Abliterated: คู่มือเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว

URL ฐานและการตรวจสอบสิทธิ์

API ที่ผ่านการ abliterated เข้ากันได้กับ OpenAI อย่างสมบูรณ์ หมายความว่าคุณสามารถใช้ SDK มาตรฐานได้โดยเพียงชี้ไปยัง base URL ของเรา บริการรับอินพุตข้อความและส่งเอาต์พุตข้อความผ่านเอนด์พอยต์ chat-completions คุณต้องใส่คีย์ API ในส่วนหัว Authorization สำหรับทุกคำขอ คีย์ของคุณจะถูกสร้างทันทีหลังจากเข้าสู่ระบบด้วย Google หรืออีเมลในหน้ารับคีย์ API ไม่มีสมาชิกแบบรายเดือน คุณจ่ายเฉพาะโทเคนที่คุณใช้จริง

• URL ฐาน: https://api.abliterated.top/v1
• หัว: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY
• รหัสโมเดล: uncensored

คำขอแรก

ส่งคำขอ completion ง่ายๆ เพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อ โมเดลได้รับการปรับแต่งให้ตอบโดยไม่ปฏิเสธเนื้อหาสำหรับการใช้งานผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย จึงเหมาะสำหรับงาน LLM แบบไม่เซ็นเซอร์ เช่น การเขียนโค้ดหรืองานเขียนเชิงสร้างสรรค์ โปรดทราบว่า ID ของโมเดลคือ uncensored เท่านั้น เป็นโมเดลแบบเปิดน้ำหนัก ไม่ใช่ GPT, Claude หรือโมเดลของผู้จัดจำหน่ายรายอื่น การคิดราคาขึ้นอยู่กับจำนวนโทเคนของ input และ output ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธ (ยกเว้นขีดจำกัดเนื้อหาทางเพศที่เกี่ยวข้องกับเด็ก) จะไม่คิดเงิน

การผสานรวม Python SDK

ใช้ไลบรารี Python ของ OpenAI อย่างเป็นทางการเพื่อโต้ตอบกับ LLM abliterated เริ่มต้นไคลเอนต์ด้วยคีย์ API และ URL ฐานที่กำหนดเอง วิธีนี้ทำงานได้อย่างราบรื่นสำหรับโมเดลแบบไม่เซ็นเซอร์ที่ปฏิบัติตามแผนภาพแชทของ OpenAI คุณสามารถส่งพารามิเตอร์เช่น temperature หรือ top_p เพื่อควบคุมความคิดสร้างสรรค์ วัตถุการตอบสนองมีข้อความที่สร้างใน content วิธีนี้มีประสิทธิภาพสำหรับการประมวลผลแบบแบตช์หรือการผสานรวม API เข้ากับบริการแบ็กเอนด์

การผสานรวม Node SDK

สำหรับโปรเจ็กต์ JavaScript หรือ TypeScript Node SDK ของ OpenAI ทำงานด้วยการกำหนดค่าเพียงเล็กน้อย ตั้งค่า baseURL เป็นเอนด์พอยต์ของเราและระบุคีย์ของคุณ สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับเซิร์ฟเวอร์เว็บหรือฟังก์ชันขอบที่ต้องการสร้างข้อความแบบไดนามิก API abliterated รองรับพารามิเตอร์มาตรฐานเช่นลำดับ stop และ seed เพื่อความสามารถในการทำซ้ำ จำไว้ว่ารหัสโมเดลต้องเป็น uncensored คุณยังสามารถเปิดโหมด JSON ได้โดยตั้งค่า response_format เป็น {"type": "json_object"} สำหรับเอาต์พุตที่มีโครงสร้าง

การตอบสนองแบบสตรีมมิง

เปิดใช้งานสตรีมมิงโดยตั้งค่า stream: true ในคำขอของคุณ API ส่งข้อมูลผ่าน Server-Sent Events (SSE) ทำให้คุณสามารถแสดงโทเคนเมื่อสร้างเสร็จ สิ่งนี้ปรับปรุงความล่าช้าที่รับรู้สำหรับผู้ใช้ ชิ้นสุดท้ายของสตรีมรวมถึงการใช้งานโทเคนรวมสำหรับคำขอ ซึ่งสำคัญต่อการคิดเงินที่แม่นยำ สตรีมมิงรองรับพารามิเตอร์มาตรฐานทั้งหมด คุณสมบัตินี้จำเป็นสำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซคล้ายแชทที่รู้สึกตอบสนอง

ขีดจำกัดอัตรา ความผิดพลาด และบริบท

เคารพขีดจำกัดอัตราเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด 429 คีย์แต่ละคีย์อนุญาตคำขอได้ 300 คำขอต่อนาทีและคำขอพร้อมกันได้สูงสุด 8 คำขอ ขนาดสูงสุดของ body คำขอคือ 8 MB หากคีย์ของคุณไม่ถูกต้อง คุณจะได้รับข้อผิดพลาด 401 หากเครดิตไม่เพียงพอ คุณจะได้รับข้อผิดพลาด 402 ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธไม่ใช้โทเคน หน้าต่างบริบทมีโทเคนรวม 100,000 โทเคน (พรอมต์ + การสร้างข้อความ) เอาต์พุตสูงสุดต่อคำขอคือ 32,000 โทเคน (หรือ 2,048 หาก max_tokens ไม่ได้ตั้งค่า) เครดิตเป็นแบบเติมเงินล่วงหน้าและไม่มีวันหมดอายุ

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);

สตรีมมิง

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)