البدء السريع: دمج واجهة برمجة التطبيقات لنموذج اللغات الكبير غير الخاضع للرقابة

ثبّت OpenAI SDK

ابدأ بإضافة المكتبة الرسمية إلى مشروعك. يضمن ذلك التوافق مع المعلمات القياسية مثل درجة الحرارة و top_p. تتعامل المكتبة مع التسلسل تلقائياً.

• يدعم بيئات Python وJavaScript.
• تدير تجميع الاتصالات بكفاءة.
• يبقى متوافقًا مع هياكل واجهة البرمجة القياسية المتوافقة مع OpenAI.

ثبّت الحزمة باستخدام مدير الحزم المفضل لديك. تعد هذه الخطوة بيئةك للتكامل الفوري.

لا تحتاج إلى إصدار محدد للتوليد النصي الأساسي. تدعم المكتبة رؤوس المصادقة القياسية بسلاسة.

تكوين عنوان URL الأساسي الخاص بك

وجّه عميلك إلى نقطة النهاية لدينا لتجاوز فلاتر المحتوى القياسية. استخدم عنوان URL الأساسي https://api.openaipricingapi.com/v1 لجميع الطلبات. يؤدي هذا التغيير الوحيد إلى تحويل حركة المرور إلى بنية الذكاء الاصطناعي غير الخاضع للرقابة.

قم بتعيين مفتاح API الخاص بك في المعيار Authorization الرأس. مرر المفتاح الذي حصلت عليه من لوحة التحكم. يتحقق العميل من صحة البيانات الاعتمادية قبل إرسال البيانات.

تأكد من استخدام معرف النموذج uncensored للأداء الأمثل. يحدد هذا المعرف الخادم الذي سيتم توجيه طلبك إليه. لا يتم دعم معرفات النماذج الأخرى.

أجرِ أول إكمال محادثة لك

أرسل رسالة بسيطة للتحقق من الاتصال. استخدم نقطة إكمال المحادثة القياسية مع موجه نظام ورسالة مستخدم. تعيد الاستجابة النص مباشرة.

تحقق من رمز الحالة لتأكيد النجاح. يشير رمز 200 OK إلى معالجة الطلب بشكل صحيح. تُعيد الأخطاء أكواداً محددة لتصحيح الأخطاء.

راجع المخرجات من حيث الدقة. يجيب النموذج دون رفض المحتوى القانوني للبالغين. اختبر بمواضيع متنوعة للتحقق من السلوك.

تمكين التدفق واستدعاء الوظائف

فعّل التدفق لتلقي الرموز في الوقت الفعلي. تعيين stream=True في طلبك. يعيد العميل أجزاءً مع توفرها. يقلل هذا من زمن الاستجابة المُدرَك بشكل كبير.

الوصول إلى استدعاء الوظائف عن طريق تعريف الأدوات في حمولة الطلب. يعيد النموذج حججاً منظمة للتنفيذ. قم بتحليل مخرج JSON لتشغيل منطق الخادم الخلفي الخاص بك.

ادمج التدفق مع الأدوات لعمليات العمل المعقدة. تعامل مع الاستجابات الجزئية بسلاسة. تأكد من أن كودك يعالج القطعة الأخيرة للحصول على عدد الرموز المميزة.

التعامل مع البيانات والرموز والاستخدام

راقب استهلاك الرمز المميز لإدارة رصيدك المدفوع مسبقاً. تفرض واجهة برمجة التطبيقات $0.15 لكل مليون رمز إدخال و $0.50 لكل مليون رمز إخراج. الأخطاء لا تستهلك الرصيد.

قم بتحليل بيانات الاستخدام من كتلة التدفق النهائية. يوفر هذا عدًا دقيقًا للإدخال والإخراج. تتبع التكاليف في سجلات تطبيقك.

ينطبق الاسترداد فقط على أخطاء الفواتير. لا ينتهي صلاحية الائتمان بعد الشراء. استخدم بيانات الاستخدام للتنبق بإنفاقك المستقبلي بدقة.

فهم حدود المعدلات والأخطاء

تتوقع 429 خطأ إذا تجاوزت 300 طلب في الدقيقة. قم بتقييد عميلك لتجنب الانقطاعات. الطلبات المتزامنة محدودة بـ 8 لكل مفتاح.

A 401 خطأ يشير إلى مفتاح API غير صالح أو مفقود. تحقق من بيانات الاعتماد الخاصة بك في لوحة التحكم. A 402 خطأ يعني أن رصيدك المدفوع مسبقاً قد استنفد.

تدعم نافذة السياق إجمالي 100,000 رمز. تُرجع الطلبات التي تتجاوز هذا الحد خطأ. اضبط حجم الحمولة الخاص بك وفقاً لذلك للحفاظ على الأداء.

cURL

Copycurl https://api.openaipricingapi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the hourly cost per token for the current model tier"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

التدفق

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)