เริ่มต้นใช้งาน: AI แบบไม่เซ็นเซอร์สำหรับ coding API

ข้อกำหนดเบื้องต้นและ URL ฐาน

รับคีย์ API จากแดชบอร์ด ใช้ URL พื้นฐานนี้สำหรับคำขอทั้งหมด: https://api.uncensoredaiforcoding.com/v1. ทำงานกับ SDK ของ OpenAI ใดๆ ก็ได้

ติดตั้ง SDK ทางการ

ติดตั้งแพ็กเกจในสภาพแวดล้อมของคุณ สิ่งนี้รับประกันความเข้ากันได้กับมาตรฐาน AI การเขียนโค้ด uncensored

Copyfrom openai import OpenAI

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

ทำการขอข้อมูลครั้งแรก

ส่ง completion แบบง่ายเพื่อทดสอบการเชื่อมต่อ รหัสโมเดลคือ uncensored.

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

เปิดใช้งานสตรีมสำหรับผลลัพธ์แบบเรียลไทม์

สตรีมการตอบกลับเพื่อจัดการบล็อกโค้ดที่ยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ใช้ stream flag

Copyimport OpenAI from "openai";

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

จัดการข้อผิดพลาดและขีดจำกัดการใช้งาน

คาดหวังข้อผิดพลาด 429 หากถึง 300 คำขอต่อนาที หน้าต่างบริบทคือ 100,000 tokens output สูงสุดคือ 16,000 tokens

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)

ใช้โหมด JSON สำหรับข้อมูลที่มีโครงสร้าง

บังคับใช้เอาต์พุตที่มีโครงสร้างสำหรับตัวแยกวิเคราะห์โค้ดของคุณ ตั้งค่า response_format เพื่อ {"type": "json_object"}.