URL de bază și autentificare
Începe fiecare cerere indicând SDK-ul tău către URL-ul nostru de bază și furnizând cheia ta de API în antetul de autorizare.
Endpoint-ul este https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1. Te autentifici folosind un token Bearer generat în panoul de control al contului tău. Această cheie este singura acreditare necesară pentru toate apelurile ulterioare, asigurând că solicitările tale sunt rute direct către infrastructura modelului nostru uncensored, fără straturi intermediare de rutare.
Prima cerere
Trimite prima ta completare postând un mesaj către endpoint-ul de completări de chat folosind clientul HTTP preferat.
Identificatorul modelului este strict uncensored. Puteți trimite prompturi text cu parametri standard precum temperatura sau top_p. API-ul returnează un răspuns text fără refuzuri de conținut pentru subiecte legale pentru adulți, menținând comportamentul „abliterated” pe care îl așteptați de la modelele open-weight ajustate pentru output nelimitat.
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
Integrează API-ul în proiectele tale Python setând URL-ul de bază și numele modelului în configurația clientului OpenAI.
Această abordare îți permite să reutilizezi codul existent care se așteaptă la un endpoint compatibil cu OpenAI. Transmite cheia ta API prin variabile de mediu sau inițializare directă. Clientul gestionează serializarea și analizarea erorilor automat, livrând tokeni text brut sau JSON structurat în funcție de setările formatului de răspuns.
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
Conectați aplicațiile Node.js configurând pachetul OpenAI pentru a indica către URL-ul nostru specific de bază, în loc de cel implicit.
Stabilește apiKey și baseURL proprietăți înainte de a efectua orice apeluri. Acest lucru asigură că apelurile de funcții, răspunsurile în flux continuu și solicitările în modul JSON sunt direcționate către infrastructura noastră fără cenzură. Puteți continua să utilizați metode familiare precum chat.completions.create cu compatibilitate completă.
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);Streaming cu SSE
Primește generare de text în timp real activând modul de streaming, care livrează tokeni pe măsură ce devin disponibili prin Server-Sent Events.
Setează parametrul stream la true în solicitarea ta. API-ul returnează o serie de bucăți, permițându-ți să redai textul incremental în interfața ta. Statisticile de utilizare a tokenurilor sunt incluse în ultima bucată, astfel încât să poți urmări consumul cu precizie fără să aștepți ca întregul răspuns să fie generat.
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)Mod JSON și Apelarea Funcțiilor
Asigură ieșiri structurate sau activează utilizarea instrumentelor configurând formatul cererii și definițiile instrumentelor în payload-ul tău.
Utilizare response_format setat la json_object pentru a asigura că modelul returnează JSON valid fără wrapper-uri markdown. Pentru apelarea funcțiilor, definește-ți instrumentele în corpul cererii și lasă modelul să decidă când să le invoce. Acest lucru suportă fluxuri de lucru complexe unde modelul uncensored trebuie să returneze date structurate pentru procesarea downstream.
