Référence API : Chat Completions

URL de base et authentification

Utilisez l'URL de base pour acheminer les requêtes vers notre LLM uncensored. Incluez votre clé API dans le Authorization header pour chaque requête. Cela garantit que vos appels sont authentifiés et facturés correctement sur votre crédit prépayé. Vous pouvez générer une clé instantanément via Google ou e-mail sur la page d'inscription.

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

Le point de terminaison accepte des charges utiles JSON standard. Si vous utilisez un client tiers, mettez à jour l'URL de base pour qu'elle pointe ici. Votre clé API agit comme l'unique identifiant pour votre compte.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des messages au POST /v1/chat/completions point de terminaison pour générer du texte. L'ID du modèle est toujours uncensored. Ce point de terminaison gère l’entrée textuelle et renvoie une sortie textuelle sans modalités supplémentaires. Il est conçu pour le jeu de rôle, l’écriture ou les tâches de programmation qui ne nécessitent aucun refus.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configurez votre bibliothèque cliente avec l'URL de base correcte. Le SDK gère la sérialisation JSON pour vous. Vous pouvez diffuser les réponses ou attendre la complétion complète. Le modèle s'exécute sur nos serveurs, vous n'avez donc pas besoin de ressources GPU locales.

Réponses en streaming et consommation de jetons

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des fragments via des événements envoyés par le serveur. Le dernier fragment contient les statistiques totales d'utilisation des jetons. Cela vous permet de suivre les coûts en temps réel sans appels API supplémentaires. Le streaming est idéal pour les applications interactives où la latence est importante.

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)

Analysez le flux pour afficher les tokens à mesure qu'ils arrivent. Le dernier chunk inclut l'utilisation totale des usage objet. Vous pouvez accumuler ces comptes pour votre propre tableau de bord de facturation. Les erreurs lors du streaming sont gérées de manière transparente.

Appel de fonction et mode JSON

Utilisez le tools le paramètre pour l'appel de fonctions. Le modèle prend en charge la sortie structurée via response_format défini à json_object. Cela garantit un analyse prévisible pour la logique de votre backend. Vous pouvez définir des schémas complexes pour votre application.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Définissez vos fonctions dans le corps de la requête. Le modèle les invoquera ou renverra des données JSON. Cette fonctionnalité fonctionne avec le modèle uncensored comme avec les API OpenAI standard. Vous pouvez combiner les outils et le mode JSON selon vos besoins.

Limites de débit et codes d'erreur

L'API impose des limites strictes pour garantir la stabilité. Vous pouvez effectuer 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. Le corps de la requête ne doit pas dépasser 8 Mo. Les erreurs renvoient des codes d'état HTTP standard. Une erreur 401 signifie que votre clé est invalide. Une erreur 402 indique un crédit insuffisant. Une erreur 429 signale que vous avez atteint la limite de débit.

Paramètres du modèle et fenêtre de contexte

La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens pour le prompt et la complétion combinés. Vous pouvez définir temperature, top_p, et seed pour le contrôle. La sortie maximale est de 16 000 jetons par requête. Ces paramètres permettent un ajustement fin de la créativité et du déterminisme. Ajustez les paramètres en fonction de votre cas d'utilisation.

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

Passez ces paramètres dans le corps JSON. Le modèle répond selon vos paramètres. Utilisez seed pour des résultats reproductibles. Le modèle uncensored respecte ces contraintes tout comme n'importe quel autre LLM.

Calcul des coûts et nombres de tokens

Payez uniquement ce que vous consommez. Le tarif est de 0,15 $ par 1M de tokens d'entrée et de 0,50 $ par 1M de tokens de sortie. Les erreurs et les refus sont gratuits. Votre crédit prépayé n'expire jamais. Vous pouvez recharger avec des cryptomonnaies à tout moment. L'API renvoie les comptes de tokens dans chaque réponse. Suivez votre consommation via les usage objet.

Copycurl https://api.abliteratedllmonline.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the python dependencies for this flask app"}]
  }'

Surveillez votre solde sur le tableau de bord. Le crédit est facturé après chaque requête. Pas de frais mensuels ni d'abonnements. Vous pouvez commencer avec un essai gratuit. Utilisez l'API en toute confiance sans coûts cachés.