Llama API: أول طلب في خمس دقائق

llamaapis.com

التثبيت

ابدأ بتثبيت عميل Python الرسمي لـ OpenAI. يقوم بمعالجة طلبات HTTP وتحليل JSON لك.

• pip install openai

يمكنك أيضاً استخدام حزمة JavaScript لـ Node.js. كلا المكتبين متوافقان تماماً مع API لدينا لأننا نلتزم بمواصفات chat-completions الخاصة بـ OpenAI بدقة.

إعداد المصادقة

تستخدم واجهة API الخاصة بنا مصادقة مفتاح API القياسية. بعد إنشاء حساب في https://llamaapis.com، تتلقى مفتاحاً فوراً. لا حاجة لبطاقة ائتمان للطبقة التجريبية.

احفظ هذا المفتاح في متغير بيئة أو مرره مباشرة إلى العميل. يقوم المفتاح بمصادقة جميع الطلبات إلى نقاط النهاية /v1. إذا فقدت مفتاحك، يمكنك إعادة توليده من لوحة التحكم، مما يلغي سريان القديم فوراً.

طلب إكمال الدردشة الأساسي

أرسل طلباً إلى نقطة نهاية إكمال الدردشة. يجب أن تضبط عنوان URL الأساسي على خادمنا وتوفر مفتاح API الخاص بك.

معرف النموذج هو uncensored. لا يطبق هذا النموذج فلاتر المحتوى القياسية للاستخدام القانوني للبالغين.

إليك كيفية إرسال طلب بسيط باستخدام curl:

Copycurl https://api.llamaapis.com/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."}]
  }'

يعيد الرد سلسلة نصية مولدة. إذا كنت بحاجة إلى استدعاء الدوال، فإن الهيكل مطابق تمامًا لتنسيق OpenAI.

استجابات البث المتدفق (SSE)

للحصول على مخرجات فورية، فعّل البث المتدفق عن طريق تعيين stream: true. يرسل الخادم أحداثاً مرسلة من الخادم (SSE) تحتوي على أجزاء أو قيم جزئية.

هذا مفيد لواجهات الدردشة حيث تريد عرض النص أثناء توليده. تدعم نافذة السياق ما يصل إلى 100,000 رمز، لذا يعمل البث المتدفق بكفاءة حتى للمحادثات الطويلة.

مثال على تنفيذ 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)

تذكر التعامل مع حدث stop لإغلاق الاتصال بشكل نظيف.

دعم استدعاء الأدوات/الدوال

يدعم API الخاص بنا استدعاء الأدوات المهيكلة. عرّف دوالك في المعلمة tools واضبط النموذج للاستجابة باستدعاءات الدوال.

ستقوم مكتبة العميل بتحليل حجج JSON تلقائياً. هذا يعمل تماماً كما هو موثق في مواصفات OpenAI.

مثال باستخدام حزمة Python SDK:

Copyfrom openai import OpenAI

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

سيعيد النموذج اسم الدالة وحججها. نفذ الدالة وأرسل النتيجة مرة أخرى في الرسالة التالية.

الحدود، الأخطاء، والسياق

ضع في اعتبارك الحدود التالية:

• حدّ المعدل: 300 طلب في الدقيقة لكل مفتاح API.
• الحد الأقصى لحجم جسم الطلب: 8 ميجابايت.
• نافذة السياق: 100,000 رمز إجمالاً (إدخال + إخراج).

الأخطاء الشائعة:

• 401 غير مصرح: مفتاح API غير صالح أو مفقود.
• 402 مطلوب الدفع: رصيد مسبق الدفع غير كافٍ.
• 429 عدد الطلبات كبير جدًا: لقد تجاوزت حد 300 طلب في الدقيقة.

لا نقدم التضمينات (embeddings)، أو توليد الصور، أو معالجة الصوت. هذا API LLM للنصوص فقط.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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