GPT Unfiltered API Quickstart

Cài đặt và Thiết lập

Bắt đầu bằng cách tạo khóa API của bạn trên bảng điều khiển. Bạn có thể đăng nhập bằng Google hoặc sử dụng email và mật khẩu, và khóa sẽ hiển thị ngay lập tức. Sử dụng các SDK chính thức cho bất kỳ ngôn ngữ nào; chúng chỉ yêu cầu URL cơ sở và khóa của bạn. Điều này hoạt động với bất kỳ máy khách tương thích OpenAI nào vì chúng tôi tuân theo giao diện tiêu chuẩn.

• Base URL: https://api.gptunfiltered.cc/v1
• ID Mô hình: uncensored
• Xác thực: Bearer token qua API key

Gửi yêu cầu đầu tiên của bạn

Gửi một yêu cầu hoàn thành văn bản đơn giản để kiểm tra kết nối. Sử dụng POST phương thức trên điểm cuối hoàn thành trò chuyện với ID mô hình của bạn. Phản hồi trả về văn bản thuần mà không có bất kỳ từ chối nội dung nào cho người trưởng thành hợp pháp.

Đây là lệnh cURL tiêu chuẩn để xác minh thiết lập của bạn.

Copycurl https://api.gptunfiltered.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list all python standard library modules"}]
  }'

Phản hồi bao gồm văn bản được tạo ra và thống kê sử dụng token. Bạn có thể tích hợp điều này vào logic ứng dụng của mình.

Phản hồi luồng

Bật chế độ streaming để nhận các token theo thời gian thực. Đặt tham số stream thành true trong thân yêu cầu của bạn. API trả về Server-Sent Events (SSE) cho đầu ra có độ trễ thấp.

Sử dụng đoạn mã Python này để xử lý luồng một cách hiệu quả.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Mỗi chunk chứa một phần văn bản và dữ liệu sử dụng. Hãy thu thập các chunk để tái tạo lại phản hồi đầy đủ. Cách tiếp cận này giảm độ trễ cảm nhận đối với người dùng cuối.

Hỗ trợ Function Calling

Định nghĩa công cụ cho mô hình để thực hiện các hành động có cấu trúc. Định nghĩa lược đồ hàm của bạn trong mảng tools. Mô hình trả về các lệnh công cụ khi phù hợp.

Đây là cách cấu hình gọi hàm trong Node.js.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Xử lý các lệnh gọi công cụ trong mã ứng dụng của bạn. Thực thi hàm và gửi kết quả trở lại mô hình nếu cần. Điều này cho phép các quy trình làm việc phức tạp mà không cần phân tích thủ công.

Chế độ JSON

Buộc đầu ra vào định dạng JSON nghiêm ngặt. Đặt tham số response_format thành json_object. Điều này đảm bảo mô hình trả về JSON hợp lệ mà không có bao markdown.

Sử dụng cấu hình này để phân tích dữ liệu đáng tin cậy trong backend của bạn.

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)

Phản hồi chỉ chứa đối tượng JSON. Hãy xử lý các lỗi phân tích cú pháp một cách khéo léo trong trường hợp các trường hợp biên. Chế độ này rất lý tưởng cho các tích hợp API yêu cầu dữ liệu có cấu trúc.

Giới hạn tốc độ và Chi phí

Theo dõi mức sử dụng để tránh gián đoạn dịch vụ. Giới hạn là 300 yêu cầu mỗi phút mỗi khóa. Bạn có thể có 8 yêu cầu đồng thời bất cứ lúc nào. Kích thước thân yêu cầu được giới hạn ở 8 MB.

Giá cả minh bạch và theo token. Token đầu vào tốn $0.15 cho mỗi triệu token. Token đầu ra tốn $0.50 cho mỗi triệu token. Lỗi và từ chối miễn phí. Sử dụng tín dụng trả trước không thời hạn. Nâng cấp khoản nạp của bạn để nhận tín dụng bonus.

Tham số và Cài đặt

Điều chỉnh hành vi mô hình bằng các tham số tiêu chuẩn. Sử dụng nhiệt độ để kiểm soát tính ngẫu nhiên. Đặt top_p cho lấy mẫu hạt nhân. Xác định các chuỗi dừng để dừng tạo sớm.

Bạn cũng có thể đặt seed cho các đầu ra có thể tái lập. Điều chỉnh presence_penalty và frequency_penalty để ảnh hưởng đến sự lặp lại của token. Các cài đặt này cho phép tinh chỉnh phong cách và độ chính xác của mô hình.

Cửa sổ ngữ cảnh và ràng buộc

Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 100,000 token. Điều này bao gồm cả prompt và completion. Lượng output tối đa là 16,000 token cho mỗi yêu cầu. Nếu bạn không đặt max_tokens, giá trị mặc định là 2,048 token.

Cửa sổ lớn này cho phép xử lý tài liệu rộng rãi. Bạn có thể chuyển các cuộc hội thoại dài hoặc cơ sở mã lớn. Theo dõi việc sử dụng token của bạn để nằm trong giới hạn.