เริ่มต้นใช้งาน: โปรxy OpenAI แบบไม่เซ็นเซอร์

URL ฐานและ ID โมเดล

ใช้จุดปลายทางพร็อกซีของเราพร้อม SDK ทางการของ OpenAI ชี้ไคลเอนต์ของคุณไปที่ https://api.proxyopenai.com/v1 และตั้งค่าโมเดลเป็น uncensored. สิ่งนี้ใช้งานได้เพราะเราเลียนแบบ schema chat-completions มาตรฐาน คุณไม่จำเป็นต้องใช้ไลบรารีใหม่

การตรวจสอบสิทธิ์อาศัยโทเค็น Bearer ส่งคีย์ API ของคุณใน Authorization header. เรารองรับการสตรีมผ่าน Server-Sent Events การใช้โทเค็นจะปรากฏในชิ้นสุดท้าย

• จุดปลาย: POST /v1/chat/completions
• โมเดล: uncensored
• Auth: Bearer token

การผสานรวม SDK Python

ติดตั้งแพ็กเกจ OpenAI มาตรฐานและกำหนดค่า URL พื้นฐาน ส่งคีย์ของคุณไปยังคอนสตรัคเตอร์ไคลเอนต์ ส่งคำขอไปยัง endpoint chat completions การตอบกลับมีข้อความที่สร้างไว้ใน choices[0].message.content.

ตั้งค่า max_tokens เพื่อควบคุมความยาวของผลลัพธ์ โมเดลของเราอนุญาตให้ใช้โทเค็นได้มากเท่าที่พอดีกับหน้าต่าง ข้อผิดพลาดจะส่งรหัสสถานะ HTTP มาตรฐาน ตรวจสอบออบเจ็กต์การตอบกลับเพื่อดูรายละเอียด

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.proxyopenai.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)

การผสานรวม SDK Node.js

นำเข้าไลบรารี OpenAI และตั้งค่าตัวแปรสภาพแวดล้อม กำหนด URL พื้นฐานอย่างชัดเจน สร้างคำขอการสนทนาด้วยข้อความของคุณ รอสักครู่เพื่อรับการตอบสนองเพื่อรับเนื้อหา

วิธีนี้ทำงานได้กับไคลเอนต์ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ใดๆ คุณสามารถใช้โค้ดเดิมกับพร็อกซีอื่นๆ ได้ ปรับพารามิเตอร์ temperature และ top_p ตามต้องการ API จะส่งคืนข้อมูล JSON เป็นค่าเริ่มต้น

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.proxyopenai.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);

Function Calling และโหมด JSON

เปิดใช้งานผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างด้วยโหมด JSON ตั้งค่า response_format เพื่อ {"type": "json_object"}. โมเดลจะคืนค่า JSON ที่สามารถแยกวิเคราะห์ได้โดยตรง สิ่งนี้รับประกันโครงสร้างข้อมูลที่สม่ำเสมอ

ใช้ฟังก์ชันคอลลิงสำหรับการผสานรวมเครื่องมือ กำหนดเครื่องมือในบอดีคำขอ โมเดลจะเลือกฟังก์ชันที่เหมาะสม ส่งอาร์กิวเมนต์และดำเนินการเครื่องมือ ผลลัพธ์จะถูกป้อนกลับเข้าสู่การสนทนา สิ่งนี้รองรับเวิร์กโฟลว์ที่ซับซ้อน

การตอบกลับแบบสตรีมมิ่ง

เปิดใช้งานการสตรีมเพื่อส่งโทเค็นแบบเรียลไทม์ ตั้ง stream ตั้งค่าเป็น true ในคำขอ API จะส่งสตรีมของ chunk แต่ละ chunk มีเนื้อหาบางส่วน

แยกวิเคราะห์สตรีม Server-Sent Events ต่อท้ายเนื้อหาข้อความ ตรวจสอบชิ้นสุดท้าย ซึ่งรวมสถิติการใช้งานโทเค็น ช่วยลดความล่าช้าที่ผู้ใช้รู้สึกได้อย่างมาก

Copystream = 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)

อัตราจำกัดและโทเค็น

เคารพขีดจำกัดอัตราส่วนเพื่อหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาด คุณได้รับอนุญาตให้ส่งคำขอได้ 300 คำขอต่อนาที อนุญาตให้ทำคำขอพร้อมกันได้ 8 คำขอต่อคีย์ body คำขอต้องมีขนาดต่ำกว่า 8 MB

หน้าต่างบริบทมีขนาด 100,000 tokens ซึ่งรวมถึง prompt และ completion ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธไม่มีค่าใช้จ่าย เครดิตจะถูกหักเฉพาะสำหรับ token ที่สำเร็จ ติดตามการใช้งานของคุณผ่านแดชบอร์ด

cURL

Copycurl https://api.proxyopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all files in the src directory"}]
  }'