البدء السريع: سهل واجهة برمجة تطبيقات متوافقة مع OpenAI

تغيير base_url وتعيين مفتاح API

الخطوة الأولى هي توجيه مكتبة SDK الخاصة بك إلى نقطة النهاية الخاصة بنا. استخدم https://api.whatisopenrouterai.com/v1 كعنوان URL الأساسي الخاص بك ولصق مفتاحك من لوحة التحكم. هذا التغيير الوحيد يعيد توجيه جميع المكالمات إلى نموذج اللغة الكبير غير الخاضع للرقابة الخاص بنا مع الحفاظ على رؤوس OpenAI المتوافقة القياسية سليمة.

• أنشئ مفتاحاً عبر Google أو البريد الإلكتروني.
• احفظه في متغيرات البيئة الخاصة بك.
• تحقق من أن المفتاح يعمل بطلب بسيط.

Copycurl https://api.whatisopenrouterai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set variable x to five"}]
  }'

أرسل طلبات إلى /v1/chat/completions

تقبل واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا إكمال المحادثات القياسية مع إدخال النص وتعيد إخراج النص. ترسل طلب POST إلى /v1/chat/completions النقطة النهائية مع معرف النموذج وسجل الرسائل. معرف النموذج ببساطة uncensored, الذي يضبط النموذج للإجابة دون رفض المحتوى القانوني للبالغين.

Copyfrom openai import OpenAI

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

قم بتدفق الرموز مع SSE

يوفر التدفق تغذية راجعة في الوقت الفعلي عبر أحداث الإرسال من الخادم. يحتوي كل جزء على نص جزئي، ويشمل الجزء الأخير إحصائيات استخدام الرموز. يحافظ هذا النهج على استجابة واجهة المستخدم أثناء انتظار اكتمال الاستponses طويلة النص.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

فرض json_object باستخدام response_format

استخدم ال response_format المعامل مضبوط على {"type": "json_object"} لإجبار إخراج JSON الصارم. يضمن ذلك تنسيقاً قابلاً للتنبؤ لتطبيقاتك دون الاعتماد على تخمين النموذج للهيكل الصحيح في كل مرة.

استخدم الأدوات وtool_choice

يعمل استدعاء الوظائف تمامًا مثل واجهة برمجة التطبيقات (API) القياسية لـ OpenAI. عرّف أدواتك في الطلب، وسيعيد النموذج حجومات هيكلية عند الاقتضاء. يمكنك إجبار استخدام الأدوات مع tool_choice أو اترك النموذج يقرر بناءً على السياق.

تحقق من النماذج المتاحة

استعلام GET /v1/models لعرض النموذج غير الخاضع للرقابة الوحيد المتاح. يعيد هذا الطرف المعرف الخاص بالنموذج والتفاصيل، مما يؤكد أن خدمتنا نشطة وجاهزة لاستقبال الطلبات. لا نقدم خيارات متعددة للنماذج، مما يجعل التكامل بسيطاً ومركزاً.

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)