Panduan Cepat: Integrasi API LLM Tanpa Sensor

Prasyarat: SDK dan Variabel Lingkungan

Mulai dengan menginstal SDK bahasa pilihan Anda dan menyimpan kredensial Anda dengan aman. Layanan kami menggunakan autentikasi standar, sehingga Anda hanya memerlukan kunci API dari dasbor. Simpan kunci Anda dalam variabel lingkungan untuk menghindari pengkodean keras dalam file sumber Anda.

• Instal SDK resmi untuk bahasa pemrograman Anda.
• Buat akun dan hasilkan kunci API Anda.
• Atur IA_API_KEY dalam lingkungan Anda.

Konfigurasi ini memastikan permintaan Anda diautentikasi segera tanpa langkah konfigurasi tambahan.

Langkah 1: Inisialisasi Klien dengan URL Dasar

Arahkan klien Anda ke URL dasar kami untuk mengalihkan permintaan dengan benar. Anda harus mengganti URL dasar default untuk mencapai titik akhir model tanpa sensor kami. Ini memastikan semua panggilan berikutnya menggunakan infrastruktur yang benar.

Konfigurasikan URL dasar menjadi https://api.iasansrestriction.com/v1 dalam pengaturan klien Anda. Perubahan tunggal ini mengarahkan lalu lintas ke server kami untuk generasi teks.

Langkah 2: Kirim Penyelesaian Chat Pertama Anda

Lakukan permintaan pertama Anda untuk menguji koneksi dan menerima output teks. Gunakan ID model uncensored untuk mengakses model bahasa besar tanpa batasan. Model ini tidak menolak topik dewasa yang sah atau kontroversial secara default.

Kirim permintaan POST ke /v1/chat/completions dengan pesan sistem dan pengguna Anda. Respons akan berisi teks yang dihasilkan tanpa filter konten standar.

Langkah 3: Tangani Respons Streaming (SSE)

Aktifkan streaming untuk pengiriman token real-time guna meningkatkan pengalaman pengguna. Tetapkan stream parameter ke true dalam badan permintaan Anda. Server akan mengembalikan aliran Server-Sent Events (SSE) dari potongan-potongan.

Proses setiap potongan saat tiba untuk menampilkan teks secara inkremental. Pendekatan ini mengurangi latensi yang dirasakan untuk generasi konten panjang.

Langkah 4: Gunakan Pemanggilan Fungsi dan Mode JSON

Strukturkan output data Anda menggunakan fitur pemformatan bawaan. Anda dapat memaksa respons JSON dengan mengatur response_format ke {"type": "json_object"}. Ini memastikan parsing yang dapat diprediksi untuk aplikasi downstream.

Tentukan alat dalam permintaan Anda untuk mengaktifkan kemampuan pemanggilan fungsi. Model akan mengembalikan argumen terstruktur yang dapat dieksekusi langsung oleh kode Anda.

Langkah 5: Kelola Token dan Batas

Pantau penggunaan Anda untuk menghindari gangguan layanan dan mengelola biaya. Anda dibayar per token, dengan kesalahan dan penolakan gratis. Kredit tidak pernah kedaluwarsa, jadi Anda dapat mengisi ulang ketika diperlukan.

Hormati batas: 300 permintaan per menit dan jendela konteks 100,000 token. Kesalahan 429 menunjukkan Anda telah melebihi batas laju. Kesalahan 401 berarti kunci Anda tidak valid, sedangkan kesalahan 402 menandakan kredit tidak cukup.

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);

Streaming

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)