Zacznij z API Uncensored

Zainstaluj preferowany SDK OpenAI

Zacznij od zainstalowania oficjalnej biblioteki dla Twojego języka programowania. The openai pakiet działa w środowiskach Python i Node.js, zapewniając kompatybilność z naszymi standardowymi punktami końcowymi.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai

Ta pojedyncza zależność obsługuje za Ciebie uwierzytanie i formatowanie żądań.

Ustaw URL bazowy i klucz API

Skonfiguruj swojego klienta, aby wskazywał na nasz serwer hostowany zamiast domyślnego regionu OpenAI. Będziesz potrzebował klucza API wygenerowanego z pulpitu nawigacyjnego oraz specyficznego bazowego adresu URL dla naszego modelu bez cenzury.

Ustaw base_url do https://api.roleplayuncensored.com/v1 i podaj swój klucz w api_key pole. Zapewnia to, że wszystkie żądania są kierowane do naszej infrastruktury, bez trafania do innych dostawców.

Wykonaj pierwsze uzupełnienie czatu

Standardowe chat.completions.create żądanie za pomocą ID modelu uncensored. Ten model odpowiada bez odrzucenia prawnej treści dla dorosłych lub kontrowersyjnych tematów, co czyni go idealnym do aplikacji roleplay.

Upewnij się, że okno kontekstowe mieści się w limicie 100,000 tokenów dla promptu i completion łącznie.

Copycurl https://api.roleplayuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set difficulty to hard."}]
  }'

Obsługa odpowiedzi strumieniowych

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w parametrach żądania. Zwraca tokeny w miarę ich generowania, co jest krytyczne dla utrzymania niskiego opóźnienia w interaktywnych interfejsach czatu.

Ostatni fragment strumienia zawiera całkowite zużycie tokenów do celów rozliczeniowych. Pozwala to śledzić koszty w czasie rzeczywistym bez oczekiwania na zakończenie pełnej odpowiedzi.

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)

Używaj trybu JSON dla danych strukturalnych

Żądaj wyjścia strukturalnego, ustawiając response_format do {"type": "json_object"}. Model sformatuje swoją odpowiedź jako poprawny format JSON, co upraszcza parsowanie dla logiki backendowej.

Ta funkcja jest przydatna, gdy potrzebujesz spójnych struktur danych dla profili postaci lub aktualizacji stanu gry. Działa wraz z innymi parametrami, takimi jak temperature i top_p kontrolować kreatywność.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Sprawdź dostępne modele

Wywołaj GET /v1/models endpoint do wyświetlenia modeli dostępnych dla Twojego konta. Zwraca identyfikator modelu uncensored wraz z szczegółami dotyczącymi jego możliwości i okna kontekstowego.

Nasz serwis oferuje pojedynczy, czysty model, więc nie musisz zarządzać złożoną logiką routingu. Możesz polegać na tym endpointzie, aby zweryfikować łączność i dostępność modelu przed wysłaniem dużych obciążeń.

Copyimport OpenAI from "openai";

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