Przewodnik integracji Cursor: API kompatybilne z OpenAI

Bazowy URL i autoryzacja

Cursor używa Twojego klucza API do kierowania żądań do naszego hostowanego endpointu. Zastąp standardowy URL bazowy OpenAI naszą konkretną domeną, aby włączyć generowanie uncensored bez modyfikacji kodu klienta. Otrzymujesz jeden aktywny klucz na konto, który możesz wygenerować natychmiast poprzez logowanie przez Google lub e-mail.

Skonfiguruj zmienną środowiskową lub ustawienia IDE, aby wskazywały na HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1. Identyfikator modelu to po prostu "uncensored". Ta konfiguracja zapewnia, że każde żądanie omija domyślne filtry treści, zachowując pełną kompatybilność z istniejącymi integracjami.

Podstawowy adres URL to HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1. Przekazuj swój klucz w nagłówku Authorization jako token Bearer. Ta metoda działa z dowolnym klientem kompatybilnym z SDK OpenAI.

• Bazowy URL: HTTPS://api.cursoropenaiapikey.com/v1
• ID modelu: uncensored
• Autoryzacja: token Bearer w nagłówku

Wykonywanie pierwszego żądania

Wyślij standardowe żądanie chat completion, aby zweryfikować łączność i rozliczenie. Nasz punkt końcowy akceptuje tę samą strukturę JSON co OpenAI, zapewniając natychmiastową kompatybilność z istniejącymi skryptami. Odpowiedź zwraca wygenerowany tekst wraz z metrykami zużycia tokenów.

Użyj poniższego polecenia cURL do przetestowania endpointu. Zastąp YOUR_API_KEY kluczem wygenerowanym z panelu. Żądanie zawiera prosty prompt systemowy, aby zademonstrować możliwości 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"}]
  }'

Sukcesowe odpowiedzi zawierają liczbę tokenów dla wejścia i wyjścia. Błędy takie jak 401 oznaczają nieprawidłowy klucz, podczas gdy 402 sygnalizuje niewystarczające kredyty. Sprawdź saldo konta, jeśli żądanie się nie powiedzie.

Integracja SDK Python

Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI z niestandardowym URL bazowym do interakcji z naszym API. To podejście pozwala wykorzystać istniejące bazy kodu bez przepisywania logiki klienta. Ustaw URL bazowy i klucz API przed zainicjowaniem klienta.

Zainicjuj klienta, podając dane logowania oraz poprawny adres bazowy. Następnie wywołaj chat.completions.create z identyfikatorem modelu "uncensored". Obiekt odpowiedzi umożliwia dostęp do wygenerowanej treści oraz statystyk użycia.

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)

Ta metoda zapewnia kompatybilność ze standardowymi przepływami pracy w Pythonie. Możesz przekazywać dodatkowe parametry, takie jak temperatura lub sekwencje stopu, aby kontrolować generowanie. SDK automatycznie obsługuje serializację i parsowanie odpowiedzi.

Integracja SDK Node.js

Zintegruj pakiet Node.js OpenAI, aby wysyłać żądania z aplikacji JavaScript lub TypeScript. Skonfiguruj klienta z naszym adresem bazowym, aby włączyć generowanie bez cenzury. To ustawienie działa bezproblemowo z istniejącymi projektami Node.

Utwórz nową instancję klienta OpenAI ze swoim kluczem API i poprawnym podstawowym adresem URL. Następnie wywołaj metodę chat.completions.create. Odpowiedź dostarcza wygenerowany tekst oraz dane o zużyciu tokenów.

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);

Ta integracja obsługuje wszystkie standardowe parametry. Możesz dostosować temperaturę, top_p i inne ustawienia, aby dopracować wynik. SDK efektywnie obsługuje żądania sieciowe i parsowanie odpowiedzi.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz strumieniowanie, aby otrzymywać tokeny w miarę ich generowania. Zmniejsza to postrzeganą opóźnienie w przepływach pracy programistycznych i aplikacjach interaktywnych. API wysyła zdarzenia wysyłane serwerowo (SSE) z każdym tokenem.

Ustaw parametr stream na true w żądaniu. Odpowiedź będzie zawierać wiele fragmentów. Metryki użycia tokenów są zawarte w ostatnim fragmencie, aby uniknąć rozbieżności w rozliczeniach. Ta metoda jest idealna dla interfejsów użytkownika w czasie rzeczywistym.

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)

Obsłuż zdarzenia strumienia w kodzie klienta. Agreguj treść tokenów, gdy przychodzą. Ostatni fragment zawiera całkowite zużycie tokenów do dokładnych rozliczeń. To podejście zapewnia niską opóźnienie dostawy bez utraty dokładności.

Limity szybkości i okno kontekstowe

Nasze API narzuca ścisłe limity szybkości, aby zapewnić spójną wydajność. Każdy klucz obsługuje 300 żądań na minutę i 8 żądań współbieżnych. Maksymalny rozmiar ciała żądania wynosi 8 MB. Przekroczenie tych limitów zwraca błąd 429.

Okno kontekstowe wynosi 100 000 tokenów dla połączonego promptu i uzupełnienia. Maksymalna liczba tokenów wyjściowych na żądanie to 16 000. Jeśli nie ustawisz max_tokens, domyślna wartość to 2 048 tokenów. Zaplanuj swoje prompty odpowiednio, aby uniknąć ucinania.

• Limit prędkości: 300 żądań/minutę
• Żądania równoległe: 8
• Okno kontekstowe: 100 000 tokenów
• Maks. Wyjście: 16,000 tokenów