abliterated: دليل البدء السريع

عنوان URL الأساسي والمصادقة

تتوافق الـ API المكتبة بالكامل مع OpenAI، مما يعني أنه يمكنك استخدام الـ SDKs القياسية عن طريق توجيهها إلى عنوان URL الأساسي الخاص بنا. تقبل الخدمة مدخلات نصية وتُرجع مخرجات نصية عبر نقطة النهاية chat-completions. يجب أن تتضمن مفتاح API الخاص بك في رأس Authorization لكل طلب. يتم إنشاء مفتاحك فورًا بعد تسجيل الدخول باستخدام Google أو البريد الإلكتروني في صفحة الحصول على مفتاح API. لا توجد اشتراكات شهرية؛ أنت تدفع فقط مقابل الرموز (tokens) التي تستهلكها فعليًا.

• عنوان URL الأساسي: https://api.abliterated.top/v1
• رأس: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• معرف النموذج: uncensored

الطلب الأول

أرسل طلب إجابة بسيطًا للتحقق من الاتصال. النموذج مُعدّ للإجابة بدون رفض المحتوى للاستخدام القانوني للبالغين، مما يجعله مثاليًا لمهام برمجة LLM بدون رقابة أو الكتابة الإبداعية. لاحظ أن معرف النموذج صارمًا هو uncensored. إنه نموذج مفتوح الأوزان، وليس GPT أو Claude أو أي نموذج من مورد آخر. تُحسب تكاليف الطلبات بناءً على عدد رموز المدخلات والمخرجات. الأخطاء والرفض (باستثناء الحد الصارم على المحتوى الجنسي الذي يتضمن قاصرين) مجاني.

تكامل SDK Python

استخدم مكتبة Python الرسمية الخاصة بـ OpenAI للتفاعل مع الـ LLM. قم بتهيئة العميل باستخدام مفتاح API الخاص بك وعنوان URL الأساسي المخصص. يعمل هذا الأسلوب بسلاسة مع النماذج التي تعمل بدون رقابة والتي تتبع مخطط دردشة OpenAI. يمكنك تمرير معاملات مثل temperature أو top_p للتحكم في الإبداع. يحتوي كائن الاستجابة على النص المُولّد في content. هذه الطريقة فعالة لمعالجة الدفعات أو دمج الـ API في خدمات الخلفية.

تكامل SDK Node.js

لمشاريع JavaScript أو TypeScript، تعمل مكتبة Node.js الخاصة بـ OpenAI بإعدادات قليلة. اضبط baseURL إلى نقطة النهاية الخاصة بنا وقم بتوفير مفتاحك. هذا مفيد لخوادم الويب أو الوظائف الطرفية التي تحتاج إلى توليد النص ديناميكيًا. تدعم الـ API المكتبة المعاملات القياسية مثل تسلسلات stop و seed للتكرار. تذكر أن معرف النموذج يجب أن يكون uncensored. يمكنك أيضًا تفعيل وضع JSON عن طريق تعيين response_format إلى {"type": "json_object"} للمخرجات المهيكلة.

الاستجابات المتدفقة

فعّل البث المتدفق عن طريق تعيين stream: true في طلبك. تُرجع واجهة API البيانات عبر أحداث Server-Sent Events (SSE)، مما يتيح لك عرض الرموز أثناء توليدها. هذا يحسن زمن الاستجابة المُدرَك للمستخدمين. يتضمن الشريحة الأخيرة من التدفق إجمالي استخدام الرموز للطلب، وهو أمر بالغ الأهمية للفوترة الدقيقة. البث المتدفق مدعوم لجميع المعلمات القياسية. هذه الميزة ضرورية لبناء واجهات تشبه الدردشة تبدو سريعة الاستجابة.

حدود المعدل، الأخطاء، والسياق

احترم حدّ المعدل لتجنب أخطاء 429. يسمح كل مفتاح بـ 300 طلب في الدقيقة وحتّى 8 طلبات متزامنة. الحد الأقصى لحجم جسم الطلب هو 8 MB. إذا كان مفتاحك غير صالح، ستتلقى خطأ 401. إذا كان رصيدك غير كافٍ، ستتلقى خطأ 402. لا تستهلك الأخطاء والرفضات الرموز (tokens). نافذة السياق هي 100,000 رمز (token) إجماليًا (الموجّه + الإكمال). الحد الأقصى للإخراج لكل طلب هو 32,000 رمز (token) (أو 2,048 إذا لم يتم تعيين max_tokens). الرصيد مسبق الدفع ولا ينتهي بانقضائه.

cURL

Copycurl https://api.abliterated.top/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

البث المتدفق

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)