Snabbstart: Drop-in OpenAI-kompatibelt API

Ändra base_url och ange API-nyckel

Det första steget är att peka ditt SDK mot vår slutpunkt. Använd https://api.whatisopenrouterai.com/v1 som din bas-URL och klistra in din nyckel från kontrollpanelen. Denna enda ändring omdirigerar alla anrop till vår obegränsade stora språkmodell medan dina standard OpenAI-kompatibla rubriker behålls.

• Generera en nyckel via Google eller e-post.
• Lagra det i dina miljövariabler.
• Verifiera att nyckeln fungerar med en enkel förfrågan.

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"}]
  }'

Skicka begäranden till /v1/chat/completions

Vårt API accepterar standard chattkompletteringar med textinmatning och returnerar textoutput. Du skickar en POST-begäran till /v1/chat/completions slutpunkt med ditt modell-ID och meddelandehistorik. Modell-ID:t är helt enkelt uncensored, som ställer in modellen att svara utan avslag för lagligt vuxet innehåll.

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)

Strömma token med SSE

Streaming ger realtidsfeedback via Server-Sent Events. Varje chunk innehåller delvis text, och den sista chunken innehåller tokenanvändningsstatistik. Detta tillvägagångssätt håller ditt användargränssnitt responsivt medan du väntar på att långtextsvaren ska slutföras.

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);

Tvinga json_object med response_format

Använd den response_format parametern inställd till {"type": "json_object"} för att tvinga fram strikt JSON-utdata. Detta säkerställer förutsägbar parsning för dina applikationer utan att lita på modellen att gissa rätt struktur varje gång.

Använd verktyg och tool_choice

Function calling fungerar exakt som den standardiserade OpenAI-API:t. Definiera dina verktyg i begäran, och modellen returnerar strukturerade argument när det är lämpligt. Du kan tvinga fram verktsanvändning med tool_choice eller låt modellen bestämma baserat på kontexten.

Kontrollera tillgängliga modeller

Fråga GET /v1/models för att se den enda obegränsade modellen som är tillgänglig. Detta slutpunkt returnerar modell-ID:t och detaljer, vilket bekräftar att vår tjänst är aktiv och redo att ta emot förfrågningar. Vi erbjuder inte flera modellval, vilket håller integrationen enkel och fokuserad.

Strömning

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)