תיעוד API למפתחים

הגדרת כתובת הבסיס ואימות

התחל בתצורת הלקוח עם כתובת הבסיס והמפתח הנכונים. ה-API שלנו נמצא ב-HTTPS://api.llamaapikey.com/v1. תצורה זו עובדת עם ה-SDKs הרשמיים של OpenAI וכל לקוח תואם. עליך רק לשנות את כתובת הבסיס ולספק את המפתח שלך. אנו לא משתמשים בהפניית מודלים או בנעילת ספק.

• כתובת URL בסיסית: HTTPS://api.llamaapikey.com/v1
• מזהה מודל: "uncensored"
• אימות: כותרת Authorization: Bearer YOUR_API_KEY

Copycurl https://api.llamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate API key for llama model usage"}]
  }'

שליחת בקשות ל-/v1/chat/completions

שלח בקשת POST סטנדרטית לנקודת הקצה chat completions. מזהה המודל הוא "uncensored". הוא מטפל ביעילות ב-input ו-output של טקסט. ניתן להתאים פרמטרים כמו temperature או top_p. שגיאות לא צורכות אשראי. סירובים לתוכן סטנדרטי הם ללא תשלום.

Copyfrom openai import OpenAI

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

תגובות בזרם באמצעות SSE

אפשרו זרימה על ידי הגדרת stream: true. אתה מקבל אירועי Server-Sent Events (SSE) לפלט בזמן אמת. הפסגה האחרונה מכילה את פרטי שימוש הטוקנים. גישה זו אידיאלית לממשקי צ'אט. יש לך משוב מיידי ללא המתנה לתגובה המלאה.

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)

קריאת פונקציות ושימוש בכלים

השתמשו בפורמט הכלים הסטנדרטי (tools) לקריאת פונקציות. הגדירו את הפונקציות שלכם ב- tools מערך. המודל תומך ב tool_choice לביצוע כפוי או אוטומטי. אתה יכול גם לאכוף מצב JSON עם response_format. זה מבטיץ פלט מבני לאפליקציות שלך.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

מצב JSON ועיצוב תגובה

כפה על המודל להפיק JSON תקין. הגדר response_format אל {"type": "json_object"}. זה מונע תגובות פגומות במנתח שלך. זה עובד לצד קריאת פונקציות. אתה מקבל מבני נתונים אמינים ללוגיקה של השרת שלך.

Copycurl https://api.llamaapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate API key for llama model usage"}]
  }'

הבנת שימוש בטוקנים ותשלום

אתה משלם עבור שימוש אמיתי בטוקנים. שגיאות ודחיות הן בחינם. חלון ההקשר הוא 100,000 טוקנים. פלט מקסימלי הוא 16,000 טוקנים. מגבלת קצב היא 300 בקשות לדקה. טפל ב-401 למפתחות לא חוקיים. טפל ב-402 לחוסר אשראי. טפל ב-429 למגבלות קצב.

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)