เอกสาร API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI

URL ฐาน & การตรวจสอบสิทธิ์

เริ่มต้นโดยชี้ client ของคุณไปยัง HTTPS://api.polskillm.com/v1 สร้าง key บนแดชบอร์ดของเราโดยใช้ Google หรืออีเมล จากนั้นส่ง key นั้นใน Authorization header เป็น Bearer token ไม่จำเป็นต้องใช้เบอร์โทรศัพท์สำหรับการสมัคร รับการเข้าถึงโมเดล uncensored สำหรับโปรเจกต์ของคุณอย่างรวดเร็ว

คำขอครั้งแรก

ส่งคำขอ POST ไปยัง /v1/chat/completions พร้อม id โมเดล "uncensored" API ยอมรับพารามิเตอร์มาตรฐานเช่น temperature และ top_p เพื่อควบคุมความสร้างสรรค์ ด้านล่างนี้คือตัวอย่าง curl เบื้องต้นเพื่อตรวจสอบการเชื่อมต่อของคุณและรับข้อความตอบกลับ

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"}]
  }'

ตรวจสอบว่าโครงสร้าง response สอดคล้องกับรูปแบบ OpenAI สำหรับการผสานรวมที่ราบรื่นเข้ากับเครื่องมือที่มีอยู่ของคุณ

การผสานรวม SDK Python

ใช้ไลบรารี Python ทางการของ OpenAI โดยกำหนด base URL ให้ชี้ไปยัง endpoint ของเรา วิธีนี้ช่วยให้เข้ากันได้กับโค้ดเบสปัจจุบันของคุณ ขณะเดียวกันก็ใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI แบบ uncensored ของเรา SDK จะจัดการ tokenization และการจัดรูปแบบ request ให้คุณโดยอัตโนมัติ

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)

นำเข้าไลบรารีและกำหนดค่าไคลเอนต์ด้วยคีย์ API ของคุณเพื่อเริ่มสร้างเนื้อหาได้ทันที

การตั้งค่าไคลเอนต์ Node.js

เริ่มต้นใช้งานแพ็คเกจ npm ของ OpenAI ด้วย base URL แบบกำหนดเองและ key ลับของคุณ การตั้งค่านี้ทำงานกับแอปพลิเคชัน Node.js ใดๆ ที่ต้องการเข้าถึงโมเดลแบบไม่จำกัดโดยตรง กำหนดค่า instance ของ client ให้ชี้ไปยังเซิร์ฟเวอร์ของเราสำหรับการตอบสนองที่มีความหน่วงต่ำ

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);

เรียกใช้เมธอด chat.completions.create เพื่อส่ง prompt ของคุณและรับเอาต์พุตของโมเดล

การตอบกลับแบบสตรีมมิ่ง

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream: true ในการร้องขอของคุณ API ส่งคืนเหตุการณ์ที่ส่งโดยเซิร์ฟเวอร์ (SSE) ทำให้คุณสามารถประมวลผลโทเค็นเมื่อสร้างเสร็จ ซึ่งช่วยลดความล่าช้าที่รับรู้ได้สำหรับผู้ใช้ที่โต้ตอบกับ LLM NSFW หรือทางเลือก AI ตัวละครแบบเรียลไทม์

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)

จัดการ delta objects ในแต่ละ chunk เพื่อประกอบ response สุดท้ายหรืออัปเดต UI แบบเพิ่มทีละส่วน

อัตราจำกัด & ข้อผิดพลาด

คุณจำกัดการใช้งานที่ 300 requests ต่อนาที และ 8 concurrent requests ต่อ key หากเกินขีดจำกัดนี้คุณจะได้รับ status code 429 ข้อผิดพลาดทั่วไปรวมถึง 401 สำหรับ keys ที่ไม่ถูกต้อง และ 402 เมื่อเครดิตแบบ prepaid หมด พื้นที่ context window รองรับ 100,000 tokens รวมกัน โดยไม่มี output cap แยก