Integrazione rapida del modello grande senza censura tramite API

Configurazione di base

Il punto chiave per connettersi al gateway API è configurare correttamente l'URL di base e le credenziali di autenticazione. Il nostro servizio è completamente compatibile con il protocollo OpenAI: devi solo impostare l'URL di base su https://api.llmzhongzhuan.com/v1 e includere la tua chiave API nelle intestazioni delle richieste.

A ogni account viene assegnata una sola chiave API, che viene visualizzata immediatamente dopo la registrazione. Se desideri cambiarla, puoi rigenerarla dal pannello di controllo; la chiave precedente diventerà immediatamente invalida. Questa progettazione semplifica il processo di autenticazione, garantendo la sicurezza dell'accesso. Non supportiamo la gestione parallela di più chiavi; ti consigliamo di conservare la chiave in modo appropriato in base all'architettura della tua applicazione.

Interfaccia conversazionale generativa

L'interfaccia conversazionale standard si trova su POST /v1/chat/completions. Il corpo della richiesta deve includere model (fisso su uncensored), l'array messages e parametri opzionali. L'interfaccia supporta risposte non in streaming, adatta per scenari che richiedono risultati completi.

Il modello gira su server GPU ad alte prestazioni indipendenti, con una finestra di contesto fino a 100.000 token. Che si tratti di elaborazione di testi lunghi o di esecuzione di istruzioni complesse, offre un'esperienza di accesso API nativo stabile.

复制curl https://api.llmzhongzhuan.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Risposta in streaming (SSE)

Per le applicazioni che richiedono feedback in tempo reale, abilita il parametro stream: true per ottenere risposte in blocco tramite Server-Sent Events (SSE). Il trasferimento in streaming riduce significativamente il tempo alla prima parola (TTFT), migliorando l'esperienza utente.

Il server invia continuamente frammenti JSON fino alla fine della risposta. Il client deve assemblare questi frammenti per generare il testo completo. Questo modello è ideale per chatbot o scenari di generazione di contenuti in tempo reale, garantendo che i dati raggiungano rapidamente gli utenti finali.

复制from openai import OpenAI

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

Query elenco modelli

Puoi ottenere l'elenco dei modelli attualmente disponibili tramite GET /v1/models. La richiesta restituirà una risposta JSON standard contenente campi come id, object e owned_by.

Attualmente è disponibile un solo ID modello: uncensored. Questo è un modello a pesi aperti, ottimizzato specificamente per rimuovere la censura sui contenuti, adatto per contenuti per adulti, ricerca sulla sicurezza e temi controversi. Nota che non offriamo servizi di embedding (Embedding) o generazione multimodale, concentrandoci esclusivamente sulla conversazione testuale.

复制import OpenAI from "openai";

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

Gestione errori e limiti di richiesta

Il servizio segue le norme standard sui codici di stato HTTP. 401 Unauthorized indica che la chiave API non è valida; 402 Payment Required indica che il saldo dell'account è insufficiente e devi ricaricarlo per continuare a inviare richieste; 429 Too Many Requests indica che è stato attivato il limite di richieste, con un limite attuale di 300 richieste al minuto.

Inoltre, la dimensione massima del corpo della richiesta è di 8 MB. In caso di limitazione, ti consigliamo di implementare una strategia di nuovo tentativo con backoff esponenziale. Il nostro servizio AI senza censura garantisce l'equità nella distribuzione delle risorse mantenendo un alto throughput.

复制stream = 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)

Codice di esempio

Di seguito è riportato un esempio completo di richiesta in streaming utilizzando l'SDK Python. Il codice mostra come inizializzare il client, costruire la cronologia dei messaggi e gestire il flusso di dati SSE.

Assicurati di aver installato la libreria openai e di aver sostituito YOUR_API_KEY con la chiave effettiva. Questo esempio mostra chiaramente come ottenere risultati di generazione AI illimitati in tempo reale tramite l'interfaccia api zhongzhuan, facilitando l'integrazione rapida degli sviluppatori nei sistemi esistenti.