Uncensored LLM Online API Hızlı Başlangıç

Base URL ve Kimlik Doğrulama

Sansürsüz LLM çevrimiçi API'si, standart OpenAI uyumlu uç noktaları kullanır. İstemcinizi https://api.uncensoredllmonline.com/v1 temel URL'sine işaret edecek şekilde yapılandırın. Kimlik doğrulama, Authorization üst bilgisinde iletilen bir API anahtarı aracılığıyla sağlanır. Anahtarınızı yalnızca bir e-posta ve şifre kullanarak API anahtarını al sayfasında oluşturabilirsiniz. Anahtar, kaydolmanızın ardından hemen gösterilir. Başlamak için telefon numarası veya kredi kartı gerekmez. Her hesabın bir etkin anahtarı vardır; bu anahtar, eski anahtarın erişimini iptal etmek amacıyla istediğiniz zaman yeniden oluşturulabilir. Anahtarınızı güvende tutun, çünkü ön ödemeli kredilerinize doğrudan erişim sağlar.

Sohbet Tamamlama Uç Noktası

POST /v1/chat/completions uç noktasına veri göndererek sansürsüz LLM'e metin gönderin. Bu uç nokta bir mesaj listesi kabul eder ve modelin yanıtını döndürür. Kullanılacak model kimliği uncensored'dir. Bu, yasal yetişkin kullanım için içerik reddetmeleri olmadan yanıt vermeye göre ayarlanmış bir açık ağırlıklı modeldir. GPT, Claude veya başka bir satıcının modeli değildir. API, özel entegrasyonlar için uygun ham metin oluşturma yeteneklerini döndürür. Temel bir isteği test etmek için aşağıdaki cURL komutunu kullanın:

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."}]
  }'

İstek gövdesi model ID'sini ve mesaj geçmişinizi içermelidir. İstemcinizin Authorization: Bearer <your-key> üst bilgisini gönderdiğinden emin olun. Yanıt, uygulama mantığınızda ayrıştırıp kullanabileceğiniz oluşturulan metni içerecektir.

Python SDK Entegrasyonu

Sansürsüz AI modeliyle etkileşim kurmak için resmi OpenAI Python SDK'sını kullanın. İstemci başlatmasında base_url ve api_key değerlerini ayarlayın. Bu, chat.completions.create gibi tanıdık yöntemleri kullanmanızı sağlar. Aşağıdaki örnek, istemciyi nasıl başlatacağınızı ve basit bir sorgu göndermeyi gösterir:

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)

Bu yaklaşım, mevcut kod yapılarından yararlanırken sansürsüz bir LLM'e geçmenizi sağlar. SDK, JSON serileştirmesini ve yanıt ayrıştırmayı otomatik olarak halleder. Doğru uç noktayı hedeflediğinizden emin olmak için model ID'sinin uncensored olarak ayarlanması gerektiğini unutmayın. Bu yöntem, boilerplate kodu minimize etmek isteyen geliştiriciler için idealdir.

Node SDK Entegrasyonu

JavaScript veya TypeScript projeleri için OpenAI Node SDK'sı API'mizle sorunsuz çalışır. İstemcinizi API anahtarınız ve doğru base URL ile başlatın. Uç nokta standart sohbet tamamlamalarını destekler, bu da web uygulamalarına veya sunucusuz işlevlere entegre etmeyi kolaylaştırır. İstemciyi nasıl yapılandıracağınız aşağıda verilmiştir:

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);

Mesaj dizisini ve model ID'sini uncensored tamamlama işlevine iletin. Yanıt oluşturulan metni içerecektir. Bu entegrasyon, sansürsüz metin üretimini Node.js uygulamalarına gömmek isteyen geliştiriciler için uygundur. API hız limiti veya kredi tükenmesi hataları döndürebileceğinden hataları uygun şekilde işlediğinizden emin olun.

Akış Yanıtları (SSE)

İsteğinizde stream: true ayarlayarak gerçek zamanlı metin üretimi etkinleştirin. API, yanıtı token token teslim eden Sunucu Tarafı Olayları (SSE) döndürür. Bu, gecikmenin önemli olduğu sohbet arayüzleri veya uygulamalar için kullanışlıdır. Akış özelliğini uygulamak için aşağıdaki örneği kullanın:

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)

Tokenlar geldikçe akıştan okuyun. Sansürsüz LLM API'si bunu yerel olarak destekler. Akış, son kullanıcılar için algılanan gecikmeyi azaltır. Akışın, akış olmayan isteklerle aynı token sayısını tükettiğini unutmayın. Her token, ön ödemeli kredi bakiyenize göre faturalandırılır.

Hız Limitleri ve Bağlam Penceresi

Sansürsüz LLM çevrimiçi API'si, anahtar başına dakikada 300 istek için bir sınırlama uygular. Maksimum istek gövdesi boyutu 8 MB'tır. Bağlam penceresi, hem istem hem de tamamlama dahil olmak üzere 100.000 token kapsar. Hız limitini aşarsanız API 429 hatası döndürür. Ön ödemeli krediniz tükendiğinde 402 hatası alırsınız. Geçersiz veya süresi dolmuş bir anahtar 401 hatasına neden olur. Bu sınırlamalar, tüm geliştiriciler için adil kullanım sağlar. Ödeme başına kullanım esasına dayalı ön ödemeli kredi süresi dolmaz, böylece bakiyenizi istediğiniz zaman kullanabilirsiniz.