Khởi động nhanh API Uncensored LLM Online

URL cơ bản và Xác thực

API LLM không kiểm duyệt trực tuyến sử dụng các endpoint tương thích chuẩn với OpenAI. Bạn hãy định cấu hình client của mình để trỏ đến Base URL https://api.uncensoredllmonline.com/v1. Xác thực được xử lý thông qua khóa API được truyền trong tiêu đề Authorization. Bạn có thể tạo khóa của mình trên trang Lấy khóa API chỉ bằng email và mật khẩu. Khóa sẽ hiển thị ngay lập tức khi bạn đăng ký. Không cần số điện thoại hay thẻ tín dụng để bắt đầu. Mỗi tài khoản chỉ giữ một khóa hoạt động, khóa này có thể được tạo lại bất cứ lúc nào để thu hồi quyền truy cập của khóa cũ. Hãy giữ khóa của bạn an toàn vì nó cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào tín dụng trả trước của bạn.

Endpoint Chat Completions

Gửi văn bản đến LLM không kiểm duyệt bằng cách posting vào POST /v1/chat/completions. Endpoint này chấp nhận một danh sách các tin nhắn và trả về phản hồi của mô hình. ID mô hình cần sử dụng là uncensored. Đây là một mô hình trọng số mở được tinh chỉnh để trả lời mà không từ chối nội dung, phù hợp cho người trưởng thành sử dụng hợp pháp. Đây không phải là GPT, Claude hay mô hình của nhà cung cấp khác. API trả về khả năng tạo văn bản thô, phù hợp cho các tích hợp tùy chỉnh. Bạn hãy sử dụng lệnh cURL sau để kiểm tra một yêu cầu cơ bản:

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."}]
  }'

Thân yêu cầu nên bao gồm ID mô hình và lịch sử tin nhắn của bạn. Đảm bảo client của bạn gửi tiêu đề Authorization: Bearer <your-key>. Phản hồi sẽ chứa văn bản được tạo, bạn có thể phân tích cú pháp và sử dụng trong logic ứng dụng của mình.

Tích hợp SDK Python

Sử dụng Python SDK chính thức của OpenAI để tương tác với mô hình AI không kiểm duyệt. Bạn hãy đặt base_url và api_key trong phần khởi tạo client của mình. Điều này cho phép bạn sử dụng các phương thức quen thuộc như chat.completions.create. Ví dụ sau đây minh họa cách khởi tạo client và gửi một truy vấn đơn giản:

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)

Cách tiếp cận này cho phép bạn tận dụng các cấu trúc mã hiện có trong khi chuyển sang LLM không kiểm duyệt. SDK tự động xử lý việc tuần tự hóa JSON và phân tích cú pháp phản hồi. Hãy nhớ rằng ID mô hình phải được đặt thành uncensored để đảm bảo bạn đang truy cập đúng endpoint. Phương pháp này lý tưởng cho các nhà phát triển muốn giảm thiểu mã boilerplate.

Tích hợp SDK Node.js

Đối với các dự án JavaScript hoặc TypeScript, SDK Node.js của OpenAI hoạt động liền mạch với API của chúng tôi. Khởi tạo client với khóa API và URL cơ bản chính xác. Endpoint hỗ trợ các chat completions tiêu chuẩn, giúp dễ dàng tích hợp vào các ứng dụng web hoặc hàm serverless. Dưới đây là cách bạn có thể cấu hình client:

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);

Truyền mảng tin nhắn và ID mô hình uncensored vào hàm completion. Phản hồi sẽ chứa văn bản đã được tạo. Tích hợp này phù hợp cho các nhà phát triển cần nhúng khả năng tạo văn bản không kiểm duyệt vào các ứng dụng Node.js. Bạn hãy đảm bảo xử lý lỗi thích đáng, vì API có thể trả về lỗi giới hạn tốc độ hoặc hết tín dụng.

Phản hồi truyền phát (SSE)

Bật khả năng tạo văn bản theo thời gian thực bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. API trả về các Sự kiện gửi qua máy chủ (SSE) để phân phối token phản hồi từng token một. Điều này hữu ích cho các giao diện trò chuyện hoặc các ứng dụng nơi độ trễ là yếu tố quan trọng. Bạn hãy sử dụng ví dụ sau để triển khai truyền phát:

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)

Đọc từ luồng khi các token đến. API LLM không kiểm duyệt trực tuyến hỗ trợ điều này một cách bản địa. Truyền phát giảm độ trễ cảm nhận được cho người dùng cuối. Lưu ý rằng truyền phát tiêu tốn cùng số lượng token như các yêu cầu không truyền phát. Mỗi token được tính phí theo số dư tín dụng trả trước của bạn.

Giới hạn tốc độ và Cửa sổ ngữ cảnh

API LLM không kiểm duyệt trực tuyến áp dụng giới hạn 300 yêu cầu mỗi phút trên mỗi khóa. Kích thước thân yêu cầu tối đa là 8 MB. Cửa sổ ngữ cảnh là 100,000 token, bao gồm cả prompt và kết quả. Nếu bạn vượt quá giới hạn tốc độ, API sẽ trả về lỗi 429. Nếu tín dụng trả trước của bạn đã hết, bạn sẽ nhận được lỗi 402. Khóa không hợp lệ hoặc hết hạn sẽ dẫn đến lỗi 401. Những giới hạn này đảm bảo sử dụng công bằng cho tất cả các nhà phát triển. Tín dụng trả trước trả tiền theo mức sử dụng không bao giờ hết hạn, vì vậy bạn có thể sử dụng số dư của mình bất cứ khi nào bạn cần.