Inicio rápido: Integra la API de LLM sin censura

Prerrequisitos: SDK y variables de entorno

Comienza instalando el SDK de tu lenguaje preferido y almacenando tus credenciales de forma segura. Nuestro servicio utiliza autenticación estándar, por lo que solo necesitas una clave API del panel de control. Mantén tu clave en una variable de entorno para evitar codificarla en tus archivos fuente.

• Instala el SDK oficial para tu lenguaje.
• Crea una cuenta y genera tu clave de API.
• Establecer IA_API_KEY en tu entorno.

Esta configuración asegura que tus solicitudes se autentifiquen inmediatamente sin pasos de configuración adicionales.

Paso 1: Inicializa el cliente con la URL base

Apunta a nuestro cliente a la URL base para enrutar las solicitudes correctamente. Debes sobrescribir la URL base predeterminada para alcanzar el endpoint de nuestro modelo uncensored. Esto asegura que todas las llamadas subsiguientes utilicen la infraestructura correcta.

Configura la URL base a https://api.iasansrestriction.com/v1 en la configuración de tu cliente. Este único cambio dirige el tráfico a nuestros servidores para la generación de texto.

Paso 2: Envía tu primera finalización de chat

Realiza tu primera solicitud para probar la conexión y recibir salida de texto. Usa el ID del modelo uncensored acceder al modelo de lenguaje grande sin restricciones. Este modelo no rechaza temas adultos lícitos o controversiales por defecto.

Envía una solicitud POST a /v1/chat/completions con tus mensajes del sistema y del usuario. La respuesta contendrá el texto generado sin los filtros de contenido estándar.

Paso 3: Maneja las respuestas en streaming (SSE)

Habilita el streaming para la entrega de tokens en tiempo real y mejora la experiencia del usuario. Establece el stream el parámetro a true en tu cuerpo de solicitud. El servidor devolverá un flujo de Eventos Enviados por Servidor (SSE) de fragmentos.

Procesa cada fragmento a medida que llega para mostrar texto de forma incremental. Este enfoque reduce la latencia percibida para la generación de contenido de larga extensión.

Paso 4: Usa llamadas de funciones y modo JSON

Estructura la salida de tus datos utilizando las funciones de formato integradas. Puedes forzar respuestas JSON estableciendo response_format para {"type": "json_object"}. Esto asegura un análisis predecible para aplicaciones posteriores.

Define las herramientas en tu solicitud para habilitar las capacidades de invocación de funciones. El modelo devolverá argumentos estructurados que tu código puede ejecutar directamente.

Paso 5: Gestionar tokens y límites

Monitorea tu uso para evitar interrupciones del servicio y gestionar los costos. Se te cobra por token, con errores y denegaciones gratuitos. El crédito nunca expira, por lo que puedes recargar cuando sea necesario.

Respeta los límites: 300 solicitudes por minuto y una ventana de contexto de 100,000 tokens. Un error 429 indica que has excedido el límite de velocidad. Un error 401 significa que tu clave es inválida, mientras que un error 402 señala un saldo insuficiente.

cURL

Copycurl https://api.iasansrestriction.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of ten valid JSON objects"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.iasansrestriction.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.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Transmisión

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)