Bazowy URL i autoryzacja
Rozpocznij każde żądanie, wskazując swoje SDK na nasz bazowy URL i podając klucz API w nagłówku autoryzacji.
Punkt końcowy to https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1. Uwierzytelniasz się za pomocą tokena Bearer wygenerowanego na pulpicie nawigacyjnym Twojego konta. Ten klucz jest jedynym wymaganym poświadczeniem do wszystkich kolejnych wywołań, zapewniając, że Twoje żądania są kierowane bezpośrednio do infrastruktury naszego modelu bez cenzury bez pośrednich warstw trasowania.
Pierwsze żądanie
Wyślij swoje pierwsze uzupełnienie, wysyłając wiadomość do punktu końcowego uzupełnień czatu za pomocą preferowanego klienta HTTP.
Identyfikator modelu to ściśle uncensored. Możesz wysyłać prompty tekstowe ze standardowymi parametrami takimi jak temperatura lub top_p. API zwraca odpowiedź tekstową bez odmów treści dla legalnych tematów dla dorosłych, zachowując oczekiwane zachowanie „abliterated” modeli open-weight dostosowanych do nieograniczonego wyjścia.
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
Zintegruj interfejs API ze swoimi projektami Python, ustawiając adres bazowy i nazwę modelu w konfiguracji klienta OpenAI.
To podejście pozwala na ponowne użycie istniejącego kodu, który oczekuje endpoint kompatybilny z OpenAI. Przekaż swój klucz API przez zmienne środowiskowe lub bezpośrednią inicjalizację. Klient automatycznie obsługuje serializację i parsowanie błędów, dostarczając surowe tokeny tekstowe lub strukturalny JSON w zależności od ustawień formatu odpowiedzi.
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)SDK Node
Podłącz aplikacje Node.js, konfigurując pakiet OpenAI tak, aby wskazywał na nasz specyficzny adres bazowy zamiast domyślnego.
Ustaw apiKey i baseURL właściwości przed wykonaniem jakichkolwiek wywołań. Gwarantuje to, że wywołania funkcji, odpowiedzi strumieniowe i żądania w formacie JSON są kierowane do naszej infrastruktury bez ograniczeń. Możesz kontynuować używanie znanych metod, takich jak chat.completions.create z pełną kompatybilnością.
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);Strumieniowanie z SSE
Otrzymuj tekst generowany w czasie rzeczywistym poprzez włączenie trybu strumieniowego, który dostarcza tokeny w miarę ich dostępności za pomocą Server-Sent Events.
Ustaw parametr stream na true w żądaniu. API zwraca serię fragmentów, pozwalając na renderowanie tekstu przyrostowo w Twoim UI. Statystyki użycia tokenów są zawarte w ostatnim fragmencie, więc możesz dokładnie śledzić zużycie bez czekania na zakończenie generowania całej odpowiedzi.
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)Tryb JSON i wywoływanie funkcji
Wymuszaj format wyjściowy strukturalny lub włącz używanie narzędzi, konfigurując format żądania i definicje narzędzi w swoim payloadzie.
Użyj response_format ustawione na json_object do zapewnienia, że model zwraca poprawny JSON bez otoczek markdown. Dla wywoływania funkcji zdefiniuj swoje narzędzia w ciele żądania i pozwól modelowi zdecydować, kiedy je wywołać. To obsługuje złożone przepływy pracy, w których model bez cenzury musi zwracać dane strukturalne do przetwarzania downstream.
