快速入门： 集成被抹除的模型

安装和 SDK 设置

安装你首选的库并将基础 URL 配置为指向我们的基础设施。

pip install openai

将基础 URL 设置为 https://api.obliteratedmodel.com/v1 并插入您的 API 密钥。这适用于遵循标准规范的任何客户端。

使用 Google 或电子邮件注册后，从仪表板检索您的密钥。验证无需电话号码。

确保您的密钥在发送请求之前处于活动状态。

• 安装 SDK。
• 设置基础 URL。
• 插入您的 API 密钥。

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)

/v1/chat/completions 端点

向聊天补全端点发送 POST 请求以接收文本响应。

使用模型标识符 uncensored 在你的负载中。该端点接受诸如 temperature 和 top_p.

输入 token 按每百万收费 $0.15，而输出 token 每百万收费 $0.50。错误不消耗额度。

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."}]
  }'

流式响应和令牌计数

通过将 stream: true 在您的请求正文中。

API 通过服务器发送事件 (SSE) 返回数据块。令牌使用详情出现在流的最后一个块中。

设置最大令牌限制以控制输出长度。如果您不指定值，默认值为 2,048 个令牌。

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)

函数调用和 JSON 模式

使用 JSON 模式或函数调用构建您的响应。

设置 response_format 到 {"type": "json_object"} 以确保严格的 JSON 输出。使用 tools 参数用于函数调用功能。

此功能允许以编程方式将 API 集成到您的应用中，无需解析杂乱的文本。

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);

参数：temperature、top_p 和 seed

使用标准采样参数控制随机性和可复现性。

调整 temperature 用于创造力， top_p 用于核采样，以及 seed 用于确定性输出。

这些参数影响无审查模型生成文本的方式。使用 stop 序列以提前终止生成。

存在惩罚和频率惩罚有助于减少长上下文中的重复。

处理限制和错误

监控您的请求速率和余额以避免中断。

限制为每分钟每个密钥 300 次请求。您可以同时运行 8 个请求。

通过检查 API 密钥的有效性来处理 401 错误。通过加密货币充值解决 402 错误。

通过实现指数退避来处理 429 速率限制错误。上下文窗口支持输入和补全总共 100,000 个令牌。

请求体不得超过 8 MB。