API dokumentáció

Gyors beállítások az első kéréshez

Kezdj el szöveget generálni azonnal úgy, hogy a kliensed a base URL-re mutat, és hitelesítesz egy generált API kulccsal. A felület szabványos konvenciókat követ, így meglévő SDK-kat használhatsz új protokoll tanulása nélkül. Promptokat küldesz a uncensored model és kapjon szöveges válaszokat, amelyek nem alkalmazzák a tipikus tartalom szűrőket a törvényes felnőtt használathoz.

Alap URL és kulcs konfigurálása

Állítsd be a környezeti változókat a kérések irányításához a specifikus végpontunkhoz. Cseréld ki a helykitöltő kulcsot a regisztráció során generált kulcsra. Ez biztosítja, hogy az összes további hívás a megfelelő uncensored modell példányt használja.

• Base URL: https://api.nsfwlocalllm.com/v1
• Auth fejléc: Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Az API-kulcs érvényességét az modellek végpont ellenőrzésével igazolhatja. Egy érvényes kulcs azonnal visszaadja az elérhető modell azonosítót.

Küldjön chat completion kérést

Küldjön egy szabványos chat completion payloadt szöveg generálásához. A rendszer feldolgozza a bemenetet, és visszaadja a modell válaszát. Használja a uncensored model ID annak biztosításához, hogy a szűrőmentes példányt éri el.

A válasz tartalmazza a generált szöveget és a token-felhasználási statisztikákat. Ezt közvetlenül elemezheti az alkalmazás logikájába.

Copycurl https://api.nsfwlocalllm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send me the server uptime stats"}]
  }'

Keresés szabványos HTTP státuskódokra a siker vagy hiba esetek kezeléséhez.

Streamelés engedélyezése a valós idejű kimenethez

Stream válaszok az észlelt késleltetés csökkentésére a felhasználók számára. Engedélyezd a streamet a stream: true a kéréstörzsben. Az API Server-Sent Events (SSE) sorozatot ad vissza, amely parciális tokeneket tartalmaz.

Aggregálja ezeket a tokeneket az ügyféloldalon a teljes üzenet visszaállításához. Ez a megközelítés ideális chat felületekhez, ahol az azonnali visszajelzés fontos. A végső SSE esemény tartalmazza a teljes tokenfelhasználást a kéréshez.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Kezelje gracefully a kapcsolati hibákat a zökkenőmentes felhasználói élmény érdekében.

Használjon JSON módot strukturált adatokhoz

Kényszerítse a modellt a érvényes JSON kimenetre programozott feldolgozáshoz. Állítsa response_format a {"type": "json_object"} a kérésben. Ez csökkenti a feldolgozási hibákat és biztosítja a konzisztens adatstruktúrákat.

Használja ezt strukturált promptok generálásához, entitások kinyeréséhez vagy dinamikus tartalom építéséhez. A modell betartja a rendszerutasításokban megadott formátum-korlátokat. Ez kritikus a más szolgáltatásokkal való megbízható integrációhoz.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Ellenőrizze a kimeneti JSON-t az Ön oldalán, hogy észlelje az éles eseteket.

Implementáljon függvényhívást

Határozza meg az eszközöket a modell képességeinek bővítéséhez. Adja át a tools tömb függvénydefiníciókkal a kéréshez. A modell a kontextus alapján dönthet úgy, hogy meghívja ezeket a függvényeket.

Ez lehetővé teszi a komplex munkafolyamatokat, ahol az LLM dönti el, mikor kell adatot lekérnie vagy műveletet végrehajtania. A válaszban megkapja a függvény argumentumait, és a saját oldalán végrehajtja őket. Adja vissza az eredményeket a modellnek a további érveléshez.

Beállítás tool_choice a auto rugalmas döntéshozatalhoz. Ez a funkció támogatja a fejlett szerepjáték-scenáriókat, amelyek külső adatokhoz való hozzáférést igényelnek.

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)