîncerca.

cURL

Copycurl https://api.toolcallingllms.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate 200 tokens of safe text"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)