Modell API-k gyors kezdő útmutató

Hitelesítés és Base URL

A végpont helye: https://api.modelapis.cc/v1. Adja át a kulcsát a Authorization fejlec Bearer tokenként. A rendszer 401-es hibákkal utasítja el az érvénytelen kulcsú kéréseket, és 402-es válaszokkal blokkolja azokat a kísérleteket, amikor olyan hitelt próbálnak elkölteni, ami nincs. Új kulcsot azonnal generálhat a felületen, a régi kulcs pedig azonnal inaktívvá válik.

Egy chat befejezés küldése

Küldj egy POST kérést a /v1/chat/completions az üzenettörténettel. A modell azonosítója „uncensored”, és elfogadja a szabványos paramétereket, mint például temperature és top_p. Ez a beállítás bármely olyan klienssel működik, amely az OpenAI-protokollt használja, beleértve a Cursor és egyéb fejlesztői eszközöket.

Copycurl https://api.modelapis.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "get current unix timestamp"}]
  }'

Nézd meg a választ erre content field inside the assistant message. If you exceed your rate limit, the API returns a 429 status code. You can monitor your remaining balance directly in the dashboard dashboard without needing to parse headers manually.

Streamelési válaszok SSE-n keresztül

Engedélyezze a streamelést úgy, hogy stream: true a kéréstörzsben. Az API Server-Sent Events (SSE) darabokat ad vissza, amelyek részleges szövegtöredékeket tartalmaznak. Ez a megközelítés ideális chat felületek építéséhez, amelyek a generálás során megjelenítik a szöveget.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Minden chunk csak a végső válasz egy töredékét tartalmazza. A végső chunk tartalmazza a kérés teljes tokenfelhasználási statisztikáit. Ez lehetővé teszi a költségek valós idejű nyomon követését anélkül, hogy várnia kellene a teljes generáció befejezésére.

Függvényhívás és eszközök

Határozza meg az eszközöket a tools parameter and set tool_choice a auto. A modell strukturált eszköz hívásokat ad vissza, ha megfelelő, lehetővé téve az alkalmazásod számára külső függvények végrehajtását. Ez a funkció zökkenőmentesen működik a szabványos OpenAI SDK-kkal.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Az elemzés tool_calls tömb a asszisztens üzenetében a backend logika aktiválásához. Ezután a eredményeket visszaadhatja a beszélgetésbe eszközválaszként. Ez a ciklus lehetővé teszi a komplex agens munkafolyamatokat anélkül, hogy elhagyná az API-t.

JSON mód kikényszerítése

Beállítás response_format a {"type": "json_object"} az érvényes JSON kimenet kikényszerítésére. Ez kritikus fontosságú azokban az alkalmazásokban, amelyek programozottan elemzik a választ. A modell szigorúan betartja ezt a korlátot.

Használja ezt a módot, ha kiszámítható struktúrákra van szüksége az adatszállítási folyamataihoz. Csökkenti az utólagos feldolgozási regex trükkök szükségességét. A modell továbbra is uncensored marad JSON módban, nyers adatokat szolgáltatva tartalomszűrők nélkül.

Token limit és kontextusablak

A kontextusablak mind a prompt, mind a kiegészítés számára együttesen akár 100 000 token támogatását biztosítja. Kérésenként akár 16 000 kimeneti token kérhető. Ha nem ad meg max_tokens, az alapértelmezett 2 048 token.

A kérések percenkénti 300-ra vannak korlátozva kulcsonként. A maximális kérés testmérete 8 MB. Ezek a korlátok biztosítják a stabil teljesítményt nagy volumenű felhasználás esetén. A hibák és elutasítások nem fogyasztják az előre fizetett kreditjét, így csak a sikeres generációk után fizet.

Streamelés

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)