Permulaan Pantas API Codex

Pemasangan dan Tetapan

The codex api memerlukan kunci yang sah dan URL asas yang betul. Daftar melalui Google atau e-mel untuk menerima kunci anda serta-merta. Tiada nombor telefon diperlukan. Gunakan SDK OpenAI rasmi dengan menetapkan base_url ke https://api.codexfiyat.com/v1.

Pengesahan menggunakan standard Authorization: Bearer header. Setiap akaun memegang satu kunci aktif. Penjanaan kunci baharu membatalkan kunci sebelumnya serta-merta. Ini memudahkan putaran tanpa menguruskan banyak kelayakan.

Contoh Permintaan Asas

Hantar permintaan penyelesaian ke uncensored model menggunakan mana-mana klien HTTP. Endpoint menerima parameter standard seperti temperature dan top_p. Konfigurasikan klien anda untuk mengendalikan respons JSON dengan cekap.

• Tetapkan model kepada uncensored.
• Masukkan arahan sistem anda untuk konteks.
• Takrifkan mesej pengguna dalam messages array.

Respons mengandungi teks yang dijana dan statistik penggunaan token. Ralat mengembalikan kod HTTP standard dengan mesej huraian. Anda boleh menguji sambungan dengan pertanyaan mudah sebelum meluaskan skala.

Streaming Yanitlar

Aktifkan aliran dengan menetapkan stream: true dalam permintaan anda. API mengembalikan Acara Dihantar Pelayan (SSE) untuk penghantaran token masa nyata. Uraikan setiap potongan untuk memaparkan teks secara berperingkat kepada pengguna anda.

Pendekatan ini mengurangkan latensi dengan ketara. Respons besar muncul serta-merta sejurus ia dijana. Chunk akhir termasuk jumlah penggunaan token untuk pengebilan yang tepat.

Pemanggilan Alat (Pemanggilan Fungsi)

Takrifkan fungsi dalam tools parameter untuk membolehkan panggilan alat. Model mengembalikan panggilan fungsi dalam format JSON berstruktur. Gunakan tool_choice: auto untuk pengesanan automatik.

Laksanakan fungsi yang diminta pada backend anda. Hantar hasilnya kembali ke model dalam mesej baru. Model kemudian menjana respons bahasa semula jadi berdasarkan output alat. Ini membolehkan aliran kerja kompleks tanpa huraian manual.

Mod JSON

Paksa output terstruktur dengan menetapkan response_format ke {"type": "json_object"}. Model ini menjamin JSON yang sah dalam respons. Ini menghapuskan keperluan untuk penguraian regex atau logik cubaan semula.

Gunakan mod ini untuk pengekstrakan data yang boleh dipercayai. Ia berfungsi dengan lancar dengan takrifan alat. Pastikan prompt anda menerangkan skema yang dijangka dengan jelas. Struktur JSON yang tidak sah jarang berlaku dalam mod ini.

Hadlar ve Sınırlar

API ini mengenakan had ketat untuk memastikan kestabilan. Anda boleh menghantar 300 permintaan setiap minit setiap kunci. Serentak dihadkan kepada 8 permintaan serentak. Jendela konteks maksimum ialah 100,000 token.

Output maks ialah 16,000 token setiap permintaan. Jika max_tokens tidak ditetapkan, had menurun kepada 2,048. Permintaan yang melebihi had saiz badan 8 MB akan mengembalikan ralat. Pantau penggunaan anda melalui papan pemuka untuk mengelakkan gangguan.

cURL

Copycurl https://api.codexfiyat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available server configurations for ubuntu"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Aliran

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)