Documentație API Compatibil cu OpenAI

Începe rapid: Conectare cu SDK OpenAI

Începeți prin a vă autentifica cu cheia și prin a direcționa clientul către URL-ul nostru de bază. Această configurare funcționează cu SDK-urile oficiale OpenAI pentru Python și Node.js, asigurând că puteți rula același cod de client împotriva serviciului nostru. Aveți nevoie de o cheie API validă din panoul de control și de configurația corectă a endpoint-ului.

Copycurl https://api.openaiapicompatible.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the current UTC timestamp in ISO 8601 format"}]
  }'

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Endpoint Completări Chat

Trimite text către singurul nostru endpoint de chat pentru output text direct. Utilizăm POST /v1/chat/completions pentru a procesa prompturile tale și a returna text generat. Aceasta este interacțiunea de bază pentru majoritatea aplicațiilor LLM, fără necesitatea unui routing complex sau a apeluri suplimentare la servicii.

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)

Streaming cu SSE

Primește tokeni în timp real folosind Server-Sent Events pentru latență mai mică. Activează streaming setând parametrul stream pe true în solicitarea ta. Fragmentul final include date de consum de tokeni, permițându-ți să urmărești costurile cu precizie pe măsură ce modelul generează text. Această abordare menține interfața utilizatorului receptivă chiar și pentru output-uri lungi.

Apelarea funcțiilor & Mod JSON

Integrează instrumentele și impune ieșiri structurate pentru interacțiuni programatice fiabile. Folosește parametrul tools pentru a defini schemele de funcții și setează response_format la json_object pentru o conformitate strictă la JSON. Modelul nostru fără cenzură gestionează instrucțiuni complexe și cazuri limită fără a refuza solicitările funcționale valide.

Limite de rată și parametri

Monitorați-vă utilizarea în raport cu limitele stricte per-cheie pentru a evita întreruperile serviciului. Aveți voie la 300 de solicitări pe minut și opt solicitări concurente per cheie, cu o limită de corp de 8 MB. Erori precum 401 (cheie invalidă), 402 (fără credit) și 429 (limită de rată) indică stări specifice ale contului.

Fereastră de Context & Constrângeri

Maximizează gestionarea contextului cu o fereastră de 100,000 de tokeni pentru input și output combinate. Setează max_tokens pentru a controla lungimea generării, implicit fiind 2,048 dacă nu este specificat. Modelul nostru rulează pe servere proprietare, nu ca proxy pentru alți furnizori, asigurând o performanță consistentă pentru cazul tău specific de utilizare.