Ghid de începere rapidă

Precondiții: SDK și cheie

Recuperează-ți cheia API din panou și instalează SDK-ul în limba preferată. Serviciul folosește antete standard de autentificare, așa că trebuie doar să transmiți cheia în mod securizat. Nu este necesar un număr de telefon pentru înregistrare, iar cheia apare imediat după creare. Poți folosi credențialele Google sau email pentru a accesa panoul.

Asigură-te că mediul de dezvoltare suportă versiunea specifică de SDK pe care o alegi. Recomandăm ultima versiune stabilă pentru o compatibilitate optimă. Sistemul acceptă clienți standard compatibili cu OpenAI, ceea ce simplifică semnificativ procesul de configurare.

• Înregistrează-te prin Google sau email pe pagina cheilor.
• Copiază cheia API generată imediat.
• Instalează SDK-ul pentru limbajul tău preferat.

Configurare URL de bază

Indreptați clientul către URL-ul de bază dedicat pentru modele fără cenzură și setați identificatorul modelului. Punctul final este HTTPS://api.llmwithoutrestrictions.com/v1. Trebuie să setați ID-ul modelului la "uncensored" pentru fiecare solicitare. Acest lucru asigură că utilizați modelul open-weight specific, optimizat pentru output fără restricții.

Autentificarea se bazează pe antetul token Bearer. Transmite-ți cheia exact așa cum a fost furnizată. Nu modifica structura URL-ului de bază. API-ul suportă parametri standard precum temperature și top_p. Poți ajusta aceste valori pentru a controla creativitatea și determinismul.

Trimiterea primei cereri

Executați o completare simplă de chat pentru a verifica conectivitatea și calitatea răspunsului. Utilizați comanda curl de mai jos pentru a trimite o cerere directă. Acest lucru confirmă că cheia API funcționează și returnează text fără refuzuri standard de tip guardrail.

Copycurl https://api.llmwithoutrestrictions.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five libraries for Rust async programming"}]
  }'

Răspunsul include textul generat în array-ul choices. Verifică statisticile de utilizare pentru a monitoriza consumul de tokeni. Această metodă este ideală pentru validarea rapidă înainte de integrarea în aplicații mai mari.

Integrare SDK Python

Inițializați clientul cu URL-ul de bază și cheia API în Python. Utilizați SDK-ul OpenAI sau orice bibliotecă compatibilă. Setați modelul la "uncensored" explicit. Această abordare gestionează automat reîncercările și analizarea JSON.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Exemplul de cod demonstrează un schimb simplu de mesaje. Poți transmite mai multe mesaje pentru context. Sistemul menține starea pe parcursul ferestrei de conversație. Acest lucru facilitează crearea agenților conversaționali fără logica complexă de rutare.

Integrare SDK Node

Configurează clientul Node.js cu URL-ul de bază corect. Transmite cheia API în antete. Specifică ID-ul modelului ca „uncensored”. Acest lucru asigură un comportament consistent în aplicațiile tale JavaScript.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Gestionează datele de răspuns pentru a extrage conținutul generat. SDK-ul gestionează conexiunea HTTP eficient. Poți integra acest lucru în rutele Express sau funcțiile serverless. Structura imită răspunsurile standard OpenAI pentru o migrare ușoară.

Răspunsuri în streaming și limite

Activați streaming-ul pentru a primi tokeni în timp real prin Server-Sent Events. Acest lucru reduce latența percepută pentru output-uri lungi. Fragmentul final conține statisticile totale de utilizare a tokenilor. Setează parametrul model la "uncensored" pentru a menține consistența.

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)

Ești limitat la 300 de cereri pe minut per cheie. Fereastra de context suportă 100.000 de tokeni combinate. Outputul maxim este de 16.000 de tokeni per cerere. Erorile precum 401 sau 402 sunt gratuite. Limitările de rată se aplică strict pentru a preveni abuzul. Menține corpurile cererilor sub 8 MB.