כתובת URL בסיסית ואימות
התחילו כל בקשה על ידי הפניית ה-SDK שלכם לכתובת הבסיס שלנו והזנת מפתח ה-API בכותרת ההרשאה.
נקודת הקצה היא https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1. אתה מאשר באמצעות אסימון נושא (Bearer token) שנוצר בלוח הבקרה של החשבון שלך. מפתח זה הוא האישור היחיד הנדרש לכל הקריאות הבאות, מה שמבטיח שהבקשות שלך ינותבו ישירות לתשתית המודל ללא צנזורה ללא שכבות ניהול ביניים.
בקשה ראשונה
שלח את ההשלמה הראשונה שלך על ידי שליחת הודעה לנקודת הקצה של השלמת צ'אט באמצעות לקוח HTTP המועדף עליך.
מזהה המודל הוא במפורש uncensored. ניתן לשלוח הנחיות טקסט עם פרמטרים סטנדרטיים כמו טמפרטורה או top_p. ה-API מחזיר תגובת טקסט ללא סירובי תוכן לנושאי מבוגרים חוקיים, תוך שמירה על התנהגות 'אלימינציה' (abliterated) שאתה מצפה ממודלים בקליבר פתוח המכוונים לפלט ללא הגבלה.
curl https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Calculate the factorial of 5."}]
}'SDK Python
שלב את ה-API בפרויקטים Python שלך על ידי הגדרת כתובת הבסיס ושם המודל בתצורת לקוח ה-OpenAI שלך.
גישה זו מאפשרת לך להשתמש מחדש בקוד קיים שצופה נקודת קצה תואמת OpenAI. העבר את מפתח ה-API שלך דרך משתני סביבה או אתחול ישיר. הלקוח מטפל ב-Serialization וניתוח שגיאות באופן אוטומטי, ומספק טוקני טקסט גולמיים או JSON מבני בהתאם להגדרות פורמט התגובה שלך.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.openrouterabliteratedmodels.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)Node SDK
חברו את יישומי Node.js שלכם על ידי הגדרת חבילת OpenAI כך שתצביע על כתובת ה-URL הבסיסית הספציפית שלנו במקום על ברירת המחדל.
הגדר את apiKey וגם baseURL תכונות לפני ביצוע כל קריאה. זה מבטיח שקריאות הפונקציה שלך, תגובות סטרימינג, ובקשות במצב JSON יכוונו לתשתית הלא-מחוסמת שלנו. אתה יכול להמשיך להשתמש בשיטות מוכרות כמו chat.completions.create עם תאימות מלאה.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.openrouterabliteratedmodels.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);זרימה עם SSE
קבל יצירת טקסט בזמן אמת על ידי הפעלת מצב סטרימינג, המספק טוקנים כשהם זמינים באמצעות Server-Sent Events.
הגדירו את פרמטר stream ל- true בבקשה שלכם. ה-API מחזיר סדרה של נתחים, המאפשרים לכם להציג טקסט בהדרגה בממשק המשתמש שלכם. סטטיסטיקות שימוש בטוקנים כלולות בנתח הסופי, כך שתוכלו לעקוב אחר צריכה במדויק ללא צורך להמתין לסיום יצירת התגובה כולה.
stream = 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)מצב JSON וקריאת פונקציות
אכוף פלט מבני או הפעל שימוש בכלים על ידי הגדרת פורמט הבקשה והגדרות הכלים בפאלואד שלך.
שימוש response_format מוגדר ל json_object כדי להבטיח שהמודל יחזיר JSON תקף ללא עטיפות markdown. לקריאה לפונקציות, הגדר את הכלים שלך בגוף הבקשה ותן למודל להחליט מתי להזמין אותם. זה תומך בזרימות עבודה מורכבות שבהן המודל הלא-מסונן צריך להחזיר נתונים מבניים לעיבוד עוקב.
