คู่มือเริ่มต้นใช้งาน API โมเดลอย่างรวดเร็ว

การตรวจสอบสิทธิ์และ Base URL

เอนด์พอยต์อยู่ที่ https://api.modelapis.cc/v1. ส่งคีย์ของคุณใน Authorization header เป็น bearer token ระบบจะปฏิเสธการร้องขอด้วยคีย์ที่ไม่ถูกต้องผ่านข้อผิดพลาด 401 และบล็อกความพยายามในการใช้เครดิตที่คุณไม่มีด้วยข้อผิดพลาด 402 คุณสามารถสร้างคีย์ใหม่ได้ทันทีบนแดชบอร์ด และคีย์เก่าจะกลายเป็นไม่ใช้งานทันที

การส่ง Chat Completion

ส่งคำขอ POST ไปยัง /v1/chat/completions พร้อมประวัติข้อความของคุณ รหัสโมเดลคือ "uncensored" และยอมรับพารามิเตอร์มาตรฐานเช่น temperature และ top_p. การตั้งค่านี้ทำงานกับไคลเอนต์ใดๆ ที่รองรับโปรโตคอล OpenAI รวมถึง Cursor และเครื่องมือพัฒนาอื่นๆ

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"}]
  }'

ตรวจสอบ response สำหรับ 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.

การตอบกลับแบบสตรีมมิ่งผ่าน SSE

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true ในบอดีคำขอของคุณ API จะส่งคืนเหตุการณ์ที่ส่งจากเซิร์ฟเวอร์ (SSE) ที่มีชิ้นข้อความบางส่วน วิธีนี้เหมาะสำหรับการสร้างอินเทอร์เฟซการสนทนาที่แสดงข้อความเมื่อสร้าง

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)

แต่ละชิ้นส่วนประกอบด้วยเพียงส่วนย่อยของคำตอบสุดท้าย ชิ้นส่วนสุดท้ายรวมถึงสถิติการใช้งานโทเค็นทั้งหมดสำหรับคำขอ สิ่งนี้ทำให้คุณสามารถติดตามต้นทุนแบบเรียลไทม์โดยไม่ต้องรอให้การสร้างเสร็จสมบูรณ์

Function Calling และเครื่องมือ

กำหนดเครื่องมือของคุณใน tools parameter and set tool_choice เพื่อ autoโมเดลส่งคืนการเรียกใช้เครื่องมือที่มีโครงสร้างเมื่อเหมาะสม ทำให้แอปพลิเคชันของคุณสามารถดำเนินการฟังก์ชันภายนอกได้ คุณสมบัตินี้ทำงานร่วมกับ SDK มาตรฐานของ OpenAI ได้อย่างราบรื่น

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);

แยกวิเคราะห์ tool_calls อาร์เรย์ในข้อความผู้ช่วยเพื่อกระตุ้นตรรกะแบ็กเอนด์ของคุณ จากนั้นคุณสามารถป้อนผลลัพธ์กลับเข้าสู่การสนทนาเป็นการตอบกลับจากเครื่องมือ วงจรนี้ทำให้สามารถสร้างเวิร์กโฟลว์เอเจนต์ที่ซับซ้อนได้โดยไม่ต้องออกจาก API

การบังคับใช้โหมด JSON

ตั้งค่า response_format เพื่อ {"type": "json_object"} เพื่อบังคับให้โมเดลแสดงผล JSON ที่ถูกต้อง สิ่งนี้สำคัญมากสำหรับแอปพลิเคชันที่แยกวิเคราะห์การตอบกลับแบบโปรแกรม โมเดลจะปฏิบัติตามข้อจำกัดนี้อย่างเคร่งครัด

ใช้โหมดนี้เมื่อคุณต้องการโครงสร้างที่คาดการณ์ได้สำหรับสายข้อมูลของคุณ มันลดความจำเป็นในการใช้ regex เพื่อประมวลผลหลังโมเดล โมเดลยังคงไม่มีเซ็นเซอร์แม้ในโหมด JSON ส่งข้อมูลดิบโดยไม่มีการกรองเนื้อหา

ขีดจำกัดโทเค็นและหน้าต่างบริบท

หน้าต่างบริบทรองรับได้สูงสุด 100,000 tokens สำหรับ prompt และ completion รวมกัน คุณสามารถขอผลลัพธ์ได้สูงสุด 16,000 tokens ต่อการเรียก หากไม่ได้ระบุ max_tokens, ค่าเริ่มต้นคือ 2,048 โทเค็น

จำกัดคำขอไว้ที่ 300 ต่อนาทีต่อคีย์ ขนาดสูงสุดของบอดีคำขอคือ 8 MB ข้อจำกัดเหล่านี้รับประกันประสิทธิภาพที่เสถียรสำหรับการใช้งานปริมาณมาก ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธไม่ใช้เครดิตเติมเงินของคุณ ดังนั้นคุณจึงจ่ายเฉพาะการสร้างที่สำเร็จเท่านั้น

การสตรีม

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)