Bazowy URL i autoryzacja
Nasz API znajduje się pod adresem https://api.huggingfacellmapi.com/v1. Uwierzytelniasz się za pomocą tokena Bearer wysłanego w Authorization Nagłówek. Wygeneruj swój klucz natychmiast poprzez Pobierz klucz API strony przy użyciu Google lub e-maila. Zachowaj ten klucz w sekrecie; każda osoba, która go posiada, może wydać Twoje z góry opłacone kredyty. Jeśli go zgubisz, wygeneruj nowy, aby zastąpić stary aktywny klucz. Nie jest wymagany numer telefonu, aby rozpocząć.
Pierwsze żądanie z użyciem cURL
Wyślij surowy ładunek JSON, aby przetestować endpoint natychmiast. Użyj identyfikatora modelu uncensored obejścia standardowych filtrów. Poniższe polecenie cURL demonstruje podstawowe żądanie generowania tekstu.
curl https://api.huggingfacellmapi.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the release notes for version three point zero five"}]
}'To zwraca obiekt JSON zawierający wygenerowany tekst. Sprawdź choices tablica dla rzeczywistej zawartości. Jeśli otrzymasz błąd 401, zweryfikuj, czy klucz jest poprawny i aktywny.
Integracja SDK Python
Użyj oficjalnego openai Biblioteka Python zapewniająca czysty interfejs. Wskaż klienta na nasz adres bazowy i ustaw swój klucz API. To podejście automatycznie obsługuje ponawianie prób i parsowanie JSON.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.huggingfacellmapi.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)Zainstaluj pakiet za pomocą pip. Następnie możesz wywołać endpoint chat completions tak samo, jak w przypadku OpenAI. Obiekt odpowiedzi daje Ci dostęp do zużycia tokenów i powodów zakończenia generowania.
Konfiguracja klienta Node.js
Programiści JavaScript mogą użyć openai pakiet Node. Skonfiguruj klienta z naszym konkretnym bazowym URL. Gwarantuje to, że wszystkie żądania są kierowane przez nasze serwery bez ograniczeń.
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.huggingfacellmapi.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);Uruchom ten fragment kodu w środowisku Node. Demonstruje on prosty wywołanie synchroniczne. Możesz łatwo zintegrować go z trasami Express lub funkcjami serverless.
Odpowiedzi strumieniowe
Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true. Serwer wysyła zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) zawierające częściowe tokeny. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla użytkowników końcowych.
stream = 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)Analizuj każdy fragment po jego nadejściu. Ostatni fragment zawiera całkowite zużycie tokenów dla żądania. Jest to przydatne przy budowaniu interfejsów czatu, które wypisują odpowiedzi w czasie rzeczywistym.
Limity, Błędy i Kontekst
Okno kontekstowe wynosi 100 000 tokenów łącznie dla promptu i uzupełnienia. Możesz zażądać do 16 000 tokenów wyjściowych. Błędy takie jak 401 oznaczają nieprawidłowy klucz, a 402 oznacza niewystarczający kredyt. Limity szybkości ograniczają Cię do 300 żądań na minutę. Żądania przekraczające 8 MB zostaną odrzucone. Błędy podczas przetwarzania nie zużywają kredytów.
