Inicio rápido: Integrando el modelo obliterado

Instalación y configuración del SDK

Instala la biblioteca preferida y configura la URL base para apuntar a nuestra infraestructura.

pip install openai

Establece la URL base en https://api.obliteratedmodel.com/v1 e inserta tu clave de API. Esto funciona con cualquier cliente que siga la especificación estándar.

Recupera tu clave del panel después de registrarte con Google o correo electrónico. No se requiere número de teléfono para la verificación.

Asegúrate de que tu clave esté activa antes de realizar solicitudes.

• Instala el SDK.
• Establece la URL base.
• Inserta tu clave API.

Copyfrom openai import OpenAI

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

El endpoint /v1/chat/completions

Envía una solicitud POST al endpoint de chat completions para recibir respuestas de texto.

Usa el identificador de modelo uncensored en tu carga útil. El endpoint acepta parámetros estándar como temperature y top_p.

Los tokens de entrada se cobran a $0.15 por millón, mientras que los tokens de salida cuestan $0.50 por millón. Los errores no consumen créditos.

Copycurl https://api.obliteratedmodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 linux commands for disk usage."}]
  }'

Respuestas en streaming y conteos de tokens

Habilita la transmisión estableciendo stream: true en tu cuerpo de solicitud.

La API devuelve fragmentos mediante Server-Sent Events. Los detalles de uso de tokens aparecen en el último fragmento del flujo.

Establece un límite máximo de tokens para controlar la longitud de la salida. El valor predeterminado es de 2,048 tokens si no especificas un valor.

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)

Llamada a funciones y modo JSON

Estructura tus respuestas usando el modo JSON o la llamada de funciones.

Establecer response_format para {"type": "json_object"} para salida JSON estricta. Usa el tools el parámetro para capacidades de llamada a funciones.

Esto permite la integración programática en tus aplicaciones sin analizar texto desordenado.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Parámetros: temperatura, top_p y seed

Controla la aleatoriedad y la reproducibilidad con parámetros de muestreo estándar.

Ajustar temperature para la creatividad, top_p para muestreo por núcleo, y seed para salidas deterministas.

Estos parámetros afectan a cómo el modelo uncensored genera texto. Usa stop secuencias para detener la generación temprano.

Las penalizaciones de presencia y frecuencia ayudan a reducir la repetición en contextos largos.

Gestión de límites y errores

Monitora la tasa de tus solicitudes y el saldo de crédito para evitar interrupciones.

Límitate a 300 solicitudes por minuto por clave. Puedes ejecutar 8 solicitudes simultáneamente.

Maneja errores 401 verificando la validez de tu clave API. Resuelve errores 402 recargando con criptomonedas.

Gestiona los errores de límite de tasa 429 implementando retroceso exponencial. La ventana de contexto admite 100,000 tokens combinados para entrada y completación.

Los cuerpos de las solicitudes no deben exceder los 8 MB.