Filtresiz LLM API Dokümantasyonu

Kimlik Doğrulama ve Temel URL

API anahtarınız her isteği doğrular. Bunu Authorization header'ı bearer token olarak kullanın. Tüm uç noktalar için temel URL HTTPS://api.aichatbotunrestricted.com/v1 şeklindedir. Bu URL, base_url parametre doğru şekilde. Anahtarınızı panoda Google veya e-posta ile anında oluşturun. Telefon doğrulaması gerekmez. Anahtarınızı güvende tutun, çünkü ön ödemeli kredinize erişim sağlar. Kaybederseniz, eski aktif anahtarı değiştiren yeni bir tane oluşturun. Sistem, gerçek token kullanımına göre ücretlendirir, bu nedenle hatalar bakiyenizi tüketmez.

Sohbet Tamamlamaları Uç Noktası

Sohbet tamamlama uç noktasına mesaj gönderin. Model kimliği her zaman uncensored. Bu model, yasal yetişkin kullanım için içerik reddi olmadan yanıt verecek şekilde ayarlanmıştır. GPT veya Claude değildir. Rol ve içerik içeren mesaj nesnelerinden oluşan bir liste sağlarsınız. API, metin yanıtını choices dizi. Standart istekler için POST yöntemini kullanın. Bu uç nokta metin-girişi, metin-çıkışı etkileşimlerini destekler. Resimler veya sesleri işlemez. İstemcinizi doğru temel URL'yi kullanacak şekilde yapılandırın. Yanıt, faturalandırma şeffaflığı için token kullanım istatistiklerini içerir.

Akış Yanıtları (SSE)

Ayarlayarak akışı etkinleştirin stream istemde true olarak ayarlayın. API, tek bir JSON nesnesi yerine Sunucu Tarafından Gönderilen Olaylar (SSE) döndürür. Her parça kısmi veri içerir. Son parça, tam token kullanım istatistiklerini içerir. Bu yaklaşım, kullanıcılarınız için algılanan gecikmeyi azaltır. Metin oluşturulurken görüntülenmesine olanak tanır. Akış olaylarını istemci kodunuzda işleyin. Akış bittiğinde bağlantıyı kapatın. Bu yöntem gerçek zamanlı sohbet arayüzleri için idealdir. Tam yanıtı beklemeye kıyasla daha akıcı bir kullanıcı deneyimi sağlar.

JSON Modu ve Fonksiyon Çağırma

Şunu ayarlayarak yapılandırılmış çıktı isteyin response_format için {"type": "json_object"}. Model, düz metin yerine geçerli JSON döndürecektir. Bu, verileri ayrıştırmak veya diğer sistemlerle entegre etmek için kullanışlıdır. Modelin araçları çağırmasına izin vermek için fonksiyon çağırma da kullanabilirsiniz. Fonksiyon şemanızı şurada tanımlayın tools parametre. Model, bağlama dayanarak ne zaman işlev çağıracağını karar verir. Kullan tool_choice bu davranışı kontrol etmek için. Her iki özellik de dikkatli prompt mühendisliği gerektirir. JSON şemanızın uygulama ihtiyaçlarınıza uygun olduğundan emin olun. Üretim ortamına dağıtmadan önce kapsamlı testler yapın.

Parametreler: Sıcaklık, Top-p ve Seed

Modelin yaratıcılığını şunu kullanarak kontrol edin temperature. Daha yüksek değerler daha çeşitli çıktılar üretir. Daha düşük değerler yanıtları daha belirleyici hale getirir. Kullanın top_p nükleus ökleme için. Bu, modeli en olası tokenlerle sınırlar. Ayarlayın seed tekrarlanabilir sonuçlar için. Bu hata ayıklama için kullanışlıdır. Ayrıca şunu da ayarlayabilirsiniz stop üretimi durdurmak için diziler. Ayarlayın presence_penalty ve frequency_penalty token tekrarını etkilemek için. Bu parametreler, çıktı stilinin ince ayarlanmasını sağlar. Kullanım durumunuz için en uygun kombinasyonu bulmak için farklı kombinasyonlarla deney yapın.

Saniye Başına İstek Limitleri ve Kontenjanlar

Her API anahtarı dakikada 300 istek yapmanıza olanak tanır. Aynı anda 8 eşzamanlı istekte bulunabilirsiniz. Maksimum istek gövdesi boyutu 8 MB'tır. Hız sınırını aşarsanız 429 hatası alırsınız. 401 hatası geçersiz veya eksik bir API anahtarı olduğunu gösterir. 402 hatası, ön ödemeli kredinizin tükendiğini belirtir. Hizmeti kullanmaya devam etmek için kripto ile kredinizi yükleyin. Bağlam penceresi 100.000 token kapasitesindedir. Bu hem istem hem de tamamlama tokenlarını içerir. Beklenmeyen ücretlerden kaçınmak için token kullanımınızı dikkatlice yönetin. Hatalar krediden düşülmez.

cURL

Copycurl https://api.aichatbotunrestricted.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the steps to deploy this docker container"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Akış

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)