Документация API: uncensored завершения чата

Настройка аутентификации базового URL

Начните с указания клиента на наш конечный пункт. Используйте https://api.tokencostclaude.com/v1 базовый URL для всех запросов. Аутентификация через Authorization Заголовок с вашим токеном Bearer.

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"}]
  }'

Храните ваш ключ в безопасности. Каждый аккаунт имеет один активный ключ. Замените старый ключ, сгенерировав новый на панели управления.

Руководство по эндпоинту POST /v1/chat/completions

Отправляйте сообщения для генерации текста. Отправьте JSON-тело на /v1/chat/completions path. Идентификатор модели — 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)

Вводные токены стоят $0.15 за миллион. Выходные токены стоят $0.50 за миллион. Ошибки и отказы не облагаются платой. Ваш предоплаченный кредит уменьшается только при успешной генерации контента.

Потоковая передача ответов и использование токенов в SSE

Включите потоковую передачу, установив stream: true. Сервер отправляет события Server-Sent Events (SSE). Каждый чанк содержит частичный текст и метаданные.

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);

Данные об использовании токенов появляются в последнем чанке. Это позволяет точно отслеживать расходы на каждый запрос. Разберите usage field, чтобы отслеживать расходы в реальном времени.

Поддержка использования инструментов (tools) и режима JSON

Определите инструменты в tools массив. Модель отвечает структурированными вызовами инструментов. Вы можете обеспечить строгий вывод JSON, используя response_format установлен на {"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)

Это работает со стандартными клиентами, совместимыми с OpenAI. Настройте выбор инструментов, чтобы контролировать, когда модель решает вызвать функцию, а когда генерирует обычный текст.

Параметры: temperature, top_p, stop, seed и штрафы

Настройте поведение модели с помощью стандартных параметров. Установите temperature для случайности. Используйте top_p для выборки по ядру. Определите stop последовательности для досрочной остановки генерации.

Установить seed для воспроизводимых результатов. Примените presence_penalty и frequency_penalty для контроля повторений. Эти поля точно соответствуют спецификации API OpenAI.

Использование конечной точки GET /v1/models и идентификатора модели

Запрос доступных моделей через GET /v1/models endpoint. Проверьте uncensored модель указана. Ответ подтверждает, что ваше подключение действительно.

Всегда используйте uncensored как идентификатор модели в ваших запросах. Это гарантирует, что вы обращаетесь к нашей модели большого языка без цензуры. Проверьте этот эндпоинт, чтобы отладить проблемы с подключением перед отправкой тяжелых полезной нагрузки.