توثيق واجهة برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي غير المقيد

المصادقة وURL الأساسي

تواصل مع واجهة برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي المحرر من القيود عن طريق تحديث عنوان URL الأساسي وتقديم مفتاح واجهة برمجة التطبيقات صالح. نقطة نهاية الخدمة هي HTTPS://api.uncensoredaitextgenerator.com/v1. تحصل على مفتاحك عن طريق التسجيل باستخدام Google أو عنوان بريد إلكتروني على لوحة التحكم. لا يلزم رقم هاتف. يمنح المفتاح الوصول إلى النموذج المحرر من القيود ويجب إرساله في رأس المصادقة. احتفظ بهذه البيانات الاعتمادية بأمان لتجنب استخدام الرمز المميز بشكل غير مصرح به. تتولى بنيتنا التحتية المهام الشاقة بينما تركز أنت على منطق التطبيق.

نقطة نهاية إكمال الدردشة

أرسل الرسائل إلى نقطة النهاية /v1/chat/completions لتلقي استجابات نصية. تقبل هذه النقطة حمولات JSON قياسية تحتوي على أدوار المستخدم والمساعد. يعالج النموذج مدخلاتك ويعيد النص المولد. استخدم هذه الطريقة لكل من الاستفسارات البسيطة والمحادثات متعددة الأدوار المعقدة. إنها الواجهة الأساسية لمولد النصوص غير الخاضع للرقابة. يمكنك ضبط المعلمات للتحكم في الإبداع وطول الاستجابة. تعيد الأخطاء أكواد HTTP القياسية لتسهيل تصحيح الأخطاء.

استجابات البث وSSE

تمكين المخرجات في الوقت الفعلي عن طريق ضبط معلمة stream على true. تُعيد الواجهة البرمجية أحداث الخادم المرسلة (SSE) عندما تصبح الرموز متاحة. هذا يقلل بشكل كبير من زمن الاستجابة المُدرَك للمستخدمين النهائيين. تحتوي كل شريحة على نص جزئي ومعلومات استخدام في الحدث الأخير. نفذ مستمع أحداث بسيط للتعامل مع تدفق البيانات الوارد بكفاءة. هذا النهج مثالي لواجهات الدردشة التي تتطلب حلقات تغذية راجعة فورية. يضمن تجربة مستخدم سلسة أثناء مهام التوليد الطويلة.

استدعاء الوظائف ووضع JSON

هيكل مخرجاتك بدقة باستخدام استدعاء الوظائف أو وضع JSON. عرف الأدوات في طلبك لتوجيه النموذج نحو تنسيقات محددة. يلتزم النموذج غير الخاضع للرقابة بهذه التعليمات بدقة لتحليل موثوق. استخدم response_format مضبوطًا على json_object للامتثال الصارم لـ JSON. تدعم هذه الميزة سير العمل الآلي ومهام استخراج البيانات. يمكنك تمرير تعريفات الأدوات لتمكين السلوك الديناميكي. اجمع هذا مع إعدادات درجة الحرارة للحصول على توازن مثالي بين الهيكل والإبداع.

المعلمات: درجة الحرارة وTop-P وتسلسلات التوقف

تحكّم في سلوك التوليد باستخدام معاملات LLM القياسية. اضبط درجة الحرارة بين 0 و2 لضبط العشوائية. عدّل top_p لأخذ العينات النووية لتحسين تنوع اختيار الكلمات. استخدم معلمة stop لإيقاف التوليد عند عبارات محددة. تتيح هذه الضوابط ضبطًا دقيقًا للكتابة الإبداعية أو الاستجابات الواقعية. يحترم النموذج غير الخاضع للرقابة هذه الحدود دون رفض غير متوقع. جرب التركيبات للعثور على النبرة المثالية لحالتك الاستخدامية. تعمل القيم الافتراضية جيدًا للأغراض العامة.

مقاييس استخدام الرموز والفوترة

تعتمد الفوترة على استهلاك الرموز المميزة الفعلي دون رسوم خفية. تكلف الرموز المميزة للإدخال 0.15 دولار لكل مليون، بينما تكلف الرموز المميزة للإخراج 0.50 دولار لكل مليون. الأخطاء والرفضات لا تتكبد تكاليف. يغطي رصيدك المدفوع مسبقاً الاستخدام حتى نفاده. تدعم نافذة السياق ما مجموعه 100,000 رمز مميز. الحد الأقصى للإخراج هو 16,000 رمز مميز لكل طلب. تشمل الإيدادات بالعملات المشفرة رصيداً إضافياً. راقب الاستخدام عبر رؤوس الاستجابة أو حدث SSE النهائي. لا تنطبق اشتراكات شهرية على حسابك.

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaitextgenerator.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check my API key validity and latency stats"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

التدفق

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)