Uncensored LLM API: Документация

Базовый URL и аутентификация

Наш API находится по адресу https://api.huggingfacellmapi.com/v1. Вы аутентифицируетесь с помощью токена Bearer, отправленного в Authorization Заголовок. Сгенерируйте ключ мгновенно через Получить API-ключ странице с помощью Google или электронной почты. Храните этот ключ в безопасности: любой, кто им владеет, может потратить ваши предоплаченные кредиты. Если вы его потеряете, сгенерируйте новый, чтобы заменить старый активный ключ. Для начала не требуется номер телефона.

Первый запрос с cURL

Отправьте необработанный JSON-пакет для немедленной проверки конечной точки. Используйте идентификатор модели uncensored чтобы обойти стандартные фильтры. Следующая команда cURL демонстрирует базовый запрос на генерацию текста.

Copycurl 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"}]
  }'

Это возвращает объект JSON, содержащий сгенерированный текст. Проверьте choices массив для фактического содержимого. Если вы получаете ошибку 401, проверьте, правильна ли ваша ключ и активна ли она.

Интеграция Python SDK

Используйте официальный openai Python-библиотека для удобного интерфейса. Укажите клиенту базовый URL и установите ваш API-ключ. Этот подход автоматически обрабатывает повторные попытки и парсинг JSON.

Copyfrom 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)

Установите пакет с помощью pip. Затем вы можете вызывать конечную точку чат-завершений так же, как и в OpenAI. Объект ответа предоставляет доступ к использованию токенов и причинам завершения.

Настройка клиента Node.js

Разработчики JavaScript могут использовать openai Node пакет. Настройте клиент с нашим конкретным базовым URL. Это гарантирует, что все запросы маршрутизируются через наши серверы без ограничений.

Copyimport 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);

Запустите этот фрагмент кода в среде Node. Он демонстрирует простой синхронный вызов. Вы можете легко интегрировать его в маршруты Express или serverless-функции.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, установив stream: true. Сервер отправляет события Server-Sent Events (SSE), содержащие частичные токены. Это снижает воспринимаемую задержку для конечных пользователей.

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)

Анализируйте каждый чанк по мере поступления. Последний чанк содержит общее количество токенов для запроса. Это полезно для создания интерфейсов чата, которые выводят ответы в реальном времени.

Лимиты, Ошибки и Контекст

Окно контекста составляет 100 000 токенов для промпта и завершения вместе. Вы можете запросить до 16 000 выходных токенов. Ошибки 401 указывают на недействительный ключ, а 402 — на недостаточный баланс. Лимиты частоты ограничивают вас 300 запросами в минуту. Запросы размером более 8 МБ будут отклонены. Ошибки при обработке не расходуют ваши кредиты.