Базова URL-адреса та аутентифікація
Почніть кожен запит, вказавши SDK на наш базовий URL і надавши API-ключ у заголовку авторизації.
Ендпоінт є https://api.openrouterabliteratedmodels.com/v1. Ви автентифікуєтесь за допомогою Bearer-токена, згенерованого на панелі керування вашим акаунтом. Цей ключ є єдиним обліковим записом, необхідним для всіх подальших викликів, що гарантує пряму маршрутизацію ваших запитів до нашої інфраструктури uncensored-моделей без проміжних шарів маршрутизації.
Перший запит
Надішліть своє перше завершення, надіславши повідомлення на ендпоінт завершення чату за допомогою вашого улюбленого HTTP-клієнта.
Ідентифікатор моделі строго uncensored. Ви можете надсилати текстові промпти зі стандартними параметрами, такими як temperature або top_p. API повертає текстову відповідь без відмов щодо змісту для законних тем для дорослих, зберігаючи поведінку "аблітерованості", яку ви очікуєте від моделей з відкритими вагами, налаштованих на необмежений вивід.
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
Інтегруйте API у свої Python-проєкти, встановивши базову URL-адресу та назву моделі в конфігурації клієнта OpenAI.
Цей підхід дозволяє повторно використовувати існуючий код, який очікує OpenAI-сумісну кінцеву точку. Передайте свій API-ключ через змінні середовища або пряме ініціалізування. Клієнт автоматично обробляє серіалізацію та парсинг помилок, надаючи сирі токени тексту або структурований JSON залежно від налаштувань формату відповіді.
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
Підключіть свої Node.js-додатки, налаштувавши пакет OpenAI на вказівку на наш специфічний базовий URL замість типового.
Встановіть apiKey та baseURL властивості перед виконанням запитів. Це гарантує, що ваші функціональні виклики, потокові відповіді та запити в режимі JSON спрямовуються на нашу uncensored інфраструктуру. Ви можете продовжувати використовувати знайомі методи, як-от chat.completions.create з повною сумісністю.
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);Потокова передача з SSE
Отримуйте генерацію тексту в реальному часі, увімкнувши режим потокової передачі, який надсилає токени по мірі їх появи через Server-Sent Events.
Встановіть параметр stream у true в своєму запиті. API повертає серію фрагментів, що дозволяє інкрементно відображати текст у вашому інтерфейсі. Статистика використання токенів включена в останній фрагмент, тому ви можете точно відстежувати споживання, не чекаючи завершення генерації всієї відповіді.
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 та виклик функцій
Забезпечте структурований вивід або увімкніть використання інструментів, налаштувавши формат запиту та визначення інструментів у своєму тілі запиту.
Використовувати response_format встановлено на json_object для забезпечення того, щоб модель повертала валідний JSON без обгорток markdown. Для виклику функцій визначте свої інструменти в тілі запиту і дозвольте моделі вирішувати, коли їх викликати. Це підтримує складні робочі процеси, де uncensored модель повинна повертати структуровані дані для подальшої обробки.
