Da Moxing API-Schnellstart

Voraussetzungen: SDK installieren

Um schnell mit der Da Moxing API zu starten, musst du das offiziell kompatible SDK installieren. Da unsere Schnittstelle vollständig mit dem OpenAI-Protokoll kompatibel ist, kannst du deine bekannten Bibliotheken direkt nutzen. Für Python-Entwickler wird die openai-Bibliothek empfohlen; für Node.js-Entwickler das openai-npm-Paket. Stelle sicher, dass diese Abhängigkeiten in deiner Umgebung installiert sind, um API-Aufrufe durchführen zu können.

Base URL konfigurieren

Bevor du Anfragen sendest, musst du base_url auf unsere Serveradresse konfigurieren. Dies stellt sicher, dass deine Anfragen korrekt an das unzensierte Modell geleitet werden. Setze base_url auf https://api.apidamoxing.com/v1. Dies ist die Grundlage aller API-Aufrufe. Stelle sicher, dass deine SDK-Version die Konfiguration einer benutzerdefinierten base_url unterstützt.

API-Schlüssel generieren

Besuche die Seite „API-Schlüssel erhalten“ und registriere dich mit E-Mail und Passwort. Nach der Registrierung wird der API-Schlüssel sofort auf dem Bildschirm angezeigt. Bewahre diesen Schlüssel sorgfältig auf, da er zur Authentifizierung aller API-Anfragen verwendet wird. Jedes Konto kann nur einen Hauptschlüssel haben, aber du kannst jederzeit neue Schlüssel generieren; der alte Schlüssel wird sofort ungültig.

Erste Anfrage senden

Sende deine erste Anfrage mit cURL, um zu überprüfen, ob die API ordnungsgemäß funktioniert. Die Anfrage wird an das uncensored-Modell gesendet und gibt ungefilterten Text zurück. Ersetze YOUR_API_KEY durch deinen tatsächlichen Schlüssel. Diese Anfrage zeigt grundlegende Textgenerierungsfähigkeiten, die für verschiedene kreative Szenarien geeignet sind.

复制curl https://api.apidamoxing.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Streaming-Ausgabe (SSE) unterstützen

Für Anwendungen, die Echtzeitantworten benötigen, ist die Aktivierung von Streaming (SSE) die ideale Wahl. Durch das Setzen von stream: true kannst du die vom Modell generierten Inhalte blockweise empfangen, was die Latenz verringert und die Benutzererfahrung verbessert. Streaming eignet sich für Chatbots, Echtzeitübersetzungen und andere Szenarien, um eine sofortige Datenübertragung zu gewährleisten.

复制stream = 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)

Beispiele für Tools und Function Calling

Unsere API unterstützt die Function Calling-Funktion, die es dem Modell ermöglicht, mit externen Funktionen zu interagieren. Durch die Definition des tools-Parameters kannst du das Modell Kontext-basiert bestimmte Funktionen aufrufen lassen. Dies ist sehr nützlich beim Aufbau intelligenter Assistenten oder Automatisierungsworkflows. Stelle sicher, dass die Tool-Definitionen den OpenAI-Funktionsaufrufspezifikationen entsprechen, um optimale Kompatibilität zu gewährleisten.

复制from openai import OpenAI

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

复制import OpenAI from "openai";

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