Quickstart: Prima solicitare fără cenzură

Precondiții: cheia ta API și URL-ul de bază

Începeți prin a genera o cheie API pe Obține cheie API pagina. Te poți autentifica cu Google sau folosi o parolă simplă de email; nu este necesar un număr de telefon. Sistemul afișează cheia imediat, așa că copiaz-o în clipboard acum.

API-ul nostru se află la https://api.alternativeaivenice.com/v1. Acest URL de bază funcționează cu orice SDK oficial OpenAI prin actualizarea base_url parametru. Aveți nevoie doar de o singură cheie activă per cont; emiterea unei noi înlocuiește instantaneu cheia anterioară.

Realizarea Primei Tale Completări de Chat

Trimiteți un payload standard de completare a chat-ului pentru a primi un text brut, fără cenzură. Utilizați ID-ul modelului uncensored pentru a accesa modelul nostru open-weight ajustat pentru utilizare adultă legală, fără refuzuri de conținut.

Mai jos este o cerere cURL de bază care demonstrează structura. Înlocuiți YOUR_API_KEY cu cheia dvs. reală pentru a vedea modelul răspunzând la promptul dvs.

Copycurl https://api.alternativeaivenice.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten programming languages"}]
  }'

Răspunsuri în streaming cu Server-Sent Events

Pentru interacțiunea în timp real, activați streaming-ul setând stream: trueAPI returnează Server-Sent Events (SSE) unde detaliile de utilizare a tokenilor apar în chunk-ul final.

Această abordare reduce latența percepută pentru răspunsuri lungi. Utilizați fragmentul de cod Python de mai jos pentru a gestiona fluxul eficient în aplicația dvs.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Utilizând mod JSON pentru date structurate

Forțează ieșire structurată setând response_format pentru {"type": "json_object"}. Acest lucru asigură că modelul returnează JSON, ceea ce este ideal pentru analizarea datelor în sistemele tale backend.

Poți, de asemenea, să folosești function calling cu tools parametru. Exemplul Node.js de mai jos arată cum să configurezi acest lucru pentru o parsare fiabilă.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Înțelegerea ferestrelor de context și a limitelor

Modelul nostru suportă o fereastră de context de 100.000 de tokeni, acoperind atât promptul, cât și completarea. Poți genera până la 16.000 de tokeni per solicitare, sau 2.048 dacă omiți max_tokens.

Limitele de rată permit 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente per cheie. Corpul cererii trebuie să rămână sub 8 MB. Aceste limite asigură o performanță stabilă pentru integrările LLM fără filtre.

Depanarea erorilor comune

401 Unauthorized înseamnă că cheia ta API este invalidă sau expirată. Regenerarea unei chei din panoul tău de control. 402 Payment Required indică credit preplătit insuficient. Reîncarcă prin criptomonede pentru a continua. 429 Too Many Requests semnalizează că ai atins limita de 300 de solicitări pe minut.

Refuzurile sunt rare, dar se aplică conținutului sexual care implică minori. Erorile în timpul procesării nu consumă creditul tău, așa că poți reîncerca în siguranță.

Streaming

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)