Dokumentacja API Kompatybilnego z OpenAI

Bazowy URL & Autoryzacja

Zacznij od wskazania klienta na HTTPS://api.polskillm.com/v1. Wygeneruj klucz na naszym panelu za pomocą Google lub e-maila, a następnie przekaż go w Authorization nagłówek jako token Bearer. Nie jest wymagany numer telefonu do rejestracji, co zapewnia szybki dostęp do modelu bez cenzury dla Twoich projektów.

Pierwsze żądanie

Wyślij żądanie POST do /v1/chat/completions z identyfikatorem modelu "uncensored". API akceptuje standardowe parametry takie jak temperature i top_p kontrolować kreatywność. Poniżej znajduje się podstawowy przykład curl służący do sprawdzenia połączenia i uzyskania odpowiedzi tekstowej.

Copycurl https://api.polskillm.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Translate this log entry to English"}]
  }'

Sprawdź, czy struktura odpowiedzi odpowiada formatowi OpenAI dla bezproblemowej integracji z istniejącymi narzędziami.

Integracja SDK Python

Użyj oficjalnej biblioteki Pythona OpenAI, ustawiając base URL na nasz punkt końcowy. To podejście zapewnia kompatybilność z Twoim obecnym kodem, jednocześnie wykorzystując możliwości naszego AI bez cenzury. SDK automatycznie zajmuje się tokenizacją i formatowaniem żądań.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Zaimportuj bibliotekę i skonfiguruj klienta swoim kluczem API, aby natychmiast rozpocząć generowanie treści.

Konfiguracja klienta Node.js

Zainicjuj pakiet npm OpenAI, podając niestandardowy base URL i swój klucz tajny. To ustawienie działa z dowolną aplikacją Node.js wymagającą bezpośredniego dostępu do modelu bez ograniczeń. Skonfiguruj instancję klienta tak, aby wskazywała nasze serwery dla odpowiedzi o niskim opóźnieniu.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Wywołaj metodę chat.completions.create, aby wysłać prompt i otrzymać wynik modelu.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w Twoim żądaniu. API zwraca zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE), umożliwiając przetwarzanie tokenów w miarę ich generowania. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla użytkowników interagujących z NSFW LLM lub alternatywami dla AI postaci w czasie rzeczywistym.

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)

Obsługuj delta obiekty w każdym cząstkowym pakiecie, aby złożyć ostateczną odpowiedź lub aktualizować interfejs użytkownika stopniowo.

Limity prędkości & błędy

Limit to 300 żądań na minutę i 8 żądań równoległych na klucz. Jeśli przekroczysz te limity, otrzymasz kod statusu 429. Powszechne błędy to 401 dla nieprawidłowych kluczy i 402, gdy wyczerpane zostaną środki zaliczki. Okno kontekstowe obsługuje łącznie 100,000 tokenów, bez osobnego limitu wyjściowego.