Unfiltered AI Chatbot: Hızlı Başlangıç: Sansürsüz LLM API'sini Entegre Etme

Temel URL ve Kimlik Doğrulama

Entegrasyona başlamak için istemcinizi https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1 temel URL'sine yönlendirin. API standart OpenAI chat-completions yapısını takip eder; bu nedenle mevcut SDK'ları yalnızca temel URL'yi güncelleyerek ve API anahtarınızı sağlayarak kullanabilirsiniz.

Kimlik doğrulama Authorization başlığını kullanır. Benzersiz anahtarınızı Bearer YOUR_API_KEY formatında ekleyin. Sistem her istekte bu anahtarı doğrular. Anahtar eksik veya geçersizse 401 hatası alırsınız. Her hesap için yalnızca bir aktif anahtar vardır; yeni bir tane oluşturmak önceki anahtarı hemen geçersiz kılar. Bu, karmaşık izin hiyerarşileri olmadan basit erişim kontrolü sağlar.

API anahtarı Google veya e-posta ile kaydolma sırasında hemen gösterilir. Telefon numarası gerekmez ve anahtar, ön ödemeli krediniz kullanımı karşıladığı sürece geçerlidir. Hatalar ve reddetmeler kredi tüketmez, bu nedenle kimlik doğrulamayı güvenle test edebilirsiniz.

Temel Tamamlama İsteği

Model kimliğinizi uncensored olarak ayarlayarak /v1/chat/completions uç noktasına POST isteği gönderin. Yük, konuşma geçmişinizi içeren bir messages dizisi gerektirir. Bu uç nokta metin girdisi kabul eder ve chat-completions formatına sıkı sıkıya bağlı olarak metin çıktısı döndürür.

Aşağıda, basit bir iki dönüşlü sohbeti gösteren standart bir curl örneği bulunmaktadır. Model, yasal oldukları sürece yetişkin veya tartışmalı konularda takılmadan yanıt verecektir. Doğru sansürsüz örneği hedeflemek için model alanını açıkça eklediğinizden emin olun.

Python geliştiricileri için resmi OpenAI SDK'sı kutudan çıkar çıkmaz çalışır. İstemciyi temel URL ve anahtarınızla başlatmanız yeterlidir.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js kullanıcıları için de aynı yapı geçerlidir. İstemciyi başlatın ve chat.completions.create'ı çağırın.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Akışlı Yanıtlar

İstek yüklemenizde stream: true ayarlayarak akışı etkinleştirin. API, oluşturuldukları şekilde tokenları art arda sunan bir Sunucu Tarafı Olayları (SSE) akışı döndürür. Bu, gecikmenin önemli olduğu gerçek zamanlı kullanıcı arayüzleri için idealdir.

Akışın son parçası, girdi ve çıktı token sayıları dahil olmak üzere tam kullanım istatistiklerini içerir. Bu verileri UI'nızı güncellemek veya faturalandırmayı doğru şekilde izlemek için kullanabilirsiniz. Token kullanımının yalnızca son parçada bildirildiğini unutmayın, bu nedenle doğru sayımları almak için tüm akışı ayrıştırmalısınız.

Aşağıda akış isteği yapısını gösteren bir curl örneği bulunmaktadır. Yer tutucuyu gerçek anahtarınız ve mesaj içeriğinizle değiştirin.

Copycurl https://api.unfilteredaichatbot.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Akış, fiyatlandırmayı veya hız limitlerini etkilemez; oluşturulan her token yine de kullanımınıza ve limitlerinize sayılır.

Fonksiyon Çağırma

API, tools ve tool_choice parametreleri aracılığıyla fonksiyon çağırma desteği sağlar. Fonksiyonlarınızı tools dizisinde tanımlayın; model uygun olduğunda yapılandırılmış JSON döndürür. tool_choice'i belirli bir fonksiyona veya model kararı için auto'ye ayarlayarak araç kullanımını zorlayabilirsiniz.

Bu özellik aynı sansürsüz bağlam içinde çalışır; yani model, katı içerik sınırını ihlal etmedikçe yetişkin veya niş konularla ilgili araçları çağırmayı reddetmez. Ayrıştırma için sıkı JSON çıktısına ihtiyacınız varsa response_format'i {"type": "json_object"} olarak ayarlayın.

Fonksiyon çağırma, istek yüküne ek olarak ek yapılandırma gerektirmeyen standart chat-completions uç noktasının bir parçasıdır. Uyumluluk için fonksiyon tanımlarınızın OpenAI şema formatını izlediğinden emin olun.

JSON Modu

Yapılandırılmış veri gerektiren uygulamalar için response_format'i {"type": "json_object"} olarak ayarlayın. Bu, modelin geçerli JSON çıktısı vermesini sağlar ve alt sistemlerinizdeki ayrıştırma hatalarını azaltır. Bu mod, veri çıkarma, yapılandırma oluşturma veya ajan iş akışlarını desteklemek için kullanışlıdır.

JSON modu fonksiyon çağırma ile birlikte çalışır ancak doğrudan metinden JSON dönüşümü için de kullanılabilir. Model sansürsüz olduğu için, içerik filtreleri nedeniyle reddetmeden karmaşık veya alışılmadık veri yapıları için JSON oluşturacaktır.

JSON modunun yine de token limitlerinize ve faturalandırmaya sayıldığını unutmayın. Çıktı kalitesini artırmak için isteminizde JSON yapısını açıkça tanımlayın. 100.000 token bağlam penceresi toplam girdi ve çıktı için geçerlidir.

Hız Limitleri ve Hatalar

Her API anahtarı dakikada 300 istek ve 8 eşzamanlı istekle sınırlıdır. İstek gövdesi 8 MB'ı aşmamalıdır. Hız limitini aşarsanız API 429 hatası döndürür. Krediniz tükendiğinde 402 hatası alırsınız. Kimlik doğrulama hataları 401 hatası ile sonuçlanır.

Bağlam penceresi toplam 100.000 token'dır, istek başına maksimum çıktı 32.000 token'dır (max_tokens ayarlanmamışsa 2.048). Hatalar ve reddetmeler ücretsizdir, bu nedenle kredinizi tüketmeden limitleri test edebilirsiniz. Kredi hiç sona ermez ve ön ödemeli tutarlar gerçek kullanıma göre faturalandırılır.

Detaylı hata işleme için durum kodlarını kontrol edin. 401 geçersiz veya eksik bir anahtarı, 402 ise bakiye yüklemeyi gerektirir. Faturalandırma sorunlarını çözmek için destek sayfasını kullanın. Deneme için kart gerekmez ancak yüklemeler için kripto gerekir.

Akış

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)