Ghid de început rapid pentru API-uri modele

Autentificare și URL de bază

Endpoint-ul se află la https://api.modelapis.cc/v1. Transmite cheia ta în Authorization header ca un token bearer. Sistemul respinge solicitările cu chei invalide prin erori 401 și blochează încercările de a cheltui creditul pe care nu îl deții prin răspunsuri 402. Poți genera o cheie nouă imediat din panoul de control, iar cea veche devine inactivă instantaneu.

Trimiterea unei completări de chat

Trimite o cerere POST la /v1/chat/completions cu istoricul mesajelor. ID-ul modelului este „uncensored” și acceptă parametri standard precum temperature și top_p. Această configurație funcționează cu orice client care suportă protocolul OpenAI, inclusiv Cursor și alte instrumente pentru dezvoltatori.

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"}]
  }'

Verificați răspunsul pentru content câmp în interiorul mesajului asistent. Dacă depășești limita de rată, API-ul returnează un cod de stare 429. Poți monitoriza soldul rămas direct în panoul de control fără a fi nevoie să analizezi antetele manual.

Răspunsuri în streaming prin SSE

Activați streaming-ul setând stream: true în corpul cererii tale. API-ul returnează Evenimente trimise de server (SSE) conținând fragmente parțiale de text. Această abordare este ideală pentru construirea interfețelor de chat care randează textul pe măsură ce este generat.

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)

Fiecare fragment conține doar o parte din răspunsul final. Fragmentul final include statistici complete de utilizare a token-urilor pentru cerere. Acest lucru îți permite să urmărești costurile în timp real fără a aștepta terminarea întregii generări.

Apelarea funcțiilor și instrumentele

Definește-ți instrumentele în tools parametru și setează tool_choice pentru autoModelul returnează apeluri de instrumente structurate când este cazul, permițând aplicației tale să execute funcții externe. Această caracteristică funcționează perfect cu SDK-urile standard OpenAI.

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);

Analizați tool_calls array în mesajul asistentului pentru a declanșa logica backend-ului tău. Poți apoi să returnezi rezultatele în conversație ca răspunsuri ale uneltelor. Acest ciclu permite fluxuri de lucru agentic complexe fără a ieși din API.

Aplicare Mod JSON

Setează response_format pentru {"type": "json_object"} forțarea modelului să genereze JSON valid. Acest lucru este crucial pentru aplicațiile care analizează răspunsul în mod programatic. Modelul va respecta strict această constrângere.

Folosește acest modul când ai nevoie de structuri predictibile pentru pipeline-urile tale de date. Reduce nevoia de hack-uri regex post-procesare. Modelul rămâne fără cenzură chiar și în modul JSON, livrând date brute fără filtre de conținut.

Limite Token și Fereastră Context

Fereastra de context suportă până la 100.000 de tokeni pentru prompt și completări combinate. Puteți solicita până la 16.000 de tokeni de ieșire per solicitare. Dacă nu specificați max_tokens, implicitul este de 2.048 de tokeni.

Solicitările sunt limitate la 300 pe minut per cheie. Dimensiunea maximă a corpului solicitării este de 8 MB. Aceste limite asigură o performanță stabilă pentru utilizarea cu volum mare. Erorile și refuzurile nu consumă creditul tău preplătit, astfel încât plătești doar pentru generările reușite.

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)