Szybki start dla użytkowników OpenRouter

Instalacja i konfiguracja

Nasze API jest w pełni kompatybilne ze standardowymi SDK OpenAI. Aby przejść z OpenRouter, musisz zaktualizować tylko dwie wartości konfiguracyjne: base_url oraz api_key. Wskaż klienta na https://api.openrouterapi.cc/v1 i użyj klucza wygenerowanego w naszym panelu. Nie są wymagane żadne niestandardowe nagłówki ani skomplikowana logika routingu. ID modelu do żądania to uncensored.

Upewnij się, że wersja Twojego SDK obsługuje parametr base_url. Jeśli używasz surowego klienta HTTP, po prostu zaktualizuj docelowy adres URL. Ta konfiguracja zapewnia, że istniejący kod klienta będzie działał bez modyfikacji, pod warunkiem wysyłania tylko żądań uzupełniania tekstu.

Uwierzytelnianie

Uwierzytelnianie obsługiwane jest za pomocą standardowego nagłówka Authorization. Przekaż swój klucz API jako token Bearer. Jeśli klucz jest nieprawidłowy lub wygasł, API zwróci błąd 401. W przeciwieństwie do niektórych dostawców, nie pobieramy opłat za nieudane żądania; błędy i odmowy są darmowe, więc możesz przetestować uwierzytelnianie bez zużywania kredytu.

Każde konto obsługuje jeden aktywny klucz jednocześnie. Wygenerowanie nowego klucza natychmiast unieważnia poprzedni. Chroń swój klucz i zmieniaj go, jeśli podejrzewasz jego ujawnienie. Klucz jest wyświetlany natychmiast po rejestracji, więc skopiuj go przed opuszczeniem strony.

Podstawowe uzupełnianie czatu

Podstawową funkcjonalnością jest endpoint POST /v1/chat/completions. Wyślij swój prompt jako listę wiadomości i otrzymaj odpowiedź tekstową. Model jest dostrojony do odpowiadania bez odmów treści dla legalnego użytku dorosłego, co czyni go odpowiednim do tematów kreatywnych, kontrowersyjnych lub badawczych w zakresie bezpieczeństwa.

Ustaw pole model na uncensored. Zachowanie modelu możesz kontrolować za pomocą parametrów takich jak temperature, top_p oraz stop. API obsługuje tryb JSON poprzez response_format oraz wywoływanie funkcji za pomocą tools. Wszystkie zapytania są przetwarzane asynchronicznie, a pełną odpowiedź otrzymujesz po zakończeniu pracy modelu.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w żądaniu. API zwraca zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) z częściowymi odpowiedziami. Otrzymujesz fragmenty tekstu w miarę ich generowania, co umożliwia wyświetlanie w czasie rzeczywistym w Twojej aplikacji.

Informacje o użyciu tokenów są dostarczane w ostatnim fragmencie strumienia. Pozwala to na dokładne śledzenie kosztów bez parsowania każdego pojedynczego tokena. Strumieniowanie jest idealne dla interfejsów czatowych, gdzie liczy się opóźnienie. Upewnij się, że Twój klient poprawnie obsługuje SSE i zamyka połączenie po zakończeniu strumienia.

Wywoływanie funkcji

API obsługuje wywoływanie funkcji poprzez parametr tools. Zdefiniuj swoje funkcje w tablicy tools i ustaw tool_choice na auto lub konkretną nazwę funkcji. Model zwróci strukturalne argumenty JSON, jeśli zostanie wywołana funkcja.

Ta funkcja jest przydatna do integracji LLM z zewnętrznymi API lub bazami danych. Upewnij się, że definicje Twoich funkcji są dokładne, ponieważ model opiera się na nich do generowania poprawnych argumentów. API nie wykonuje funkcji; musisz obsłużyć logikę wykonania w kodzie swojej aplikacji.

Tryb JSON

W przypadku wyjść o strukturze uporządkowanej użyj response_format: {"type": "json_object"}. Wymusza to zwrócenie przez model poprawnego JSON-a, co jest kluczowe dla parsowania danych w aplikacjach downstream. Tryb JSON jest często bardziej niezawodny niż wywoływanie funkcji w prostych zadaniach ekstrakcji danych.

Upewnij się, że Twoje prompty jasno instruują model do zwracania JSON. Niepoprawne odpowiedzi JSON mogą wystąpić, jeśli prompt jest niejednoznaczny. Tryb JSON jest obsługiwany zarówno w trybie standardowym, jak i strumieniowym. Używaj go, gdy potrzebujesz przewidywalnych, czytelnych dla maszyn wyjść.

Limity, błędy i kontekst

Okno kontekstu wynosi 100 000 tokenów łącznie dla promptu i odpowiedzi. Maksymalna długość odpowiedzi to 32 000 tokenów na zapytanie (2 048, jeśli nie ustawisz max_tokens). Limity zapytań to 300 zapytań na minutę i 8 równoległych zapytań na klucz. Rozmiar ciała zapytania jest ograniczony do 8 MB.

Błędy zwracają standardowe kody HTTP: 401 dla nieprawidłowych kluczy, 402 za niewystarczający kredyt i 429 za limity zapytań. Kredyt jest przedpłacony, więc błąd 402 oznacza, że musisz go doładować. Błędy i odrzucenia są darmowe, więc możesz ponowić próbę bez kosztów. Ścisły limit treści blokuje treści seksualne z udziałem małoletnich.

cURL

Copycurl https://api.openrouterapi.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.openrouterapi.cc/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.openrouterapi.cc/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);

Strumieniowanie

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)