دليل البدء السريع لـ Uncensored LLM Online API

عنوان URL الأساسي والمصادقة

يستخدم API لنموذج LLM غير الخاضع للرقابة عبر الإنترنت نقاط النهاية المتوافقة مع OpenAI. قم بتكوين عميلك للإشارة إلى عنوان URL الأساسي https://api.uncensoredllmonline.com/v1. تتم المصادقة عبر مفتاح API يتم تمريره في رأس Authorization. يمكنك إنشاء مفتاحك في صفحة الحصول على مفتاح API باستخدام البريد الإلكتروني وكلمة المرور فقط. يظهر المفتاح فورًا عند التسجيل. لا يلزم رقم هاتف أو بطاقة ائتمان للبدء. يحتفظ كل حساب بمفتاح نشط واحد، يمكن تجديده في أي وقت لإبطال الوصول للمفتاح القديم. احتفظ بمفتاحك بأمان، حيث يوفر وصولاً مباشرًا إلى رصيدك المسبق الدفع.

نقطة نهاية إكمال المحادثات

أرسل النص إلى النموذج غير الخاضع للرقابة عن طريق إرسال طلب إلى POST /v1/chat/completions. تقبل نقطة النهاية قائمة من الرسائل وتُرجع استجابة النموذج. معرف النموذج الذي يجب استخدامه هو uncensored. هذا نموذج مفتوح الأوزان مُعدّ للإجابة دون رفض المحتوى للاستخدام القانوني للبالغين. إنه ليس GPT أو Claude أو نموذج من مورد آخر. تُرجع واجهة برمجة التطبيقات قدرات توليد نصوص خام مناسبة للتكاملات المخصصة. استخدم أمر cURL التالي لاختبار طلب أساسي:

Copycurl https://api.uncensoredllmonline.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."}]
  }'

يجب أن يتضمن جسم الطلب معرف النموذج وسجل رسائلك. تأكد من إرسال عميلك للرأس Authorization: Bearer <your-key>. ستحتوي الاستجابة على النص المولد، والذي يمكنك تحليله واستخدامه في منطق تطبيقك.

تكامل SDK لـ Python

استخدم SDK Python الرسمي لـ OpenAI للتفاعل مع نموذج AI غير الخاضع للرقابة. قم بتعيين base_url وapi_key في تهيئة عميلك. يتيح لك ذلك استخدام الأساليب المألوفة مثل chat.completions.create. يوضح المثال التالي كيفية تهيئة العميل وإرسال استعلام بسيط:

Copyfrom openai import OpenAI

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

تتيح لك هذه الطريقة الاستفادة من هياكل الشيفرة الموجودة مع التبديل إلى نموذج LLM غير الخاضع للرقابة. يتعامل SDK مع تسلسل JSON وتحليل الاستجابة تلقائيًا. تذكر أنه يجب تعيين معرف النموذج إلى uncensored لضمان وصولك إلى نقطة النهاية الصحيحة. هذه الطريقة مثالية للمطورين الذين يريدون تقليل شيفرة الهيكل.

تكامل SDK لـ Node.js

لمشاريع JavaScript أو TypeScript، يعمل SDK لـ Node.js من OpenAI بسلاسة مع API الخاص بنا. قم بتهيئة العميل بمفتاح API الخاص بك وعنوان URL الأساسي الصحيح. تدعم نقطة النهاية إكمال المحادثات القياسي، مما يسهل التكامل في تطبيقات الويب أو الوظائف الخالية من الخوادم. إليك كيفية تكوين العميل:

Copyimport OpenAI from "openai";

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

مرر مصفوفة الرسائل ومعرف النموذج uncensored إلى دالة الإكمال. ستحتوي الاستجابة على النص المولد. هذا التكامل مناسب للمطورين الذين يحتاجون إلى تضمين توليد النصوص غير الخاضع للرقابة في تطبيقات Node.js. تأكد من معالجة الأخطاء بشكل مناسب، حيث قد يعيد API أخطاء حدّ المعدل أو استنفاد الرصيد.

استجابات البث المتدفق (SSE)

فعّل توليد النصوص في الوقت الفعلي عن طريق تعيين stream: true في طلبك. يعيد API أحداثًا مرسلة من الخادم (SSE) التي تسلّم الرمز رمزًا تلو الآخر. هذا مفيد لواجهات الدردشة أو التطبيقات التي يهم فيها زمن الاستجابة. استخدم المثال التالي لتنفيذ البث المتدفق:

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)

اقرأ من البث المتدفق عند وصول الرموز. تدعم واجهة برمجة التطبيقات uncensored llm online هذا بشكل أصلي. يقلل البث المتدفق من زمن الاستجابة المُدرَك للمستخدمين النهائيين. ضع في اعتبارك أن البث المتدفق يستهلك نفس عدد الرموز مثل الطلبات غير المتدفقة. يتم فوترة كل رمز وفقًا لرصيدك المسبق الدفع.

حدّ المعدل ونافذة السياق

تفرض واجهة برمجة التطبيقات (API) للنموذج اللغوي الكبير (LLM) غير الخاضع للرقابة حدّاً أقصى يبلغ 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح. الحد الأقصى لحجم جسم الطلب هو 8 MB. تبلغ نافذة السياق 100,000 رمز (token)، وتشمل كلًا من الموجّه (prompt) والإكمال. إذا تجاوزت حدّ المعدل (rate limit)، ستعيد واجهة برمجة التطبيقات (API) خطأ 429. إذا استنفدت رصيدك المسبق الدفع، ستتلقى خطأ 402. يؤدي المفتاح غير الصالح أو المنتهي الصلاحية إلى خطأ 401. تضمن هذه الحدود الاستخدام العادل لجميع المطورين. رصيدك المسبق الدفع بنظام الدفع حسب الاستخدام لا ينتهي صلاحيته أبدًا، لذا يمكنك استخدام رصيدك في أي وقت تحتاج فيه إليه.