Guida rapida per gli utenti di MiniCPM

URL di base e autenticazione

Per utilizzare questa API è necessaria una chiave API e l'URL di base corretto. Il nostro servizio è pienamente compatibile con le librerie client standard di OpenAI. Non è necessario installare nuove dipendenze o imparare un nuovo SDK. Basta puntare il tuo client esistente al nostro endpoint.

Genera una chiave nella pagina Ottieni chiave API. Puoi accedere con Google o utilizzando email e password. La chiave viene visualizzata immediatamente. Conservala in modo sicuro. Ogni richiesta deve includere questa chiave nell'intestazione Authorization.

L'URL di base per tutte le richieste è: https://api.minicpm.cc/v1. Questo URL gestisce le completazioni della chat, l'elenco dei modelli e le risposte in streaming. Non ci sono endpoint separati per embeddings o visione. Questa è un'API solo testo.

Prima Richiesta

Invia una richiesta standard di completamento della chat per iniziare a generare testo. L'ID del modello è sempre uncensored. Questo modello è un modello linguistico a pesi aperti ottimizzato per rispondere senza rifiuti di contenuti per l'uso adulto legale. Non è GPT, Claude o il modello di nessun altro fornitore.

Imposta il campo model su uncensored. Fornisci i tuoi messaggi nel formato array standard. L'API restituisce una risposta testuale. Puoi controllare la lunghezza dell'output con max_tokens. Se non lo imposti, il max output predefinito è di 2.048 token.

Integrazione SDK Python

Usa la libreria ufficiale Python di OpenAI per interagire con l'API. Devi solo configurare il base URL e la chiave API. Il resto della libreria funziona come previsto. Questo include il supporto per lo streaming, la chiamata di funzioni e la modalità JSON.

Installa la libreria con pip install openai. Inizializza il client con il tuo base URL e chiave. Invia messaggi all'endpoint di completamento della chat. L'oggetto di risposta contiene il testo generato, l'utilizzo dei token e il motivo di fine. Puoi accedere a questi campi direttamente nel tuo codice Python.

Integrazione SDK Node.js

L'SDK Node.js funziona identicamente alla versione Python. Installa il pacchetto e configura il base URL. Il client gestisce l'autenticazione e la formattazione delle richieste automaticamente. Questo ti permette di integrare l'API nei tuoi servizi backend rapidamente.

Passa il base URL e la chiave API al costruttore del client OpenAI. Usa il metodo chat.completions.create. La struttura della risposta corrisponde allo standard OpenAI. Puoi gestire gli errori, controllare l'utilizzo dei token ed elaborare il contenuto. Questo approccio garantisce la compatibilità con le codebase esistenti che usano già OpenAI.

Risposte in Streaming

Abilita lo streaming impostando stream: true nella tua richiesta. L'API restituisce una sequenza di Server-Sent Events (SSE). Ogni evento contiene un chunk della risposta. Questo ti permette di visualizzare il testo all'utente mentre viene generato.

L'ultimo chunk include le statistiche sull'utilizzo dei token. Questo è utile per tracciare i costi. Lo streaming riduce la latenza percepita per gli utenti. È consigliato per le interfacce chat. Puoi analizzare gli eventi nel codice del tuo client per costruire la risposta finale o visualizzare i token in tempo reale.

Limiti, Errori e Contesto

Il modello supporta una finestra di contesto di 100.000 token. Questo include sia il prompt che il completamento. Il massimo output per richiesta è di 32.000 token. Puoi regolare il parametro max_tokens per controllarlo.

I limiti di richiesta sono impostati a 300 richieste al minuto per chiave. Puoi avere 8 richieste parallele. Il corpo della richiesta deve essere inferiore a 8 MB. Se la chiave non è valida, riceverai un errore 401. Se non hai credito, riceverai un errore 402. Se superi il limite di richieste, riceverai un errore 429. Errori e rifiuti non consumano credito.

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);

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)

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