Hướng dẫn nhanh cho người dùng Minicpm

Base URL và Xác thực

Để sử dụng API này, bạn cần một khóa API và base URL chính xác. Dịch vụ của chúng tôi tương thích hoàn toàn với các thư viện ứng dụng khách OpenAI tiêu chuẩn. Bạn không cần cài đặt các phần phụ trợ mới hoặc học một SDK mới. Chỉ cần trỏ ứng dụng khách hiện có của bạn vào endpoint của chúng tôi.

Tạo khóa trên trang Lấy khóa API. Bạn có thể đăng nhập bằng Google hoặc sử dụng email và mật khẩu. Khóa được hiển thị ngay lập tức. Hãy lưu trữ nó một cách bảo mật. Mọi yêu cầu đều phải bao gồm khóa này trong tiêu đề Authorization.

Base URL cho tất cả yêu cầu là: https://api.minicpm.cc/v1. URL này xử lý hoàn tất hội thoại, liệt kê mô hình và phản hồi truyền phát. Không có endpoint riêng cho embeddings hay vision. Đây là API chỉ xử lý văn bản.

Yêu cầu đầu tiên

Gửi một yêu cầu hoàn tất hội thoại tiêu chuẩn để bắt đầu tạo văn bản. ID mô hình luôn là uncensored. Đây là mô hình ngôn ngữ lớn trọng số mở được tinh chỉnh để trả lời mà không từ chối nội dung cho mục đích người trưởng thành hợp pháp. Nó không phải là GPT, Claude hay mô hình của nhà cung cấp nào khác.

Đặt trường model thành uncensored. Cung cấp các thông điệp của bạn theo định dạng mảng tiêu chuẩn. API trả về phản hồi văn bản. Bạn có thể kiểm soát độ dài đầu ra bằng max_tokens. Nếu bạn không đặt nó, giá trị max output mặc định là 2.048 token.

Tích hợp SDK Python

Sử dụng thư viện Python OpenAI chính thức để tương tác với API. Bạn chỉ cần cấu hình base URL và khóa API. Phần còn lại của thư viện hoạt động như mong đợi. Điều này bao gồm hỗ trợ streaming, gọi hàm và chế độ JSON.

Cài đặt thư viện với pip install openai. Khởi tạo ứng dụng khách với base URL và khóa của bạn. Gửi các thông điệp đến endpoint hoàn tất trò chuyện. Đối tượng phản hồi chứa văn bản được tạo, mức sử dụng token và lý do kết thúc. Bạn có thể truy cập các trường này trực tiếp trong mã Python của mình.

Tích hợp SDK Node.js

SDK Node.js hoạt động giống hệt phiên bản Python. Cài đặt gói và cấu hình base URL. Ứng dụng khách xử lý xác thực và định dạng yêu cầu một cách tự động. Điều này cho phép bạn tích hợp API vào các dịch vụ backend của mình một cách nhanh chóng.

Chuyển base URL và khóa API vào hàm tạo ứng dụng khách OpenAI. Sử dụng phương thức chat.completions.create. Cấu trúc phản hồi phù hợp với tiêu chuẩn OpenAI. Bạn có thể xử lý lỗi, kiểm tra mức sử dụng token và xử lý nội dung. Cách tiếp cận này đảm bảo tương thích với các cơ sở mã hiện có đã sử dụng OpenAI.

Phản hồi Streaming

Bật streaming bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. API trả về một chuỗi các sự kiện gửi qua máy chủ (SSE). Mỗi sự kiện chứa một chunk của phản hồi. Điều này cho phép bạn hiển thị văn bản cho người dùng khi nó được tạo.

Chunk cuối cùng bao gồm thống kê sử dụng token. Điều này rất hữu ích để theo dõi chi phí. Streaming giảm độ trễ cảm nhận đối với người dùng. Nó được khuyến nghị cho các giao diện trò chuyện. Bạn có thể phân tích các sự kiện trong mã ứng dụng khách của mình để xây dựng phản hồi cuối cùng hoặc hiển thị token theo thời gian thực.

Giới hạn, Lỗi và Ngữ cảnh

Mô hình hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 100.000 token. Điều này bao gồm cả prompt và kết quả hoàn tất. Số token tối đa cho mỗi yêu cầu là 32.000. Bạn có thể điều chỉnh tham số max_tokens để kiểm soát điều này.

Giới hạn tốc độ được đặt ở mức 300 yêu cầu mỗi phút trên mỗi khóa. Bạn có thể có tối đa 8 yêu cầu đồng thời. Thân yêu cầu phải dưới 8 MB. Nếu khóa không hợp lệ, bạn sẽ nhận được lỗi 401. Nếu bạn không có tín dụng, bạn sẽ nhận được lỗi 402. Nếu vượt quá giới hạn tốc độ, bạn sẽ nhận được lỗi 429. Lỗi và từ chối không tiêu tốn tín dụng.

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)

2026-050