Dokumentasi API Mini cpm

Autentikasi dan URL Dasar

Mulai setiap permintaan dengan kunci API Anda dan URL dasar yang benar. Kami menggunakan header OpenAI standar untuk kompatibilitas. Kunci Anda memberikan akses ke model uncensored segera. URL dasar adalah HTTPS://api.cpmmini.com/v1. Gunakan header Authorization: Bearer . Jaga kunci Anda tetap aman. Ini mengidentifikasi akun kredit prabayar Anda. Tidak ada biaya langganan di sini. Cukup bayar per token yang digunakan.

Permintaan Pertama

Kirim pesan pertama Anda ke endpoint chat completions. Ini mengonfirmasi bahwa kunci Anda berfungsi dan kredit terpotong dengan benar. Model uncensored merespons tanpa penolakan khas. Gunakan curl untuk pengujian cepat. Ganti YOUR_API_KEY dengan kunci aktual Anda dari dasbor. Langkah ini memverifikasi konektivitas dan latensi. Kesalahan seperti 401 menunjukkan kunci tidak valid. Periksa dasbor akun Anda jika gagal. Respons mengembalikan teks yang dihasilkan.

Integrasi SDK Python

Gunakan pustaka Python resmi OpenAI untuk akses pemrograman. Atur base URL ke endpoint kami. Ini memastikan semua permintaan dialihkan ke model uncensored kami. Instal pustaka melalui pip. Berikan kunci API Anda dalam inisialisasi klien. Minta model uncensored. SDK menangani percobaan ulang dan parsing JSON. Pendekatan ini menyederhanakan integrasi ke bot yang ada. Ini juga berfungsi dengan loop async. Periksa saldo kredit Anda setelah panggilan.

Pengaturan SDK Node

Integrasikan dengan Node.js menggunakan paket npm. Konfigurasikan URL dasar agar mengarah ke API kami. Ini mempertahankan kompatibilitas dengan standar OpenAI. Instal dependensi dalam proyek Anda. Inisialisasi klien dengan kunci Anda. Panggil metode penyelesaian obrolan. Objek respons berisi teks yang dihasilkan. Tangani kesalahan dengan baik dalam aplikasi Anda. Penyiapan ini mendukung baik CommonJS maupun modul ES. Ini sangat ideal untuk chatbot sisi server.

Respons Streaming

Stream token untuk pengalaman pengguna secara real-time. Aktifkan streaming dalam parameter permintaan Anda. API mengirim potongan saat dihasilkan. Ini mengurangi latensi persepsi bagi pengguna. Gunakan endpoint SSE untuk data berkelanjutan. Parse setiap potongan untuk membangun pesan akhir. Fitur ini berfungsi dengan SDK Python dan Node. Ini penting untuk antarmuka obrolan. Pantau penggunaan token dalam potongan terakhir. Kredit Anda dipotong berdasarkan total token yang dikirim.

Batas, Error, dan Konteks

Perhatikan batas laju dan status kredit Anda. Anda mendapatkan 300 permintaan per menit. Hanya delapan permintaan bersamaan per kunci yang diperbolehkan. Kesalahan 429 berarti Anda mencapai batas. Kesalahan 402 menunjukkan kredit tidak cukup. Isi ulang dengan kripto untuk melanjutkan. Jendela konteks mendukung 100.000 token. Ini memungkinkan percakapan panjang tanpa kehilangan riwayat. Kesalahan dan penolakan tidak memakan kredit. Kredit prabayar Anda tidak pernah kedaluwarsa. Kelola kunci Anda di dasbor.

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)