Hướng dẫn tích hợp các lệnh hoàn tất không kiểm duyệt

Điều kiện tiên quyết: Cài đặt SDK và biến môi trường

Cài đặt SDK chính thức cho ngôn ngữ của bạn và xuất thông tin xác thực của bạn trước khi gửi yêu cầu. Bạn cần một khóa API từ cổng thông tin của chúng tôi và thư viện tiêu chuẩn cho thời gian chạy bạn chọn. Điều này đảm bảo mã của bạn có thể xác thực với các điểm cuối của chúng tôi ngay lập tức.

• Python: pip install openai
• Node.js: npm install openai
• Xuất OPENAI_API_KEY với khóa của bạn từ bảng điều khiển.

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)

Cấu hình base_url và khóa API

Điểm client của bạn đến điểm cuối chuyên dụng để bỏ qua các hạn chế mô hình tiêu chuẩn. Đặt base_url để https://api.gptnsfw.cc/v1 và sử dụng khóa bạn đã tạo. Thay đổi đơn lẻ này định hướng lưu lượng truy cập đến cơ sở hạ tầng không kiểm duyệt của chúng tôi.

• Base URL: https://api.gptnsfw.cc/v1
• ID Mô hình: 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);

Thực hiện yêu cầu POST /v1/chat/completions đầu tiên

Gửi yêu cầu hoàn thành tiêu chuẩn với lời nhắc hệ thống và người dùng của bạn. Mô hình trả về các phản hồi văn bản mà không có các bộ lọc nội dung thông thường cho các chủ đề người lớn hợp pháp. Sử dụng uncensored model ID trong payload của bạn.

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"}]
  }'

Xử lý phản hồi phát trực tiếp (SSE) và mức sử dụng token

Phát trực tiếp token khi chúng được tạo bằng Server-Sent Events cho đầu ra theo thời gian thực. Gói cuối cùng chứa tổng số token sử dụng cho yêu cầu của bạn. Phương pháp này làm giảm độ trễ cảm nhận cho việc nhập vai hoặc tạo truyện dài.

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)

Đang thực thi chế độ JSON cho các đầu ra dữ liệu có cấu trúc

Buộc mô hình xuất ra JSON hợp lệ bằng cách đặt response_format để {"type": "json_object"}. Điều này rất quan trọng khi phân tích dữ liệu có cấu trúc hoặc đưa kết quả vào các ứng dụng khác. Mô hình tuân thủ nghiêm ngặt định dạng này mà không thêm phần hội thoại thừa.

Cấu hình nhiệt độ, top_p và các chuỗi dừng

Điều chỉnh temperature và top_p để kiểm soát sự sáng tạo hoặc tính xác định trong các đầu ra của bạn. Sử dụng stop chuỗi để dừng quá trình tạo tại các dấu hiệu cụ thể. Các tham số này cho phép bạn kiểm soát chính xác hành vi của chatbot không kiểm duyệt.