Ablated ai API 文件

驗證：使用您的 API 金鑰

您的 API 金鑰用於驗證您發送至我們伺服器的每一次請求。我們為每個帳戶發行單一金鑰，您可透過儀表板產生。請將此金鑰放在 Authorization 標頭使用 Bearer 方案。如果您發送無效的金鑰，我們會返回 401 錯誤。如果您的預付信用額度耗盡，我們會返回 402 錯誤，要求您透過加密貨幣充值後才能繼續。

基礎 URL 與端點結構

將所有請求導向我們的單一 base URL 以進行聊天完成。我們不提供嵌入、圖像生成或微調端點。使用標準 POST /v1/chat/completions 路徑以發送您的提示。您也可以查詢 GET /v1/models 驗證可用的模型標識符。此結構確保與現有的 OpenAI SDK 客戶端相容，無需自訂路由邏輯。

快速開始：使用 Ablated AI 發送第一個請求

發送簡單的文本請求以立即測試 uncensored 模型。使用官方 OpenAI 庫或任何 HTTP 客戶端 POST 您的訊息。模型會返回未經過濾合法成人內容的文本回應。將佔位符金鑰替換為您從儀表板獲得的實際憑證。

Copycurl https://api.aiablated.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the current version of the api"}]
  }'

此請求展示了基本的互動流程。您將從 ablated 模型獲得直接答案。調整系統提示詞以定義特定用例的角色或上下文。

Python SDK 集成

使用官方的 OpenAI Python 函式庫將 API 整合到您的應用程式中。在客戶端設定中設定 base URL 和 API 金鑰。此方法會自動處理序列化和錯誤解析。您可以串流回應或同步取得回應。客戶端函式庫會為您管理連線的生命週期。

Copyfrom openai import OpenAI

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

此程式碼片段正確初始化客戶端。它指向我們特定的基礎網址。請確保安裝最新的 openai 套件，以完全相容串流和函數調用功能。

Node.js SDK 集成

使用標準 SDK 將 API 整合到您的 JavaScript 或 TypeScript 專案中。設定 Base URL 以指向我們的服務。這使您可以使用熟悉的方法，例如 chat.completions.create. SDK 處理請求標頭與回應解析。您可以輕鬆新增針對速率限制或身份驗證失敗的錯誤處理機制。

Copyimport OpenAI from "openai";

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

此設定可確保您的 Node 應用程式能正確通訊。覆寫基礎 URL 是關鍵步驟。若無此設定，SDK 將嘗試連線至 OpenAI 雲端，而非我們的伺服器。

串流回應與 Token 用量

透過伺服器發送事件 (SSE) 逐權杖接收回應。這能降低長輸出時的感知延遲。串流的最後一個區塊包含該請求的總權杖使用量。您可以即時追蹤預付額度的消耗情況。設定 stream: true 在您的請求主體中以啟用此模式。這非常適合聊天介面和即時文字生成。

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)

這種串流方式提供流暢的使用者體驗。最後一個區塊包含使用統計數據。監控這些數值以有效管理您的預付額度。SDK 會優雅地處理串流期間的錯誤。