Documentazione API Mini cpm

Autenticazione e Base URL

Avvia ogni richiesta con la tua chiave API e l'URL base corretto. Utilizziamo le intestazioni standard di OpenAI per la compatibilità. La tua chiave garantisce l'accesso immediato al modello uncensored. L'URL base è HTTPS://api.cpmmini.com/v1. Usa l'intestazione Authorization: Bearer . Tieni la tua chiave al sicuro. Identifica il tuo account di credito prepagato. Non ci sono tariffe di abbonamento qui. Paga solo per i token utilizzati.

Prima richiesta

Invia il tuo primo messaggio all'endpoint per le chat completions. Questo conferma che la tua chiave funziona e che i crediti vengono detratti correttamente. Il modello uncensored risponde senza i tipici rifiuti. Usa curl per un test rapido. Sostituisci YOUR_API_KEY con la tua chiave effettiva dal dashboard. Questo passaggio verifica la connettività e la latenza. Errori come 401 indicano una chiave non valida. Controlla il dashboard del tuo account se fallisce. La risposta restituisce il testo generato.

Integrazione SDK Python

Utilizza la libreria Python ufficiale di OpenAI per l'accesso programmatico. Imposta l'URL di base sul nostro endpoint. Questo garantisce che tutte le richieste vengano instradate verso il nostro modello non filtrato. Installa la libreria tramite pip. Passa la tua chiave API nell'inizializzazione del client. Richiedi il modello uncensored. L'SDK gestisce i retry e l'analisi del JSON. Questo approccio semplifica l'integrazione nei tuoi bot esistenti. Funziona anche con i loop asincroni. Controlla il saldo del credito dopo la chiamata.

Setup SDK Node

Integra con Node.js utilizzando il pacchetto npm. Configura l'URL di base per puntare alla nostra API. Questo mantiene la compatibilità con gli standard di OpenAI. Installa la dipendenza nel tuo progetto. Inizializza il client con la tua chiave. Chiama il metodo di completamento delle chat. L'oggetto di risposta contiene il testo generato. Gestisci gli errori con cura nella tua applicazione. Questa configurazione supporta sia CommonJS che moduli ES. È ideale per chatbot lato server.

Risposte in streaming

Esegui lo streaming dei token per esperienze utente in tempo reale. Abilita lo streaming nei parametri della richiesta. L'API invia i chunk man mano che vengono generati. Questo riduce la latenza percepita per gli utenti. Utilizza l'endpoint SSE per dati continui. Analizza ogni chunk per costruire il messaggio finale. Questa funzione funziona sia con gli SDK Python che Node. È essenziale per le interfacce di chat. Monitora l'utilizzo dei token nell'ultimo chunk. Il tuo credito viene detratto in base ai token totali inviati.

Limiti, Errori e Contesto

Monitora i tuoi limiti di frequenza e lo stato del credito. Hai a disposizione 300 richieste al minuto. Sono consentite solo otto richieste concorrenti per chiave. Un errore 429 significa che hai raggiunto il limite. Un errore 402 indica credito insufficiente. Ricarica con criptovalute per continuare. La finestra di contesto supporta 100.000 token. Questo permette conversazioni lunghe senza perdere la cronologia. Errori e rifiuti non costano crediti. Il tuo credito prepagato non scade mai. Gestisci le tue chiavi dalla dashboard.

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)