Tài liệu API

Bắt đầu nhanh: Kết nối Yêu cầu Đầu tiên của Bạn

Bắt đầu bằng cách tạo khóa của bạn trên bảng điều khiển. URL cơ sở cho tất cả các yêu cầu là HTTPS://api.filterno.cc/v1. Truyền khóa của bạn trong tiêu đề Authorization dưới dạng mã thông báo bearer. Thiết lập này hoạt động với bất kỳ máy khách tương thích OpenAI tiêu chuẩn nào.

Kiểm tra kết nối ngay lập tức với một yêu cầu hoàn thành đơn giản. Điểm cuối chấp nhận định dạng hội thoại chuẩn và trả về văn bản thô không có bộ lọc nội dung.

Thay thế YOUR_API_KEY bằng chuỗi được cấp cho tài khoản của bạn. Thân yêu cầu xác định mô hình và nội dung tin nhắn. Bạn nhận được một phản hồi chứa văn bản được tạo.

Điểm cuối: POST /v1/chat/completions

Gửi lời nhắc của bạn đến POST /v1/chat/completions. Đây là điểm cuối trò chuyện duy nhất mà chúng tôi hỗ trợ. Bạn cung cấp hướng dẫn hệ thống và tin nhắn người dùng theo định dạng mảng.

Định danh mô hình là "uncensored". Nó xử lý đầu vào văn bản và trả về đầu ra văn bản. Đừng mong đợi tạo hình ảnh hoặc âm thanh ở đây.

Đặt nhiệt độ để kiểm soát tính ngẫu nhiên. Các giá trị cao hơn tạo ra các đầu ra sáng tạo hơn. Các giá trị thấp hơn tạo ra kết quả xác định. API tuân thủ nghiêm ngặt lược đồ OpenAI cho điểm cuối này.

Điểm cuối: GET /v1/models

Xác minh các mô hình có sẵn với yêu cầu GET đến /v1/models. Điểm cuối này trả về danh sách các ID mô hình được hỗ trợ. Bạn sẽ thấy "uncensored" trong phản hồi.

Điểm cuối này xác nhận khóa API của bạn là hợp lệ. Nó cũng hiển thị chi tiết mô hình. Sử dụng nó để gỡ lỗi các sự cố kết nối.

Phản hồi bao gồm ID mô hình và loại đối tượng. Nó không liệt kê giá hoặc giới hạn. Hãy kiểm tra tài liệu để biết tỷ lệ token.

Tham số: Nhiệt độ, Top-P và Công cụ

Kiểm soát sự đa dạng trong sinh văn bản với temperature và top_p. Temperature điều chỉnh phân bố xác suất. Top_p lọc các token có xác suất thấp. Kết hợp chúng để cân bằng giữa sáng tạo và sự tập trung.

Sử dụng gọi hàm cho các tương tác có cấu trúc. Xác định công cụ trong thân yêu cầu. Mô hình có thể gọi các hàm này. Truyền tool_choice để buộc hành vi cụ thể.

Đặt các chuỗi dừng để kết thúc quá trình tạo sớm. Sử dụng seed cho các kết quả có thể tái lập. Penalties về presence và frequency giảm sự lặp lại. Các tham số này tuân theo các quy ước chuẩn của OpenAI.

Phản hồi luồng (SSE) & Sử dụng token

Bật chế độ streaming bằng cách đặt stream thành true. API trả về các Sự kiện được gửi bởi máy chủ (SSE). Mỗi chunk chứa dữ liệu token một phần.

Dữ liệu sử dụng token xuất hiện trong chunk cuối cùng. Hãy đọc nó để theo dõi chi phí. Streaming giảm độ trễ cảm nhận được cho các phản hồi dài. Nó lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực.

Phân tích cẩn thận cấu trúc dữ liệu SSE. Xử lý các ngắt mạng một cách duyên dáng. API đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu thông qua các ranh giới chunk.

Giới hạn, Lỗi và Số học token

Bạn được phép 300 yêu cầu mỗi phút cho mỗi khóa. Độ đồng thời bị giới hạn ở 8 yêu cầu đồng thời. Kích thước thân yêu cầu tối đa là 8 MB.

Cửa sổ ngữ cảnh là 100,000 token. Điều này bao gồm prompt và kết quả. Output tối đa là 16,000 token. Đặt max_tokens để giới hạn việc sử dụng.

Xử lý lỗi bằng cách kiểm tra các mã trạng thái. 401 nghĩa là khóa không hợp lệ. 402 cho biết không còn tín dụng. 429 báo hiệu giới hạn tốc độ. Thử lại với backoff theo cấp số nhân cho lỗi 429.

cURL

Copycurl https://api.filterno.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the top five risks in a standard React application."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Phát trực tiếp

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)