Panduan Integrasi Cursor: API Kompatibel OpenAI

URL Dasar dan Autentikasi

Cursor menggunakan kunci API Anda untuk mengarahkan permintaan ke titik akhir yang dihosting kami. Ganti URL dasar OpenAI standar dengan domain khusus kami untuk mengaktifkan generasi uncensored tanpa memodifikasi kode klien Anda. Anda menerima satu kunci aktif per akun, yang dapat Anda buat secara instan melalui login Google atau email.

Konfigurasikan variabel lingkungan atau pengaturan IDE Anda untuk mengarah ke HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1. Pengidentifikasi modelnya hanyalah "uncensored". Konfigurasi ini memastikan setiap permintaan melewati filter konten default sambil mempertahankan kompatibilitas penuh dengan integrasi yang ada.

URL dasar adalah HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1. Teruskan kunci Anda dalam header Authorization sebagai token Bearer. Metode ini berfungsi dengan klien kompatibel SDK OpenAI apa pun.

• URL Dasar: HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1
• ID Model: uncensored
• Auth: Token Bearer di header

Melakukan Permintaan Pertama Anda

Kirim permintaan penyelesaian chat standar untuk memverifikasi konektivitas dan penagihan. Endpoint kami menerima struktur JSON yang sama dengan OpenAI, memastikan kompatibilitas langsung dengan skrip Anda yang ada. Respons mengembalikan teks yang dihasilkan bersama dengan metrik penggunaan token.

Gunakan perintah cURL berikut untuk menguji endpoint. Ganti YOUR_API_KEY dengan kunci yang dibuat dari dasbor Anda. Permintaan mencakup system prompt sederhana untuk mendemonstrasikan kemampuan uncensored.

Copycurl https://api.cursoropenaiapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current weather in Berlin"}]
  }'

Respons berhasil mencakup hitungan token untuk input dan output. Kesalahan seperti 401 menunjukkan kunci tidak valid, sementara 402 menandakan kredit tidak cukup. Periksa saldo akun Anda jika permintaan gagal.

Integrasi SDK Python

Gunakan pustaka Python resmi OpenAI dengan URL dasar kustom untuk berinteraksi dengan API kami. Pendekatan ini memungkinkan Anda memanfaatkan basis kode yang ada tanpa menulis ulang logika klien. Atur URL dasar dan kunci API sebelum menginisialisasi klien.

Inisialisasi klien dengan kredensial Anda dan URL dasar yang benar. Kemudian panggil chat.completions.create dengan ID model "uncensored". Objek respons menyediakan akses ke konten yang dihasilkan dan statistik penggunaan.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Metode ini memastikan kompatibilitas dengan alur kerja Python standar. Anda dapat meneruskan parameter tambahan seperti suhu atau urutan berhenti untuk mengontrol generasi. SDK menangani serialisasi dan parsing respons secara otomatis.

Integrasi SDK Node.js

Integrasikan paket OpenAI Node.js untuk mengirim permintaan dari aplikasi JavaScript atau TypeScript Anda. Konfigurasikan klien dengan URL dasar kami untuk mengaktifkan generasi tanpa sensor. Pengaturan ini bekerja mulus dengan proyek Node yang ada.

Buat instance klien OpenAI baru dengan kunci API Anda dan URL dasar yang benar. Kemudian panggil metode chat.completions.create. Respons menyediakan teks yang dihasilkan dan data penggunaan token.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Integrasi ini mendukung semua parameter standar. Anda dapat menyesuaikan suhu, top_p, dan pengaturan lainnya untuk menyesuaikan output. SDK menangani permintaan jaringan dan parsing respons secara efisien.

Respons Streaming

Aktifkan streaming untuk menerima token saat token tersebut dihasilkan. Ini mengurangi latensi yang dirasakan untuk alur kerja pengkodean dan aplikasi interaktif. API mengirimkan Server-Sent Events (SSE) dengan setiap token.

Atur parameter stream menjadi true dalam permintaan Anda. Respons akan mencakup beberapa chunk. Metrik penggunaan token disertakan di chunk terakhir untuk menghindari ketidaksesuaian penagihan. Metode ini sangat ideal untuk antarmuka pengguna real-time.

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)

Tangani event stream dalam kode klien Anda. Kumpulkan konten token saat tiba. Chunk terakhir berisi total penggunaan token untuk penagihan yang akurat. Pendekatan ini memastikan pengiriman latensi rendah tanpa mengorbankan akurasi.

Batas Laju dan Jendela Konteks

API kami membatasi batas laju secara ketat untuk memastikan kinerja konsisten. Setiap kunci mendukung 300 permintaan per menit dan 8 permintaan konkuren. Ukuran badan permintaan maksimum adalah 8 MB. Melebihi batas-batas ini mengembalikan error 429.

Jendela konteks adalah 100.000 token untuk gabungan prompt dan completion. Output maksimum per permintaan adalah 16.000 token. Jika max_tokens tidak diatur, nilai defaultnya adalah 2.048 token. Rencanakan prompt Anda dengan tepat untuk menghindari pemotongan.

• Batas Laju: 300 permintaan/menit
• Permintaan Konkuren: 8
• Jendela Konteks: 100.000 token
• Output Maks: 16.000 token