Mini cpm API documentation

Autentificare și URL de bază

Începe fiecare cerere cu cheia ta de API și URL-ul de bază corect. Folosim anteturi standard OpenAI pentru compatibilitate. Cheia ta oferă acces imediat la modelul fără cenzură. URL-ul de bază este HTTPS://api.cpmmini.com/v1. Folosește antetul Authorization: Bearer . Păstrează-ți cheia în siguranță. Ea identifică contul tău de credit preplătit. Nu se aplică taxe de abonament aici. Plătești doar pentru token-ii utilizați.

Prima cerere

Trimite primul tău mesaj către endpoint-ul de completări chat. Acest lucru confirmă că cheia funcționează și că creditele se deduc corect. Modelul uncensored răspunde fără refuzurile tipice. Folosește curl pentru un test rapid. Înlocuiește YOUR_API_KEY cu cheia ta reală din panou. Acest pas verifică conectivitatea și latența. Erorile de tip 401 indică o cheie invalidă. Verifică panoul de cont dacă eșuează. Răspunsul returnează textul generat.

Integrare SDK Python

Utilizați biblioteca oficială Python OpenAI pentru acces programatic. Setează URL-ul de bază către punctul nostru de terminare. Acest lucru asigură că toate cererile sunt direcționate către modelul nostru non-cenzurat. Instalează biblioteca prin pip. Transmite cheia ta API în inițializarea clientului. Solicită modelul uncensored. SDK-ul gestionează reîncercările și parsarea JSON. Această abordare simplifică integrarea în roboții tăi existenți. Funcționează și cu buclele async. Verifică-ți soldul de credit după apel.

Configurare SDK Node

Integrează-te în Node.js folosind pachetul npm. Configurează URL-ul de bază pentru a indica către API-ul nostru. Acest lucru menține compatibilitatea cu standardele OpenAI. Instalează dependența în proiectul tău. Inițializează clientul cu cheia ta.apelează metoda completări chat. Obiectul de răspuns conține textul generat. Gestionează erorile cu grijă în aplicația ta. Această configurare suportă atât modulele CommonJS, cât și ES. Este ideală pentru chatbot-uri server-side.

Răspunsuri în streaming

Transmiteți tokenii pentru experiențe utilizator în timp real. Activează streaming-ul în parametrii cererii. API-ul trimite bucăți pe măsură ce sunt generate. Acest lucru reduce latența percepută pentru utilizatori. Folosește endpoint-ul SSE pentru date continue. Analizează fiecare bucată pentru a construi mesajul final. Această funcționalitate funcționează atât cu SDK-urile Python, cât și Node. Este esențială pentru interfețele de chat. Monitorizează utilizarea tokenilor în ultima bucată. Creditele tale sunt deduse în funcție de totalul tokenilor trimiși.

Limitări, Erori și Context

Supravegheați limitările de rată și starea creditului. Aveți 300 de cereri pe minut. Sunt permise doar opt cereri simultane per cheie. O eroare 429 înseamnă că ați atins limita. O eroare 402 indică credit insuficient. Reîncărcați cu criptomonede pentru a continua. Fereastra de context suportă 100.000 de tokeni. Acest lucru permite conversații lungi fără a pierde istoricul. Erorile și refuzurile nu costă credite. Creditul preplătit nu expiră niciodată. Gestionați-vă cheile în panoul de control.

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)