Szybki start API Abliter
Zacznij natychmiast korzystać z API Abliter, korzystając z naszego endpointu kompatybilnego z OpenAI. Ten przewodnik szybkiego startu obejmuje uwierzytelnianie, przykłady kodu i szczegóły dotyczące cen dla Twojej integracji LLM uncensored.
https://api.abliter.cc/v1uncensored
Bazowy URL i autoryzacja
Połącz się z API, korzystając z podanego adresu bazowego i swojego unikalnego klucza API. Endpoint znajduje się pod adresem https://api.abliter.cc/v1Autoryzacja nagłówek jako token Bearer. To rozwiązanie działa z dowolną standardową biblioteką klienta kompatybilną z OpenAI. Uwierzytelnianie jest proste: wygeneruj swój klucz na panelu i wklej go do kodu. Nie są wymagane skomplikowane przepływy OAuth ani drugorzędne tokeny do podstawowego dostępu. Twój klucz daje natychmiastowy dostęp do możliwości modelu bez cenzury.
Wysyłanie pierwszej prośby
Wykonaj swoje pierwsze wywołanie używając standardowego endpointu uzupełniania czatu. To żądanie wysyła prompt i otrzymuje odpowiedź tekstową. Możesz użyć curl lub dowolnego klienta HTTP do przetestowania łączności. Identyfikator modelu to uncensored. Upewnij się, że poprawnie określasz model w swoim ładunku. Ta prosta struktura pozwala Ci zweryfikować, czy Twoja integracja działa, zanim zbudujesz złożone aplikacje. API zwraca tekst bezpośrednio, zapewniając kompatybilność z istniejącymi przepływami pracy.
curl https://api.abliter.cc/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "What is the current server status?"}]
}'
Integracja SDK Python
Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI do interakcji z naszym API. Ustaw URL bazowy i klucz API przed zainicjowaniem klienta. To podejście wykorzystuje znane struktury kodu, jednocześnie zapewniając dostęp do naszego bezcenzurowanego modelu. Możesz wysyłać wiadomości i odbierać odpowiedzi przy użyciu minimalnej ilości kodu. Biblioteka automatycznie zarządza serializacją i zarządzaniem połączeniami. Ta metoda jest idealna dla usług backendowych lub automatyzacji opartych na skryptach. Zapewnia, że Twój kod pozostaje czysty i łatwy w utrzymaniu.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.abliter.cc/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 SDK Node.js
Zintegruj API do swoich projektów JavaScript lub TypeScript za pomocą Node SDK. Skonfiguruj klienta ze swoim base URL i poświadczeniami. Pozwala to na obsługę żądań wewnątrz funkcji asynchronicznych bezproblemowo. Możesz zarządzać streamingiem lub synchronicznymi odpowiedziami w zależności od swoich potrzeb. SDK obsługuje nowoczesne wzorce async/await dla czystego kodu. To ułatwia osadzenie API w serwerach webowych lub narzędziach CLI. Upewnij się, że Twoje środowisko obsługu wymaganą wersję Node.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.abliter.cc/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 dla generowania tokenów w czasie rzeczywistym za pomocą Server-Sent Events. Funkcja ta pozwala wyświetlać tekst w miarę jego generowania, co poprawia doświadczenie użytkownika. API wysyła cząstki danych do momentu ukończenia odpowiedzi. Szczegóły dotyczące użycia tokenów można uzyskać w ostatniej cząstce. Strumieniowanie jest kluczowe dla interfejsów czatu i aplikacji na żywo. Zmniejsza postrzeganą latencję i utrzymuje zaangażowanie użytkowników. Skonfiguruj klienta tak, aby poprawnie obsługiwał strumienie danych przychodzących.
stream = 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, Błędy i Okno Kontekstu
Nasze API narzuca konkretne limity, aby zapewnić stabilność. Masz do dyspozycji 300 żądań na minutę i 8 żądań współbieżnych na klucz. Okno kontekstowe obsługuje łącznie 100 000 tokenów, z maksymalną liczbą 16 000 tokenów wyjściowych. Błędy, takie jak 401, oznaczają nieprawidłowy klucz, a 402 oznacza niewystarczające środki. Status 429 oznacza przekroczenie limitu żądań. Żądania przekraczające limit rozmiaru ciała 8 MB również zostaną odrzucone. Kredyty nie wygasają, więc możesz doładować konto we własnym tempie. Te ograniczenia pomagają utrzymać wysoką dostępność dla wszystkich użytkowników.
Typowe pytania
Jak uwierzytelnić się w abliter API?
Dołącz klucz API do nagłówka Authorization jako token Bearer. Możesz wygenerować swój klucz na panelu po zalogowaniu się za pomocą Google lub e-maila. Podstawowy adres URL to HTTPS://api.abliter.cc/v1.
Jaki jest rozmiar okna kontekstowego?
Okno kontekstowe obsługuje 100,000 tokenów łącznie dla promptu i uzupełnienia. Możesz zwrócić do 16,000 tokenów na żądanie. Pozwala to na długie rozmowy i przetwarzanie dużych dokumentów.
Co się stanie, jeśli otrzymam błąd 429?
Błąd 429 oznacza, że przekroczyłeś limit szybkości wynoszący 300 żądań na minutę. Możesz również przekroczyć limit równoległych żądań wynoszący 8. Poczekaj chwilę i ponów próbę lub zmniejsz częstotliwość wysyłania żądań.
Pobierz swój klucz API
Zarejestruj się, skopiuj token, zaktualizuj swój bazowy URL. Gotowe.
Wypróbuj z kredytem trial