Apertus ia API Documentation
Conectați-vă instrumentele existente la ia necenzurat cu o singură cheie API și punctul final standard compatibil cu OpenAI.
1. Quickstart: Connect Your First Request
URL-ul de bază este https://api.apertusia.com/v1. Transmiteți cheia API în antetul Authorization. Identificatorul modelului este uncensored. Această configurație funcționează cu orice client compatibil OpenAI.
Folosește această comandă cURL pentru a testa conectivitatea imediat. Înlocuiește YOUR_API_KEY cu cheia ta reală.
curl https://api.apertusia.com/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "uncensored",
"messages": [{"role": "user", "content": "List the top 5 python libraries for web scraping"}]
}'Erorile de autentificare returnează 401. Fondurile insuficiente returnează 402. Limitele de rată returnează 429.
2. Parametrii acceptați: Temperatură, Top P și Seed
Controlează aleatorietatea cu temperature, diversitatea cu top_p și reproducibilitatea cu seed. Acești parametri urmează convențiile standard OpenAI. Setează temperature la 0.7 pentru un output echilibrat sau 1.0 pentru o creativitate mai ridicată. Folosește top_p pentru a limita eșantionarea la masa de probabilitate superioară. Parametrul seed asigură outputuri identice pentru depanare.
Exemplu de fragment Python pentru testare locală:
from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.apertusia.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)
3. Răspunsuri în flux cu Evenimente trimise de server
Activați streaming-ul prin setarea stream: true. API-ul returnează fragmente prin Server-Sent Events. Fiecare fragment conține text parțial și date de utilizare a tokenurilor. Acest lucru reduce latența percepută pentru răspunsuri lungi. Gestionați evenimentele SSE pentru a actualiza interfața utilizatorului în timp real.
Exemplu Node.js folosind SDK-ul oficial:
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.apertusia.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);
4. Configurarea Function Calling și a modului JSON
Utilizați response_format cu {"type": "json_object"} pentru un output JSON strict. Acest lucru asigură date structurate pentru pipeline-urile programatice. Activați apelarea de funcții furnizând un array tools în corpul cererii. Modelul va returna apeluri de instrumente în formatul așteptat. Utilizați tool_choice pentru a forța un comportament specific.
5. Limite de rată și constrângeri de dimensiune a cererii
Fiecare cheie API suportă 300 de cereri pe minut. Cererile concurente sunt limitate la 8 per cheie. Dimensiunea maximă a corpului cererii este de 8 MB. Fereastra de context reține un total de 100,000 de tokeni. Outputul maxim per cerere este de până la fereastra completă de 100,000 de tokeni. Lasă max_tokens nesetat sau setează-l la o valoare mare pentru a evita trunchierea. Erorile nu consumă credit. Rambursările nu sunt emise, dar erorile de facturare sunt corectate prin Support.
6. Autentificare și gestionarea erorilor
Generează-ți cheia prin panoul de control. Folosește autentificarea Google sau email-ul. Cheia apare imediat. Include-o în antetul Authorization: Bearer. Cheile invalide returnează 401. Erorile 429 indică epuizarea limitelor de rată. Erorile 402 înseamnă că creditul preplătit este epuizat. Reîncarcă cu USDT sau USDC. Creditele nu expiră niciodată.
Streaming
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)Common queries
What is the uncensored ia model context window?
Modelul acceptă o fereastră de context de 100.000 de tokeni. Aceasta include atât promptul, cât și completarea. Nu există o limită separată pentru output: un răspuns poate utiliza tot spațiul rămas în fereastră.
How do I handle streaming responses in Python?
Setați parametrul <code>stream</code> la <code>true</code> în cerere. Iterați peste obiectul de răspuns pentru a procesa fiecare fragment. Folosiți SDK-ul oficial pentru parsarea automată a SSE.
What happens if I hit the rate limit?
API-ul returnează codul de stare 429. Poți încerca din nou după o scurtă așteptare. Fiecare cheie permite 300 de cereri pe minut. Crește concurența generând chei suplimentare dacă este nevoie.
Asigură-ți cheia acum
Înregistrează-te, obține cheia, indică către endpoint-ul nostru. Gata.