Szybki start: Plug-and-Play API Kompatybilny z OpenAI

Zmień base_url i ustaw klucz API

Pierwszym krokiem jest wskazanie Twojego SDK na nasz punkt końcowy. Użyj https://api.whatisopenrouterai.com/v1 jako swój bazowy adres URL i wklej swój klucz z panelu. Ta jedna zmiana przekierowuje wszystkie wywołania do naszego modelu językowego dużej klasy bez cenzury, zachowując jednocześnie standardowe nagłówki kompatybilne z OpenAI.

• Wygeneruj klucz przez Google lub e-mail.
• Przechowuj go w zmiennych środowiskowych.
• Upewnij się, że klucz działa z prostym żądaniem.

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"}]
  }'

Wysyłaj żądania do /v1/chat/completions

Nasze API akceptuje standardowe uzupełnienia czatu z wejściem tekstowym i zwraca wynik tekstowy. Wysyłasz żądanie POST do /v1/chat/completions endpoint z identyfikatorem modelu i historią wiadomości. Identyfikator modelu to po prostu uncensored, który dostroi model do odpowiadania bez odmów treści dla treści dla dorosłych.

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)

Strumuj tokeny z SSE

Strumieniowanie zapewnia informację zwrotną w czasie rzeczywistym za pomocą zdarzeń wysłanych przez serwer. Każdy fragment zawiera częściowy tekst, a ostatni fragment zawiera statystyki użycia tokenów. Podejście to utrzymuje interfejs użytkownika responsywny podczas oczekiwania na ukończenie odpowiedzi długich.

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);

Wymuś json_object z response_format

Korzystaj z response_format parametr ustawiony na {"type": "json_object"} do wymuszenia ścisłego wyjścia JSON. Zapewnia to przewidywalne parsowanie dla Twoich aplikacji bez polegania na zgadywaniu przez model poprawnej struktury za każdym razem.

Używaj narzędzi i tool_choice

Wywoływanie funkcji działa dokładnie jak standardowe API OpenAI. Zdefiniuj swoje narzędzia w żądaniu, a model zwróci strukturalne argumenty, gdy to odpowiednie. Możesz wymusić użycie narzędzi za pomocą tool_choice lub pozwolić modelowi zdecydować na podstawie kontekstu.

Sprawdź dostępne modele

Zapytanie GET /v1/models do wyświetlenia pojedynczego dostępnego modelu bez cenzury. To endpoint zwraca ID modelu i szczegóły, potwierdzając, że nasza usługa jest aktywna i gotowa do przyjmowania żądań. Nie oferujemy wyboru wielu modeli, co utrzymuje integrację prostą i skoncentrowaną.

Strumieniowanie

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)