Filtresiz tamamlamalar için entegrasyon rehberi

Önkoşullar: SDK kurulumu ve ortam değişkenleri

Diliniz için resmi SDK'yı yükleyin ve istek yapmadan önce kimlik bilgilerinizi dışa aktarın. API anahtarına portalımızdan ve seçtiğiniz çalışma zamanı için standart kütüphaneye ihtiyacınız vardır. Bu, kodunuzun uç noktalarımıza hemen kimlik doğrulaması yapmasını sağlar.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• Dışa aktar OPENAI_API_KEY panelden aldığınız anahtarınızla birlikte.

Copyfrom openai import OpenAI

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

base_url ve API anahtarını yapılandırma

İstemcinizi standart model kısıtlamalarını atlamak için özel uç noktamıza yönlendirin. Set the base_url için https://api.gptnsfw.cc/v1 ve oluşturduğunuz anahtarı kullanın. Bu tek değişiklik, trafiği sansürsüz altyapımıza yönlendirir.

• Temel URL: https://api.gptnsfw.cc/v1
• Model Kimliği: uncensored

Copyimport OpenAI from "openai";

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

İlk POST /v1/chat/completions isteğinizi yapmak

Sistem ve kullanıcı prompt'unuzla standart bir tamamlama isteği gönderin. Model, yasal yetişkin konular için genellikle görülen içerik filtreleri olmadan metin yanıtları döndürür. Şu uncensored payload'ınızdaki model kimliği.

Copycurl https://api.gptnsfw.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return the full API response for the /v1/messages endpoint"}]
  }'

Akış yanıtlarını işleme (SSE) ve token kullanımı

Gerçek zamanlı çıktı için Sunucu Tarafı Olayları kullanarak tokenları akın. Son parça, isteğiniz için toplam token kullanımını içerir. Bu yaklaşım, uzun formatlı rol yapma veya hikaye oluşturma için algılanan gecikmeyi azaltır.

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)

Yapılandırılmış veri çıktıları için JSON modu uygulanıyor

response_format parametresini ayarlayarak modelin geçerli JSON çıktısı vermesini sağlayın. response_format için {"type": "json_object"}. Yapılandırılmış verileri ayrıştırırken veya sonuçları diğer uygulamalara beslerken bu önemlidir. Model, konuşma dolgu ifadeleri eklemeden bu biçime sıkı sıkıya uyar.

Sıcaklık, top_p ve durdurma dizileri yapılandırma

Ayarla temperature ve top_p çıktılarınızda yaratıcılığı veya determinizmi kontrol etmek için. Kullanın stop belirli işaretlerde üretimi durdurmak için diziler. Bu parametreler model davranışı üzerinde ince ayar yapmanızı sağlar.