Documentation API Mini cpm

Authentification et URL de base

Démarrez chaque requête avec votre clé API et la bonne URL de base. Nous utilisons les en-têtes OpenAI standard pour la compatibilité. Votre clé donne accès au modèle sans filtre immédiatement. L'URL de base est HTTPS://api.cpmmini.com/v1. Utilisez l'en-tête Authorization: Bearer . Gardez votre clé en sécurité. Elle identifie votre compte de crédit prépayé. Aucun frais d'abonnement ici. Payez uniquement par token utilisé.

Première demande

Envoyez votre premier message au point de terminaison de chat completions. Cela confirme que votre clé fonctionne et que les crédits sont déduits correctement. Le modèle uncensored répond sans les refus typiques. Utilisez curl pour un test rapide. Remplacez YOUR_API_KEY par votre clé réelle depuis le tableau de bord. Cette étape vérifie la connectivité et la latence. Les erreurs comme 401 indiquent une clé invalide. Vérifiez votre tableau de bord de compte en cas d'échec. La réponse retourne le texte généré.

Intégration du SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour un accès programmatique. Définissez l'URL de base sur notre point de terminaison. Cela garantit que toutes les requêtes sont acheminées vers notre modèle sans censure. Installez la bibliothèque via pip. Transmettez votre clé API lors de l'initialisation du client. Demandez le modèle uncensored. Le SDK gère les nouvelles tentatives et l'analyse JSON. Cette approche simplifie l'intégration dans vos bots existants. Elle fonctionne également avec les boucles asynchrones. Vérifiez le solde de votre crédit après l'appel.

Installation du SDK Node

Intégrez avec Node.js en utilisant le package npm. Configurez l'URL de base pour pointer vers notre API. Cela maintient la compatibilité avec les normes OpenAI. Installez la dépendance dans votre projet. Initialisez le client avec votre clé. Appelez la méthode de complétion de chat. L'objet de réponse contient le texte généré. Gérez les erreurs avec élégance dans votre application. Cette configuration prend en charge à la fois CommonJS et les modules ES. Elle est idéale pour les chatbots côté serveur.

Réponses en streaming

Diffusez les jetons pour des expériences utilisateur en temps réel. Activez le streaming dans les paramètres de votre requête. L'API envoie des blocs au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les utilisateurs. Utilisez le point de terminaison SSE pour un flux continu. Analysez chaque bloc pour construire le message final. Cette fonctionnalité fonctionne avec les SDK Python et Node. Elle est essentielle pour les interfaces de chat. Surveillez l'utilisation des jetons dans le dernier bloc. Votre crédit est déduit en fonction du nombre total de jetons envoyés.

Limites, Erreurs et Contexte

Surveillez vos limites de débit et votre état de crédit. Vous bénéficiez de 300 requêtes par minute. Seules huit requêtes simultanées par clé sont autorisées. Une erreur 429 signifie que vous avez atteint la limite. Une erreur 402 indique un crédit insuffisant. Rechargez avec de la crypto pour continuer. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 jetons. Cela permet des conversations longues sans perdre l'historique. Les erreurs et les refus ne coûtent pas de crédit. Votre crédit prépayé n'expire jamais. Gérez vos clés dans le tableau de bord.

cURL

Copycurl https://api.cpmmini.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Send test message"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Streaming

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)