Szybki start z API AI bez cenzury

Konfiguracja URL bazowego i uwierzytelnianie

Aby rozpocząć, musisz skonfigurować base URL, aby SDK kompatybilne z OpenAI kierowało żądania na nasz serwer. Użyj https://api.apitanpasensor.com/v1 jako głównego endpointu. Autoryzacja odbywa się za pomocą nagłówka Authorization: Bearer YOUR_API_KEY. Klucz API, który otrzymujesz podczas rejestracji, jest unikalny i przypisany do jednego konta. Jeśli go wygenerujesz ponownie, stary klucz zostanie natychmiast unieważniony i przestanie działać, nawet jeśli nie wygasa on automatycznie z upływem czasu.

Pierwszy przykład zapytania

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions z modelem uncensored. Jest to model o otwartych wagach, który nie filtruje ważnych lub kontrowersyjnych tematów dla dorosłych, w przeciwieństwie do standardowych modeli enterprise.

Salincurl https://api.apitanpasensor.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."}]
  }'

Upewnij się, że podasz parametr model z wartością uncensored. Odpowiedź będzie zawierać wygenerowany tekst w formacie JSON.

Integracja z Python SDK

Użyj biblioteki openai w Pythonie do interakcji z API. Ustaw base_url i api_key zgodnie z powyższą konfiguracją. Model uncensored obsługuje okno kontekstu do 100 000 tokenów, co pozwala wysyłać bardzo długie prompty bez utraty ważnych informacji.

Salinfrom openai import OpenAI

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

Powyższy przykład kodu pokazuje, jak wysyłać wiadomości systemowe i od użytkownika.

Integracja z Node.js SDK

Dla użytkowników Node.js SDK kompatybilne z OpenAI można również łatwo skonfigurować. Ustaw baseURL na nasz URL endpoint i użyj swojego klucza API. Dzięki temu podejściu możesz szybko zintegrować AI bez cenzury ze swoją aplikacją webową lub serwerową.

Salinimport OpenAI from "openai";

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

Pamiętaj, że model obsługuje tylko tekst i nie generuje obrazów, audio ani wideo.

Włącz strumieniowanie (SSE)

Aby uzyskać bardziej responsywną interakcję, włącz strumieniowanie, dodając stream: true do parametrów zapytania. API zwróci odpowiedź za pomocą Server-Sent Events (SSE). Jest to bardzo przydatne w aplikacjach czatu na żywo, gdzie użytkownik widzi wyniki token po tokenie.

Salinstream = 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)

Strumieniowanie nie zmienia ceny ani limitu tokenów, zmienia tylko sposób dostarczania odpowiedzi.

Ograniczenia, błędy i zarządzanie kontekstem

API ma limit 300 zapytań na minutę na klucz i maksymalny rozmiar treści żądania 8 MB. Jeśli klucz jest nieprawidłowy, otrzymasz błąd 401. Gdy saldo kredytu się wyczerpie, pojawi się błąd 402. Błąd 429 oznacza przekroczenie limitu zapytań. Okno kontekstu wynosi 100 000 tokenów dla łącznego promptu i treści. Zarządzaj tokenami mądrze, aby nie przekroczyć tego limitu.