תיעוד ה-API של API queen

כתובת URL בסיסית ואימות

אימות משתמש באסימון Bearer סטנדרטי המועבר ב- Authorization header. גישה זו מבטיחה תאימות עם SDKs קיימים של OpenAI ללא צורך בלוגיקה מותאמת אישית. ה API_KEY נוצר מיד עם ההרשמה באמצעות Google או אימייל. כל הבקשות חייבות להפנות לכתובת ה-URL הבסיסית הספציפית שסופקה לשירות.

• כתובת בסיס: https://api.apiqueen.cc/v1
• כותרת: Authorization: Bearer API_KEY

Copycurl https://api.apiqueen.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Return current status for service api queen"}]
  }'

שליחת בקשות אל /v1/chat/completions

שלח נתוני טקסט לנקודת הקצה כדי לקבל תגובות מודל ישירות. מזהה המודל הוא תמיד uncensored, שמתמודד עם נושאים מגוונים ללא סירובים סטנדרטיים. ניתן לציין פרמטרים כמו temperature וגם top_p לשלוט ביצירתיות. המערכת מצפה לרשימת הודעות בפורמט הצ'אט הסטנדרטי.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Copyimport OpenAI from "openai";

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

פרמטרי מודל: טמפרטורה, Top-P ו-Stop

שלוו יצירת תגובה באמצעות פרמטרי LLM סטנדרטיים. הגדירו temperature בין 0 ל-2 לרמת אקראיות משתנה. השתמש top_p כסינון מילים בעלות הסתברות נמוכה. הגדר stop רצפים לעצירת פלט בשריגים ספציפיים. הגדרות אלו מאפשרות כיוון מדויק לכתיבה יצירתית או משימות משיכת עובדות.

ה-API מתעלם ממשתנים לא נתמכים בעדינות. התמקד ב- temperature, top_p, וכן stop לתוצאות מיטביות. התאם ערכים אלה בהתאם לרמת סבילות הרעש של היישום שלך.

תגובות בסטרימינג וצריכת טוקנים

אפשרו זרימה על ידי הגדרת stream: true בבקשה שלך. ה-API מחזיר נתונים בקטעים באמצעות אירועים שנשלחו על ידי השרת (SSE). פרטי שימוש באסימונים מופיעים רק בקטע הסופי של הזרם. זה מאפשר עיבוד בזמן אמת של תגובות בממשק המשתמש שלך.

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)

טפלו בתגובות חלקיות בזהירות. ודאו שהלקוח שלכם ממתינת נתונים עד לסגירת הזרמה.

פקודות פונקציה ומצב JSON

השתמש ב-calling פונקציות לחילוץ נתונים מבניים. הגדר כלים ב- tools פרמטר. המודל מחזיר JSON חוקי כש response_format מוגדר ל {"type": "json_object"}. זה מבטיח פיענוח עקבי ביישומים downstream.

הגדר tool_choice כדי לכפות קריאות לפונקציה ספציפיות. זה שימושי לזרימות עבודה אוטומטיות הדורשות פורמטים קפדניים.

טיפול בשגיאות ומגבלות קצב

נטר קודי סטטוס HTTP לבעיות נפוצות. שגיאת 401 אומרת שמפתח ה-API שלך לא חוקי. שגיאת 402 מציינת קרדיט מוקדם לא מספיק. שגיאות לא צורכות את יתרת הטוקנים שלך. מגבלות קצב אוכפות 300 בקשות לדקה לכל מפתח. בקשות מקבילות מוגבלות ל-8. חלון ההקשר תומך ב-100,000 טוקנים בסך הכל.

טפלו בניסיונות חוזרים עם גידול מעריכי. בדקו את error אובייקט בתגובות JSON לפרטים.