البدء السريع لمستخدمي Minicpm

عنوان URL الأساسي والمصادقة

لاستخدام هذه الواجهة، تحتاج إلى مفتاح API وعنوان URL الأساسي الصحيح. خدمتنا متوافقة تمامًا مع مكتبات عميل OpenAI القياسية. لا تحتاج إلى تثبيت تبعيات جديدة أو تعلم مكتبة SDK جديدة. فقط وجه عميلك الحالي إلى نقطة النهاية الخاصة بنا.

أنشئ مفتاحًا من صفحة الحصول على مفتاح API. يمكنك تسجيل الدخول باستخدام Google أو استخدام البريد الإلكتروني وكلمة المرور. يظهر المفتاح فورًا. احفظه بأمان. يجب أن يتضمن كل طلب هذا المفتاح في رأس Authorization.

عنوان URL الأساسي لجميع الطلبات هو: https://api.minicpm.cc/v1. يتعامل هذا العنوان مع إكمالات الدردشة، وقائمة النماذج، واستجابات البث المتدفق. لا توجد نقاط نهاية منفصلة للتضمين أو الرؤية. هذه واجهة نصية فقط.

الطلب الأول

أرسل طلب إكمال دردشة قياسي لبدء توليد النص. معرف النموذج هو دائمًا uncensored. هذا النموذج هو نموذج لغة كبير مفتوح الأوزان مضبوط للإجابة بدون رفض المحتوى للاستخدام القانوني للبالغين. إنه ليس GPT أو Claude أو أي نموذج آخر من البائعين.

اضبط حقل model إلى uncensored. قدم رسائلك بتنسيق المصفوفة القياسي. تُرجع الواجهة استجابة نصية. يمكنك التحكم في طول الإخراج باستخدام max_tokens. إذا لم تضبطه، فإن الحد الأقصى الافتراضي للإخراج هو 2,048 رمز.

تكامل مكتبة Python SDK

استخدم مكتبة Python الرسمية لـ OpenAI للتفاعل مع الواجهة. تحتاج فقط إلى تكوين عنوان URL الأساسي ومفتاح API. تعمل باقي المكتبة كما هو متوقع. يتضمن ذلك دعم البث المتدفق، استدعاء الدوال، ووضع JSON.

قم بتثبيت المكتبة باستخدام pip install openai. قم بتهيئة العميل بعنوان URL الأساسي والمفتاح. أرسل الرسائل إلى نقطة نهاية إكمالات الدردشة. يحتوي كائن الاستجابة على النص المولد، واستخدام الرموز، وسبب الانتهاء. يمكنك الوصول إلى هذه الحقول مباشرة في كود Python الخاص بك.

تكامل مكتبة Node SDK

تعمل مكتبة Node.js SDK بنفس طريقة النسخة الخاصة بـ Python. قم بتثبيت الحزمة وقم بتكوين عنوان URL الأساسي. يتعامل العميل مع المصادقة وتنسيق الطلب تلقائيًا. هذا يتيح لك تكامل الواجهة في خدمات الخلفية الخاصة بك بسرعة.

مرر عنوان URL الأساسي ومفتاح API إلى مُنشئ عميل OpenAI. استخدم طريقة chat.completions.create. يتطابق هيكل الاستجابة مع معيار OpenAI. يمكنك معالجة الأخطاء، والتحقق من استخدام الرموز، ومعالجة المحتوى. يضمن هذا النهج التوافق مع قواعد الشفرة الموجودة التي تستخدم بالفعل OpenAI.

استجابات البث المتدفق

فعّل البث المتدفق عن طريق ضبط stream: true في طلبك. تُرجع الواجهة تسلسلًا من أحداث Server-Sent Events (SSE). يحتوي كل حدث على شريحة من الاستجابة. هذا يتيح لك عرض النص للمستخدم أثناء توليده.

تتضمن الشريحة الأخيرة إحصائيات استخدام الرموز. هذا مفيد لتتبع التكاليف. يقلل البث المتدفق من زمن الاستجابة المدرك للمستخدمين. يُنصح به لواجهات الدردشة. يمكنك تحليل الأحداث في كود العميل الخاص بك لبناء الاستجابة النهائية أو عرض الرموز في الوقت الفعلي.

الحدود، الأخطاء، والسياق

يدعم النموذج نافذة سياق بحجم 100,000 رمز. يشمل ذلك كلًا من الموجّه والإكمال. الحد الأقصى للإخراج لكل طلب هو 32,000 رمز. يمكنك ضبط معلمة max_tokens للتحكم في ذلك.

تم ضبط حدود المعدل على 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح. يمكنك إجراء 8 طلبات متزامنة. يجب أن يكون حجم جسم الطلب أقل من 8 ميجابايت. إذا كان المفتاح غير صالح، ستتلقى خطأ 401. إذا لم يكن لديك رصيد، ستتلقى خطأ 402. إذا تجاوزت حدّ المعدل، ستتلقى خطأ 429. لا تستهلك الأخطاء والرفضات الرصيد.

cURL

Copycurl https://api.minicpm.cc/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."}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

البث المتدفق

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)

2026-050