وثائق واجهة برمجة التطبيقات (API): إكمال الدردشة غير الخاضعة للرقابة

إعداد عنوان URL الأساسي والمصادقة

ابدأ بتوجيه عميلك إلى نقطة النهاية الخاصة بنا. استخدم https://api.tokencostclaude.com/v1 عنوان URL الأساسي لجميع الطلبات. قم بالمصادقة عبر Authorization رأس مع رمز Bearer الخاص بك.

Copycurl https://api.tokencostclaude.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the 2024 monthly costs for ten million tokens"}]
  }'

حافظ على أمان مفتاحك. يحتفظ كل حساب بمفتاح نشط واحد. استبدل المفتاح القديم بإنشاء مفتاح جديد من لوحة التحكم.

دليل نقطة نهاية POST /v1/chat/completions

أرسل الرسائل لتوليد النص. أرسل جسم JSON إلى /v1/chat/completions المسار. معرف النموذج هو uncensored.

Copyfrom openai import OpenAI

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

ت kostet tokens المدخلات $0.15 لكل مليون. تكلفة tokens المخرجات $0.50 لكل مليون. الأخطاء والرفض لا يتسببان في رسوم. ينخفض رصيدك المدفوع مسبقاً فقط عند توليد المحتوى بنجاح.

الاستجابات التدفقية واستخدام الرموز في SSE

فعّل البث عن طريق تعيين stream: true. يرسل الخادم أحداث الحدث المرسلة من الخادم (Server-Sent Events). يحتوي كل جزء على نص جزئي وبيانات تعريفية.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

يظهر بيانات استهلاك الرموز في الشريحة الأخيرة. هذا يسمح بتتبع التكاليف بدقة لكل طلب. قم بتحليل usage field لمراقبة إنفاقك في الوقت الفعلي.

استدعاء الوظائف (الأدوات) ووضع JSON

عرّف الأدوات في tools مصفوفة. يستجيب النموذج باستدعاءات أدوات منظمة. يمكنك فرض إخراج JSON صارم باستخدام response_format تعيين إلى {"type": "json_object"}.

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)

يعمل مع العملاء المتوافقين مع OpenAI القياسية. قم بتكوين خيارات الأدوات للتحكم في متى يقرر النموذج استدعاء وظيفة مقابل توليد نص عادي.

المعلمات: درجة الحرارة وtop_p وstop والبذلة والعقوبات

اضبط سلوك النموذج باستخدام المعلمات القياسية. اضبط temperature للعشوائية. استخدم top_p للعينة النواة. عرّف stop تسلسلات لإيقاف التوليد مبكراً.

تعيين seed لإنتاج مخرجات قابلة لإعادة الإنتاج. طبق presence_penalty و frequency_penalty للتحكم في التكرار. تعكس هذه الحق مواصفات واجهة OpenAI API بدقة.

استخدام نقطة نهاية GET /v1/models ومعرف النموذج

استعلم عن النماذج المتاحة عبر GET /v1/models endpoint. تحقق من uncensored النموذج مدرج. تؤكد الاستجابة أن اتصالك صالح.

استخدم دائمًا uncensored كمعرف النموذج في طلباتك. يضمن هذا أن تضرب نموذج اللغة الكبير غير الخاضع للرقابة الخاص بنا. تحقق من هذه النقطة لتصحيح أخطاء الاتصال قبل إرسال حمولات ثقيلة.