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快速上手:整合無審查 LLM API
使用標準的 OpenAI 相容端點整合我們的無審查 LLM API。此快速入門指南將引導您從取得 API 金鑰到串流回應與函式呼叫。
前置條件:SDK 與 API 金鑰
先建立帳戶以接收唯一的 API 金鑰。使用 Google 或電子郵件密碼登入以立即產生金鑰,無需手機號碼驗證。安裝您偏好的 SDK 套件,例如 openai for Python,並使用基礎 URL https://api.apiaicheapest.com/v1. 透過設定 Authorization 標頭以 Bearer YOUR_API_KEY. 您可以使用提供的範例立即測試連線。
基本聊天完成請求
發送標準聊天完成請求以生成文本回應。API 接受訊息列表並返回模型的輸出。使用模型 ID uncensored 存取我們無內容拒絕的開源權重模型。每個回應都包含 token 使用詳情,以便準確追蹤計費。錯誤(如餘額不足或無效金鑰)會以清晰的 HTTP 狀態碼返回。
curl https://api.apiaicheapest.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "Convert this Python list to a JSON array"}]
}'
串流回應 (SSE)
即時串流接收權杖。設定 stream 參數至 true 在你的請求主體中。伺服器回傳包含部分完成內容的伺服器發送事件 (SSE) 序列。讀取最後一個區塊以獲取總 token 數量和成本。此方法可顯著降低終端使用者的感知延遲。
stream = 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)
函式呼叫(工具)
定義工具以允許模型動態呼叫外部函式。在 tools parameter and specify tool_choice 作為 auto. 模型在適當時以 JSON 格式返回函式參數。在您的程式碼中解析這些參數以執行所需的邏輯。此功能 enables 複雜的代理工作流程和數據提取任務。
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apiaicheapest.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);
JSON 模式與參數
透過設定 response_format 以 {"type": "json_object"}. 這可確保模型返回 JSON,這對於程式化消費至關重要。您也可以使用 temperature 和 top_p或停止序列。調整這些參數以平衡創造力和精確度。該模型支援 100,000 個 token 的上下文視窗,用於處理長文件。
處理限制與錯誤
監控速率限制和錯誤回應以維持順暢的整合。API 允許每個金鑰每分鐘 300 次請求,併發限制為同時 8 個請求。處理 HTTP 401(金鑰無效)、402(信用額不足)和 429(速率限制)。透過加密充值增加預付信用額以避免服務中斷。始終檢查 usage field in responses to track token consumption accurately.
Python
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apiaicheapest.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)常見問題
什麼是用於基本文字生成的最便宜 AI API?
我們的 API 提供透明定價:每 1M 輸入 token 0.15 美元,每 1M 輸出 token 0.50 美元。無最低消費,預付信用額度永不過期,使其成為應對波動使用模式的具成本效益選擇。
無審查 LLM 支援函數呼叫嗎?
是的,該模型支援帶有標準工具定義的函數呼叫。您可以傳遞工具並將 tool_choice 設置為 auto 以進行動態函數調用。這允許複雜的工作流程和數據提取任務。
如何在最便宜的 LLM API 中處理速率限制?
API 限制每個金鑰每分鐘 300 次請求,最多 8 個併發請求。如果您超過這些限制,將收到 429 狀態碼。在客戶端實施指數退避以優雅地處理重試。