Быстрый старт: Интеграция нашего API LLM без цензуры

Аутентификация и настройка базового URL

Ваш API-ключ предоставляет мгновенный доступ к endpoint chat completions. Сгенерируйте ключ через Google или email на панели управления и вставьте его в переменные окружения. Базовый URL — https://api.cheapaiapikeys.com/v1 который работает с любым стандартным клиентом SDK OpenAI.

• Установить OPENAI_API_KEY вашей сгенерированной строке.
• Переопределение base_url чтобы указать на наш размещённый сервер.
• Проверьте подключение, вызвав GET /v1/models чтобы получить список доступных моделей.

Copycurl https://api.cheapaiapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List three common regex patterns for validating email addresses"}]
  }'

Отправить первый запрос на завершение чата

Отправляйте текстовый ввод и получайте сгенерированный текст, используя стандартную структуру chat completion. Наша единственная uncensored модель обрабатывает запросы, не отказывая в законных взрослых или спорных темах. Вы можете настроить параметры, такие как temperature и top_p для контроля случайности.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Включить потоковую передачу и обработку событий SSE

Включите доставку токенов в реальном времени, установив stream: true в вашем запросе. Сервер возвращает Server-Sent Events (SSE), которые вы должны парсить инкрементально. Детали использования токенов появляются в последнем чанке потока. Этот подход снижает воспринимаемую задержку для длинных ответов.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Используйте Function Calling и режим JSON

Определите инструменты в теле запроса, чтобы включить структурированный вывод или выполнение внешних функций. Используйте response_format: {type: "json_object"} чтобы обеспечить строгое соответствие JSON. Модель поддерживает tool_choice для точного контроля того, какие функции он вызывает. Это обеспечивает надежное разделение данных для логики вашего приложения.

Понимание лимитов токенов и тарификации

Цены прозрачны: $0.15 за миллион входных токенов и $0.50 за миллион выходных токенов. Ошибки и отказы не расходуют кредит. Контекстное окно поддерживает 100,000 токенов суммарно. Запросы, превышающие лимит, возвращают ошибку ограничения частоты 429. Убедитесь, что ваши полезная нагрузка не превышает 8 МБ, чтобы избежать ошибок тела запроса.

Обрабатывайте ошибки и граничные случаи

Типичные ошибки включают 401 для неверных ключей и 402 для недостаточного кредита. Статус 429 указывает на превышение лимита в 300 запросов в минуту. Используйте экспоненциальную задержку при повторных попытках после превышения лимитов. Проверьте error объект в ответе JSON для получения конкретных деталей. Возврат средств не производится, поэтому внимательно отслеживайте свое использование.

Потоковая передача

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)