البدء السريع: قم بدمج إكمال النصوص غير الخاضع للرقابة

الطلب الأول

أرسل أول إكمال (completion) فوراً بعد إنشاء مفتاحك. استخدم معرف النموذج uncensored للوصول إلى نموذج الوزن المفتوح. يتعامل مع النص المدخل والمخرج بكفاءة.

يوضح المثال التالي طلباً أساسياً لإكمال النص. استبدل YOUR_API_KEY مع المفتاح الفعلي الخاص بك. هذا يؤكد أن المصادقة تعمل بشكل صحيح.

يمكنك تعديل معلمات مثل درجة الحرارة أو top_p للتحكم في الإبداع. يستجيب النموذج لرسائل JSON القياسية. تُرجع الأخطاء رموزاً واضحة. يعني الخطأ 402 أنك بحاجة إلى شحن رصيدك. الشحنات تستخدم USDT على شبكة TRC20 أو USDC على شبكة Base.

يقلل هذا البساطة من وقت التكامل. لا تحتاج إلى وسيط معقد. تتصرف واجهة برمجة التطبيقات مثل نقاط نهاية OpenAI القياسية. يسرع هذا التعريف دورة التطوير لديك بشكل كبير.

تكامل واجهة برمجة تطبيقات Python

استخدم مكتبة بايثون الرسمية الخاصة بـ OpenAI للدمج بسرعة. قم بتعيين عنوان URL الأساسي ومفتاح واجهة برمجة التطبيقات في تهيئة العميل. يحافظ هذا النهج على نظافة الشفرة البرمجية وقابليتها للصيانة.

مرر اسم النموذج كـ uncensored. تتعامل المكتبة مع تسلسل البيانات بتنسيق JSON تلقائياً. تتلقى استجابات منظمة يسهل تحليلها في منطق تطبيقك.

تعمل هذه الطريقة مع كل من سير العمل المتزامن وغير المتزامن. يمكنك تدفق الاستجابات أو الحصول على النص الكامل مرة واحدة. يعتمد الاختيار على احتياجات تجربة المستخدم. يقلل التدفق من زمن الاستجابة المُدرَك للإجابات الطويلة.

احفظ مفتاح API الخاص بك بأمان. لا تثبته بشكل ثابت في التحكم في الإصدارات. استخدم متغيرات البيئة لنشر الإنتاج. يمنع هذا الممارسة التعرض العرضي لبيانات الاعتماد الخاصة بك.

تكامل Node SDK

دمج باستخدام SDK الخاص بـ Node.js للتطبيقات الخلفية. قم بتهيئة العميل باستخدام base URL والمفتاح الخاص بك. يعكس الهيكل تنفيذ Python عن كثب.

استدعاء chat.completions.create مع uncensored النموذج. يدير SDK طلبات HTTP بكفاءة. تحصل على استجابات بتنسيق JSON القياسي.

يعمل هذا بشكل جيد مع خوادم Express أو Fastify. يمكنك تغليف استدعاء واجهة برمجة التطبيقات في معالج المسار. تعامل مع الأخطاء بلطف لإعلام مستخدميك. يشير خطأ 429 إلى أنك تجاوزت حد معدل الطلب.

يظل استهلاك الذاكرة منخفضًا لأننا نتولى المهام الشاقة. خادمك يقوم فقط بمعالجة مدخلات JSON. يتيح هذا الهيكل القياس بسهولة مع قاعدة مستخدميك. لا حاجة لإدارة بنية معقدة.

استخدام الرموز والبث

فعّل البث عن طريق تعيين stream: true في طلبك. تُعيد الـ API شرائح من النص بمجرد توليدها. يحسن هذا تجربة المستخدم للاستجابات الطويلة.

يحتوي كل جزء على بيانات استخدام الرموز. يحتوي الجزء الأخير على إجمالي عدد الرموز للطلب. يمكنك تتبع التكاليف في الوقت الفعلي. تساعدك هذه الشفافية في إدارة رصيدك المدفوع مسبقًا بفعالية.

تُعالج الأخطاء أثناء البث عبر رموز HTTP القياسية. يوقف خطأ 402 البث إذا نفد الرصيد. يمكنك الاستئناف أو إعادة المحاولة بعد الإضافة. العملية بسيطة.

يقلل البث من الوقت المستغرق للوصول إلى أول بايت. يرى المستخدمون التقدم فورًا. هذا المكون أساسي لواجهات الدردشة. يجعل الذكاء الاصطناعي غير الخاضع للرقابة يبدو متجاوبًا وديناميكيًا.

حدود المعدلات ونافذة السياق

حدودنا سخية لمعظم حالات الاستخدام. تحصل على 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح. يمكنك إجراء 8 طلبات متزامنة في نفس الوقت. هذا يدعم التطبيقات عالية الإنتاجية دون اختناقها.

سعة نافذة السياق هي 100,000 رمز إجمالاً. ويشمل ذلك كلًا من النص التوجيهي والإكمال. الحد الأقصى للإخراج لكل طلب هو 16,000 رمز. اضبط max_tokens بشكل صريح لتجنب الافتراضات. الحد الأقصى الافتراضي هو 2,048 رمز.

تساعدك رموز الأخطاء في تصحيح الأخطاء بسرعة. يعني 401 مفتاحاً غير صالح. يعني 402 عدم وجود رصيد. يعني 429 تجاوز حد المعدل. تحقق من جسم الاستجابة للحصول على التفاصيل. لا تتوفر استرداد للأرصدة، لكن الأخطاء تُصلح عبر الدعم.

يجب أن تكون أحجام طلبات أقل من 8 ميجابايت. يضمن هذا القيد أداءً مستقراً. خطط لحجم حمولة البيانات وفقاً لذلك. قد تحتاج المستندات الكبيرة إلى التقسيم. يحافظ هذا النهج على زمن استجابة منخفض وثابت.

cURL

Copycurl https://api.openaitokenpricing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "calculate cost for 100k tokens"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openaitokenpricing.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.openaitokenpricing.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);

التدفق

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)