Базовый URL и аутентификация
Начните каждый запрос, указав в вашем SDK наш базовый URL и указав ваш API-ключ в заголовке авторизации.
Конечная точка — https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1. Вы аутентифицируетесь с помощью токена Bearer, сгенерированного на панели управления вашей учетной записью. Этот ключ является единственным требуемым удостоверением для всех последующих вызовов, гарантируя, что ваши запросы направляются напрямую в нашу инфраструктуру модели без ограничений, минуя промежуточные слои маршрутизации.
Первый запрос
Отправьте свое первое завершение, отправив сообщение в эндпоинт завершения чата с помощью предпочитаемого вами HTTP-клиента.
Идентификатор модели — строго uncensored. Вы можете отправлять текстовые запросы со стандартными параметрами, такими как temperature или top_p. API возвращает текстовый ответ без отказов по контенту для законных тем для взрослых, сохраняя поведение abliterated, которое вы ожидаете от моделей с открытым весом, настроенных на неограниченный вывод.
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."}]
}'Python SDK
Подключите API к вашим проектам на Python, указав базовый URL и имя модели в конфигурации клиента OpenAI.
Этот подход позволяет повторно использовать существующий код, который ожидает OpenAI-совместимую конечную точку. Передавайте свой API-ключ через переменные окружения или прямую инициализацию. Клиент автоматически обрабатывает сериализацию и разбор ошибок, предоставляя сырые токены текста или структурированный JSON в зависимости от настроек формата ответа.
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
Подключите свои приложения на Node.js, настроив пакет OpenAI на указание нашего конкретного базового URL вместо значения по умолчанию.
Установите apiKey и baseURL свойства перед выполнением любых запросов. Это гарантирует, что ваши вызовы функций, потоковые ответы и запросы в режиме JSON направляются на нашу инфраструктуру без цензуры. Вы можете продолжать использовать знакомые методы, такие как chat.completions.create с полной совместимостью.
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);Потоковая передача с SSE
Получайте генерацию текста в реальном времени, включив режим потоковой передачи, который доставляет токены по мере их появления через Server-Sent Events.
Установите параметр stream в true в запросе. API возвращает серию чанков, позволяя вам рендерить текст инкрементально в вашем интерфейсе. Статистика использования токенов включена в последний чанк, поэтому вы можете точно отслеживать потребление, не ожидая завершения генерации всего ответа.
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)Режим JSON и вызов функций
Обеспечивайте структурированный вывод или включайте использование инструментов, настроив формат запроса и определения инструментов в полезной нагрузке.
Использовать response_format установлен на json_object для обеспечения того, чтобы модель возвращала валидный JSON без обёрток markdown. Для вызова функций определите свои инструменты в теле запроса и позвольте модели решить, когда их вызывать. Это поддерживает сложные рабочие процессы, где uncensored-модель должна возвращать структурированные данные для последующей обработки.
