מדריך להתחלה מהירה ל-API ללא צנזורה

כתובת URL בסיסית ואימות

נקודת הקצה של ה-API נמצאת ב https://api.gptnofilter.com/v1. עדכן את כתובת הבסיס של הלקוח שלך לכתובת זו. האימות משתמש במפתח API סטנדרטי המועבר ב Authorization header כערך Bearer token. מקבלים מפתח אחד לכל חשבון, המחליף כל מפתח קודם מיד עם יצירתו.

בקשה ראשונה

שלחו בקשת POST ל /v1/chat/completions. מזהה המודל הוא uncensored. נקודת הקבלה הזו מקבלת קלט טקסט ומחזירה פלט טקסט. היא אינה תומכת ביצירת תמונות, אודיו או וידאו.

Copycurl https://api.gptnofilter.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What are the API limits for this model"}]
  }'

גוף הבקשה חייב לכלול את מזהה המודל ואת תוכן ההודעה שלך. המערכת מעבדת את ההנחיה ומחזירה טוקן השלמה.

אינטגרציית SDK Python

השתמשו ב-SDK הרשמי של OpenAI ל-Python. ציינו אותו לכתובת הבסיס שלנו וספקו את מפתח ה-API שלכם. הקוד נשאר זהה לשימוש סטנדרטי ב-OpenAI, למעט נקודת הקצה.

Copyfrom openai import OpenAI

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

תצורה זו מאפשרת לך להשתמש בשיטות מוכרות כמו client.chat.completions.create. מבנה התגובה תואם את פורמט הסטנדרטי של OpenAI.

שילוב Node SDK

התקן את חבילת OpenAI Node.js. Configure את apiKey וגם baseURL תכונות. זה מבטיח תאימות עם סקריפטים קיימים.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

התקשר לנקודת הקצה של השלמות עם ה- uncensored מודל. ה-SDK מטפל ברישום שרשראות (serialization) והזרקת כותרות באופן אוטומטי.

מצב JSON וסטרימינג

אפשרו זרימה על ידי הגדרת stream ל-true. אתה מקבל מקטעי אירועים מופעלי שרת (SSE). המקטע הסופי מכיל את סך השימוש בטוקנים. ניתן גם לכפות פלט JSON באמצעות response_format: {type: "json_object"}. זה שימושי ליצירת נתונים מבניים.

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)

תמיכה ב-Function calling נתמכת דרך ה- tools פרמטר. המודל מציית להגדרות הכלים שצוינו במהלך הביצוע.

מגבלות קצב וחלון ההקשר

מוגדרים לך 300 בקשות לדקה לכל מפתח. מקסימום הבקשות המקבילות הוא 8. גוף הבקשה לא יכול לעלות על 8 MB. חלון ההקשר (context window) הוא 100,000 טוקנים בסך הכל. זה כולל גם את הפקודה (prompt) וגם את ההשלמה (completion). מקסימום הפלט הוא 16,000 טוקנים לבקשה. אם לא תגדיר max_tokens, ברירת המחדל למגבלה היא 2,048 טוקנים. שגיאות וסירובים לא צורכים קרדיט. שגיאת 401 פירושה שהמפתח שלכם לא תקין. שגיאת 402 מציינת חוסר בקרדיט. שגיאת 429 מסמלת שהגעתם למגבלת הקצב.