Início rápido: Integrando o modelo obliterated

Instalação e configuração do SDK

Instale a biblioteca preferida e configure a URL base para apontar para nossa infraestrutura.

pip install openai

Defina a URL base para https://api.obliteratedmodel.com/v1 e insira sua chave de API. Isso funciona com qualquer cliente que siga a especificação padrão.

Recupere sua chave do painel após o cadastro com Google ou e-mail. Nenhum número de telefone é necessário para verificação.

Certifique-se de que sua chave esteja ativa antes de fazer solicitações.

• Instale o SDK.
• Defina a URL base.
• Insira sua chave da 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)

O endpoint /v1/chat/completions

Envie uma solicitação POST para o endpoint de conclusões de chat para receber respostas de texto.

Use o identificador do modelo uncensored no seu payload. O endpoint aceita parâmetros padrão como temperature e top_p.

Tokens de entrada são cobrados a $0,15 por milhão, enquanto tokens de saída custam $0,50 por milhão. Erros não consomem 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."}]
  }'

Respostas em streaming e contagens de tokens

Ative o streaming definindo stream: true no corpo da sua solicitação.

A API retorna blocos via Server-Sent Events. Os detalhes de uso de tokens aparecem no último bloco do fluxo.

Defina um limite máximo de tokens para controlar o comprimento da saída. O padrão é de 2.048 tokens se você não especificar um 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)

Chamada de função e modo JSON

Estruture suas respostas usando o modo JSON ou chamada de funções.

Definir response_format para {"type": "json_object"} para saída JSON estrita. Use o tools parâmetro para recursos de chamada de função.

Isso permite integração programática em suas aplicações sem analisar texto desorganizado.

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);

Parâmetros: temperatura, top_p e seed

Controle aleatoriedade e reproduzibilidade com parâmetros de amostragem padrão.

Ajustar temperature para criatividade, top_p para amostragem por núcleo, e seed para saídas determinísticas.

Esses parâmetros afetam como o modelo sem censura gera texto. Use stop sequências para interromper a geração antecipadamente.

As penalidades de presença e frequência ajudam a reduzir a repetição em contextos longos.

Lidando com limites e erros

Monitore a taxa de suas requisições e o saldo de crédito para evitar interrupções.

Limite-se a 300 requisições por minuto por chave. Você pode executar 8 requisições simultaneamente.

Lide com erros 401 verificando a validade da sua chave de API. Resolva erros 402 recarregando com cripto.

Gerencie erros de limite de taxa 429 implementando backoff exponencial. A janela de contexto suporta 100.000 tokens para entrada e conclusão combinadas.

Os corpos das requisições não devem exceder 8 MB.