Szybki przewodnik integracji API

Uwierzytelnianie i Base URL

Aby korzystać z naszej interfejsu API sztucznej inteligencji, potrzebujesz klucza API i prawidłowego adresu URL bazowego. Zarejestruj się na stronie Pobierz klucz API używając adresu e-mail i hasła, aby uzyskać klucz natychmiast; nie jest wymagana karta kredytowa do testów. Użyj adresu URL bazowego https://api.llmsincensura.com/v1 w dowolnym kliencie kompatybilnym z OpenAI. Uwierzytelnianie odbywa się poprzez wysłanie klucza w nagłówku Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Ta standardowa metoda zapewnia, że Twój LLM bez cenzury będzie współpracować z narzędziami, które już znasz.

Modelem, którego będziesz używać, jest uncensored. Upewnij się, że jest on skonfigurowany w swoich żądaniach. Nie ma skomplikowanych tras; wysyłasz tekst i otrzymujesz surowy tekst. Jeśli Twoja aplikacja wymaga konkretnego endpointu, to jest jedyny, którego potrzebujesz do czatu. Prostota jest kluczowa dla szybkiej i bezproblemowej integracji.

Endpoint /v1/chat/completions

Sercem interfejsu API AI bez cenzury jest endpoint uzupełniania czatu. Wyślij listę wiadomości (system, użytkownik, asystent) i otrzymaj pełną odpowiedź. To bezpośrednie podejście unika typowych odmów treści związanych z tematami dla dorosłych lub kontrowersyjnymi. Struktura JSON jest identyczna jak w OpenAI, co ułatwia migrację z innej platformy.

Pamiętaj, że obsługujemy tylko ten endpoint dla tekstu. Nie ma embeddingów ani generowania obrazów. Aby zacząć, możesz przetestować proste zapytanie za pomocą curl, aby sprawdzić, czy Twój klucz działa, a odpowiedź dociera bez filtrów.

Copiarcurl https://api.llmsincensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Integracja z Pythonem

Deweloperzy Pythona mogą użyć oficjalnej biblioteki openai, dostosowując bazę URL. Pozwala to wykorzystać istniejące ekosystemy narzędzi i SDK. Skonfiguruj klucz i base_url, aby wskazywały na nasze serwery. Model uncensored przetworzy Twój prompt, zachowując kontekst do 100 000 tokenów.

Ta konfiguracja jest idealna do skryptów automatyzujących lub aplikacji backendowych, które potrzebują szybkich i niecenzurowanych odpowiedzi. Szybkość odpowiedzi jest zazwyczaj wysoka dzięki dedykowanej infrastrukturze na naszych własnych serwerach GPU.

Copiarfrom openai import OpenAI

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

Integracja z Node.js

W ekosystemie JavaScript/Node integracja jest równie bezpośrednia. Użyj SDK OpenAI i nadpisz adres URL bazowy. Pozwala to aplikacjom webowym lub serwerom Node korzystać z AI bez ograniczeń bez zmiany logiki istniejącego kodu. Obsługa błędów i promise działa dokładnie tak, jak oczekujesz od innych klientów OpenAI.

Warto pamiętać, że model nie jest GPT ani Claude, lecz modelem o otwartych wagach dostrojonym specjalnie dla tej usługi. Gwarantuje to spójność zachowania bez filtrów. Skonfiguruj zmienne środowiskowe, aby utrzymać klucz w bezpieczeństwie w środowisku produkcyjnym.

Copiarimport OpenAI from "openai";

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

Strumieniowanie z SSE

Aby poprawić wrażenia użytkownika, włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w swoim żądaniu. Otrzymasz fragmenty tekstu w miarę ich generowania, co zmniejsza postrzeganą latencję. Jest to kluczowe dla aplikacji czatu w czasie rzeczywistym, gdzie użytkownicy oczekują widzenia odpowiedzi litera po literze.

Strumieniowanie zachowuje te same właściwości braku filtrów co pełne odpowiedzi. Możesz przetwarzać te fragmenty po stronie klienta lub serwera, aby renderować odpowiedź progresywnie. To najlepszy sposób na pokazanie mocy czatu AI bez cenzury w aplikacjach interaktywnych.

Copiarstream = 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 i obsługa błędów

Twój klucz ma limit 300 zapytań na minutę. Jeśli przekroczysz ten próg, otrzymasz błąd 429. Istnieje również limit ciała żądania wynoszący 8 MB. Jeśli Twój klucz jest nieprawidłowy, otrzymasz błąd 401; jeśli nie masz kredytu, błąd 402. Maksymalny kontekst to 100k tokenów łącznie (prompt + odpowiedź).

Jednym ścisłym ograniczeniem treści jest zakaz treści seksualnych z udziałem małoletnich, który zawsze obowiązuje. W pozostałych kwestiach model jest bardzo liberalny. Sprawdź standardowe kody błędów OpenAI, aby szybko debugować swoją integrację.