API documentation: uncensored chat completions

הגדרת אימות כתובת URL בסיסית

התחל על ידי הפניית הלקוח שלך לנקודת הקצה שלך. השתמש ב- https://api.tokencostclaude.com/v1 כתובת ה-URL הבסיסית לכל הבקשות. אשר דרך ה- Authorization כותרת עם אסימון ה-Bearer שלך.

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"}]
  }'

שמור על המפתח שלך מאובטח. כל חשבון מחזיק מפתח פעיל אחד. החלף מפתח ישן על ידי יצירת מפתח חדש בלוח הבקרה.

מדריך לנקודת הקצה POST /v1/chat/completions

שלם הודעות כדי לייצר טקסט. שלח גוף JSON ל /v1/chat/completions path. מזהה המודל הוא 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)

אסימוני קלט עולים $0.15 למיליון. אסימוני פלט עולים $0.50 למיליון. שגיאות וסירובים אינם גורמים לחיוב. האשראי שולם מראש יורד רק על יצירת תוכן מוצלחת.

תגובות בזרם ושימוש באסימונים ב- SSE

אפשרו זרימה על ידי הגדרת stream: true. השרת שולף אירועים מוכוונים שרת (SSE). כל חלק מכיל טקסט חלקי ומטא-דטה.

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);

נתוני צריכת הטוקנים מופיעים בפסגה הסופית. זה מאפשר מעקב מדויק אחר עלויות לכל בקשה. נתח את usage field to monitor your spending in real time.

תמיכה בפקודות פונקציה (כלים) ומצב JSON

הגדירו כלים ב- tools מערך. המודל מגיב עם קריאות כלים מבניות. ניתן לאכוף פלט JSON קפדני באמצעות response_format מוגדר ל {"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)

זה עובד עם לקוחות OpenAI-compatible סטנדרטיים. הגדר בחירות כלים כדי לשלוט מתי המודל מחליט לקרוא לפונקציה לעומת יצירת טקסט רגיל.

פרמטרים: טמפרטורה, top_p, stop, seed ועונשים

התאם את התנהגות המודל באמצעות פרמטרים סטנדרטיים. הגדר temperature לאקראיות. השתמש top_p לדגימת ליבה. הגדר stop רצפים לעצירת ייצור מוקדם.

הגדר seed לשם פלט שחזורי. החל presence_penalty וגם frequency_penalty לשליטה בחזרתיות. שדות אלו משקפים בדיוק את מפרט ה-API של OpenAI.

שימוש בנקודת הקצה GET /v1/models ובמזהה המודל

בדוק מודלים זמינים דרך ה- GET /v1/models נקודת קצה. ודא את uncensored מודל מפורט. התגובה מאשרת שהחיבור שלך תקין.

תמיד השתמש ב uncensored כמזהה המודל בבקשות שלך. זה מבטיח שאתה פוגש את מודל השפה הגדול שלנו ללא סינון. בדוק נקודת קצה זו כדי לנטרל בעיות חיבור לפני שליחת עומסים כבדים.