Szybki start: Użyj naszego proxy w kilka minut

Skonfiguruj swój bazowy adres URL

Wskaż klienta na naszą bramę, aby ominąć standardowe filtry. Adres bazowy zastępuje domyślny punkt końcowy dostawcy wartością https://api.proxyapiopenai.com/v1. Ta pojedyncza zmiana przekierowuje wszystkie żądania przez naszą infrastrukturę bez filtrów, bez konieczności modyfikacji kodu poza zmianą ciągu adresu URL. Możesz zweryfikować łączność, sprawdzając dostępne modele.

Punkt końcowy obsługuje standardowe parametry kompatybilne z OpenAI. Upewnij się, że Twoja biblioteka kieruje się do właściwej ścieżki, aby uniknąć błędów 404.

Skonfiguruj swój klucz API

Uwierzytelnianie opiera się na pojedynczym tokenie bearer wygenerowanym podczas rejestracji. Pobierz swój klucz z panelu i przypisz go do OPENAI_API_KEY zmienna środowiskowa. Nasz proxy weryfikuje ten klucz względem salda kredytu prepayowanego, a nie poziomów subskrypcji. Użyj klucza natychmiast; jest aktywny w momencie jego wygenerowania.

Chroń swój klucz. W przeciwieństwie do standardowych dostawców, nie oferujemy wielu kluczy na konto, więc traktuj ten token jako swoje główne poświadczenie dostępu.

Wykonaj pierwsze żądanie

Wyślij standardowe żądanie chat completion, aby przetestować łączność. Identyfikator modelu uncensored zapewnia, że otrzymujesz wyjścia bez odrzuceń treści dla legalnych tematów dla dorosłych. Poniższy przykład demonstruje podstawowe wywołanie generowania tekstu przy użyciu domyślnej składni curl.

Copycurl https://api.proxyapiopenai.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the provided log output."}]
  }'

To żądanie zwraca odpowiedź w postaci zwykłego tekstu. System ignoruje skomplikowaną logikę routingu, zapewniając bezpośredni dostęp do wag modelu.

Integracja Python SDK

Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI do interakcji z naszym proxy. Zainicjuj klienta, podając niestandardowy URL bazowy i klucz API. To podejście zachowuje kompatybilność z istniejącymi bazami kodu, jednocześnie przenosząc backend na nasz bezcenzurowany model. SDK automatycznie zarządza serializacją.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Uruchom ten skrypt, aby sprawdzić, czy Twoje środowisko poprawnie przekazuje żądania do naszych serwerów. Struktura odpowiedzi odpowiada standardowym formatom JSON OpenAI.

Integracja SDK Node

Zintegruj klienta Node.js, określając adres bazowy w obiekcie konfiguracji. To ustawienie działa z dowolną aplikacją Express lub samodzielną aplikacją Node wymagającą generowania tekstu. Proxy obsługuje standardowe tryby strumieniowania i niestrumieniowego.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Upewnij się, że wersja Twojego pakietu obsługuje baseURL parametr. Starsze wersje mogą wymagać ręcznych dostosowań nagłówków.

Obsługa odpowiedzi strumieniowych

Włącz generowanie tokenów w czasie rzeczywistym, ustawiając stream ustaw na true. Proxy wysyła zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) dla każdego wygenerowanego tokena. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla użytkowników końcowych i pozwala na natychmiastowe renderowanie tekstu. Ostatni fragment zawiera pełne statystyki użycia tokenów.

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)

Przeanalizuj strumień SSE, aby wyodrębnić części treści. Obsłuż potencjalne przerwy w sieci w sposób elegancki, ponieważ połączenia strumieniowe są bardziej podatne na zerwania niż standardowe odpowiedzi JSON.