Începe rapid: Drop-in API Compatibil cu OpenAI

Schimbă base_url și setează cheia API

Primul pas este indicarea SDK-ului către endpoint-ul nostru. Utilizați https://api.whatisopenrouterai.com/v1 ca URL-ul tău de bază și lipește-ți cheia din panoul de control. Această singură modificare redirecționează toate cererile către modelul nostru de limbaj mare necenzurat, păstrând antetele standard compatibile cu OpenAI intacte.

• Generează o cheie prin Google sau email.
• Stocați-l în variabilele de mediu.
• Verificați dacă cheia funcționează cu o cerere simplă.

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"}]
  }'

Trimiteți cereri către /v1/chat/completions

API-ul nostru acceptă completări standard de chat cu input text și returnează output text. Trimite o cerere POST la /v1/chat/completions endpoint cu ID-ul modelului tău și istoricul mesajelor. ID-ul modelului este simplu uncensored, care ajustează modelul pentru a răspunde fără refuzuri pentru conținut adult licit.

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)

Transmiteți tokenii cu SSE

Streaming-ul oferă feedback în timp real prin Server-Sent Events. Fiecare fragment conține text parțial, iar fragmentul final include statistici de utilizare a tokenilor. Această abordare menține interfața utilizatorului receptivă în timp ce se așteaptă finalizarea răspunsurilor pe termen lung.

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);

Forțează json_object cu response_format

Folosește response_format parametrul setat la {"type": "json_object"} pentru a impune ieșirea strictă JSON. Acest lucru asigură o analiză predictibilă pentru aplicațiile tale, fără a te baza pe model să ghicească structura corectă de fiecare dată.

Folosește funcțiile și tool_choice

Funcția de apelare a funcțiilor funcționează exact ca API-ul standard OpenAI. Definește-ți instrumentele în cerere, iar modelul va returna argumente structurate atunci când este potrivit. Poți forța utilizarea instrumentelor cu tool_choice sau lăsați modelul să decidă în funcție de context.

Verifică modelele disponibile

Interogare GET /v1/models pentru a vedea singurul model uncensored disponibil. Acest endpoint returnează ID-ul modelului și detaliile, confirmând că serviciul nostru este activ și gata să primească solicitări. Nu oferim multiple opțiuni de modele, menținând integrarea simplă și concentrată.

Streaming

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)