Hermes API: คู่มือสำหรับนักพัฒนาสำหรับการสร้างข้อความแบบไม่เซ็นเซอร์

Hermes API คืออะไร?

hermes api หมายถึงเอนด์พอยต์โมเดลภาษาขนาดใหญ่แบบไม่เซ็นเซอร์ที่ออกแบบสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการการสร้างข้อความดิบโดยไม่มีการกรองเนื้อหาตามปกติจากผู้ให้บริการเชิงพาณิชย์รายใหญ่ บริการนี้ทำหน้าที่เป็นทางเลือกเฉพาะทางสำหรับ API LLM ทั่วไป โดยเน้นที่โมเดลเดียวที่มี model ID ระบุว่า uncensored ต่างจากเกตเวย์หลายโมเดลที่ส่งคำขอไปยังผู้ขายต่างๆ เอนด์พอยต์นี้ให้บริการโมเดลแบบเปิดน้ำหนักหนึ่งตัวที่โฮสต์บนเซิร์ฟเวอร์เฉพาะ ซึ่งปรับแต่งเพื่อตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาผู้ใหญ่ การเมือง หรือประเด็นขัดแย้งโดยไม่มีการปฏิเสธ

กรณีการใช้งานหลักคือการผสานรวมเข้ากับแอปพลิเคชันที่การตรวจสอบเนื้อหาดำเนินการโดยไคลเอนต์ หรือที่โมเดลเองต้องไม่บล็อกเนื้อหาผู้ใหญ่ที่ถูกต้องตามกฎหมาย API เป็นแบบข้อความเข้า-ข้อความออกเท่านั้น ไม่มีการรองรับ embeddings การสร้างภาพ หรือการประมวลผลเสียง นักพัฒนาที่มองหาเครื่องสร้างข้อความบริสุทธิ์สำหรับงานเขียนผู้ใหญ่หรืองานสร้างสรรค์แบบไร้ข้อจำกัดจะพบว่าเอนด์พอยต์นี้เหมาะสำหรับการผสานรวมโดยตรงเข้ากับโค้ดเบสที่มีอยู่

นี่คือบริการอิสระ ไม่ใช้โมเดล GPT, Claude หรือผู้ขายรายอื่น โมเดลทำงานบนโครงสร้างพื้นฐานของตัวเองและเข้าถึงผ่าน REST มาตรฐาน ชื่อ hermes api มักใช้เรียกความสามารถการสร้างข้อความแบบไม่เซ็นเซอร์นี้ ซึ่งแตกต่างจากเวอร์ชันโอเพนซอร์สพื้นฐาน

ทำไมต้องเลือกโมเดลแบบไม่เซ็นเซอร์?

LLM มาตรฐานมักใช้กลไกการปฏิเสธที่ทำงานเมื่อพบคำหลักหรือบริบทที่เกี่ยวข้องกับธีมผู้ใหญ่ ความเห็นต่างทางการเมือง หรืองานอดิเรกเฉพาะทาง สำหรับนักพัฒนาที่สร้างแพลตฟอร์มเนื้อหา เครื่องเล่นบทบาท หรือเครื่องมือเขียนสร้างสรรค์ การปฏิเสธเหล่านี้สามารถทำลายประสบการณ์ของผู้ใช้ได้ โมเดลแบบไม่เซ็นเซอร์เช่นที่ให้มาที่นี่ให้ความสำคัญกับการตอบพรอมต์มากกว่าการบังคับใช้แนวทางจริยธรรมหรือความปลอดภัยเฉพาะ ตราบใดที่เนื้อหานั้นไม่ผิดกฎหมาย (เช่น เกี่ยวข้องกับเด็ก)

การเลือกเอนด์พอยต์แบบไม่เซ็นเซอร์ช่วยให้ควบคุมผลลัพธ์สุดท้ายได้มากขึ้น หากต้องการให้โมเดลอธิบายความรุนแรง ธีมทางเพศ หรือเหตุการณ์ประวัติศาสตร์ที่ถกเถียงกัน โดยไม่มี 403 หรือการตอบกลับที่ผ่านการกรอง API นี้ถูกออกแบบมาเพื่อวัตถุประสงค์นั้นโดยเฉพาะ เหมาะสำหรับผู้ที่ชื่นชอบ uncensored llama และ uncensored mistral ที่ต้องการพฤติกรรมของโมเดลพื้นฐานเหล่านี้โดยไม่มีชั้นความปลอดภัยเพิ่มเติมที่ผู้ให้บริการเชิงพาณิชย์เพิ่มเข้ามา

• ความสม่ำเสมอ: โมเดลไม่ปฏิเสธแบบสุ่มตามบริบทที่คลุมเครือ
• อิสระทางความคิด: เหมาะสำหรับการสร้างนิยาย นิยายรักผู้ใหญ่ หรือมุกตลกแนวเฉียบคม
• ความเรียบง่าย: โมเดลเดียว พฤติกรรมเดียว ไม่มีตรรกะการเปลี่ยนเส้นทางที่ซับซ้อน

ความเข้ากันได้กับ OpenAI SDK

ข้อได้เปรียบที่สำคัญที่สุดของเอนด์พอยต์นี้คือความสอดคล้องอย่างเคร่งครัดกับสเปค API ของ OpenAI คุณสามารถใช้ SDK Python openai ไลบรารีสำหรับ Node.js หรือไลบรารีอื่นๆ ที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพียงแค่เปลี่ยน Base URL และคีย์ API เอนด์พอยต์รองรับ POST /v1/chat/completions และ GET /v1/models ซึ่งทำให้โครงสร้างคำขอและโครงสร้างการตอบกลับมาตรฐานใช้งานได้ทันที

เพื่อผสานรวม คุณต้องเปลี่ยน Base URL เริ่มต้นเป็น https://api.openrouternsfw.com/v1 และระบุคีย์ API ของคุณ โมเดล ID ที่คุณส่งใน body ของคำขอคือ uncensored ซึ่งหมายความว่าโค้ดที่มีอยู่ของคุณสำหรับการจัดการประวัติแชท พรอมต์ระบบ และข้อความของผู้ใช้ไม่ต้องแก้ไขเลย ความเข้ากันได้นี้ขยายไปถึงผู้ใช้ uncensored grok และ deepseek api ที่คุ้นเคยกับโครงสร้าง JSON ของ OpenAI อยู่แล้ว

เอนด์พอยต์รองรับการตอบกลับแบบสตรีมมิงผ่าน Server-Sent Events (SSE) ซึ่งช่วยให้คุณประมวลผลโทเคนขณะที่มันถูกสร้างได้ นอกจากนี้ยังรองรับการเรียกใช้ฟังก์ชัน (tools) โหมด JSON สำหรับผลลัพธ์ที่มีโครงสร้าง และพารามิเตอร์มาตรฐานเช่น temperature และ top_p ซึ่งทำให้เป็นทางเลือกแทนที่แบบ drop-in สำหรับการใช้งาน LLM มาตรฐานจำนวนมาก

การกำหนดค่า: อุณหภูมิและ Top P

การควบคุมความสุ่มและความคิดสร้างสรรค์ของผลลัพธ์ทำได้ผ่านพารามิเตอร์มาตรฐาน ค่า temperature ปรับการกระจายความน่าจะเป็นของโทเคนถัดไป อุณหภูมิต่ำ (เช่น 0.2) ทำให้ผลลัพธ์มีความกำหนดได้และมุ่งเน้นมากขึ้น ในขณะที่อุณหภูมิสูง (เช่น 0.8) เพิ่มความคิดสร้างสรรค์และความหลากหลาย สำหรับเนื้อหาผู้ใหญ่ อุณหภูมิปานกลางมักให้สมดุลที่ดีที่สุดระหว่างความสอดคล้องและความหลากหลาย

พารามิเตอร์ top_p ควบคุมการสุ่มนิวเคลียส จำกัดให้โมเดลพิจารณาเฉพาะโทเคนที่มีความน่าจะเป็นสะสมเกิน p นี่เป็นอีกวิธีหนึ่งในการควบคุมความสุ่ม ซึ่งมักใช้ร่วมกับ temperature ตัวอย่างเช่น top_p ที่ 0.95 หมายความว่าโมเดลจะพิจารณาเฉพาะโทเคนที่มีความน่าจะเป็นสูงสุด 95% เท่านั้น

พารามิเตอร์ที่รองรับอื่นๆ รวมถึงลำดับ stop, seed สำหรับความสามารถในการทำซ้ำ, และ presence_penalty กับ frequency_penalty เพื่อลดการทำซ้ำ การกำหนดค่าเหล่านี้จะถูกส่งใน body ของคำขอเหมือนกับที่คุณทำกับโมเดลที่เข้ากันได้กับ OpenAI การปรับการตั้งค่าเหล่านี้ช่วยให้คุณปรับแต่งผลลัพธ์ของ hermes api ให้เข้ากับสไตล์หรือระดับรายละเอียดเฉพาะได้

การจัดการการตอบสนองแบบสตรีมมิง

การสตรีมมิงมีความสำคัญสำหรับประสบการณ์ผู้ใช้แบบเรียลไทม์ API รองรับ Server-Sent Events (SSE) ซึ่งช่วยให้คุณรับโทเคนขณะที่โมเดลสร้างขึ้น แทนที่จะรอการตอบกลับทั้งหมด ซึ่งช่วยลดความล่าช้าที่รับรู้และปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้สำหรับอินเทอร์เฟซแชท

เมื่อใช้ SDK ทางการ ให้เปิดstream=True ในคำขอ SDK จะส่งข้อมูลแบบ stream เมื่อข้อมูลมาถึง ข้อมูลก้อนสุดท้ายมักมีสถิติการใช้งาน เช่น จำนวนโทเคนเข้า-ออก ช่วยติดตามต้นทุนแบบเรียลไทม์

สำหรับการใช้งานที่ไม่ใช่ SDK คุณสามารถแยกวิเคราะห์สตรีม SSE โดยตรง แต่ละชิ้นเริ่มต้นด้วย data: ตามด้วยวัตถุ JSON ชิ้นสุดท้ายจะมี data: [DONE] ให้แน่ใจว่าไคลเอนต์ของคุณจัดการกับการหยุดชะงักของเครือข่ายได้อย่างเหมาะสม เนื่องจากการเชื่อมต่อสตรีมอาจขาดหายได้ hermes api รับรองว่าข้อมูลการใช้งานจะถูกรายงานอย่างน่าเชื่อถือในชิ้นสุดท้ายเพื่อวัตถุประสงค์ในการเรียกเก็บเงิน

ประสิทธิภาพโทเคนและขีดจำกัด

โมเดลรองรับหน้าต่างบริบท 100,000 โทเคน ซึ่งรวมถึงพรอมต์และการสร้างข้อความ ซึ่งเพียงพอสำหรับงานสร้างเนื้อหายาวและการให้เหตุผลซับซ้อน ไม่มีขีดจำกัดการส่งออกแยกต่างหากต่อคำขอ และหากคุณไม่ได้ระบุ max_tokens การตอบกลับสามารถดำเนินไปจนสุดหน้าต่างบริบท สำหรับคำตอบที่ยาวมาก คุณอาจต้องนำลอจิกมาแบ่งส่วนพรอมต์หรือขอการสร้างข้อความหลายครั้ง

ราคาโปร่งใสและอิงตามการใช้งานโทเคน โทเคนอินพุตมีราคา $0.15 ต่อ 1 ล้านโทเคน และโทเคนเอาต์พุตมีราคา $0.50 ต่อ 1 ล้านโทเคน ข้อผิดพลาดและการปฏิเสธ (สำหรับตัวกรองเนื้อหาเล็กน้อย) เป็นฟรี ดังนั้นคุณจ่ายเฉพาะสำหรับการสร้างที่สำเร็จเท่านั้น โมเดลนี้มีประสิทธิภาพสำหรับการสร้างข้อความปริมาณสูง

• หน้าต่างบริบท: 100,000 โทเคนรวม
• เอาต์พุตสูงสุด: สูงสุดถึงขอบเขตของหน้าต่าง 100,000 โทเคน
• ขีดจำกัดอัตรา: 300 คำขอต่อนาทีต่อคีย์
• ความพร้อมกัน: 8 คำขอพร้อมกันต่อคีย์

การเปรียบเทียบกับโมเดลอื่น

เมื่อประเมิน hermes api การเปรียบเทียบกับตัวเลือก uncensored llama หรือ uncensored mistral อื่นๆ นั้นมีประโยชน์ ต่างจากโซลูชันโฮสต์เองเช่น Ollama บริการนี้ไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐาน คุณได้รับเอนด์พอยต์ที่เชื่อถือได้โดยไม่ต้องกำหนดค่า GPU หรือจัดการน้ำหนักโมเดล ต่างจากเกตเวย์หลายโมเดล บริการนี้เสนอพฤติกรรมที่สอดคล้องกันเพียงอย่างเดียวโดยไม่มีความเกินจากการจัดเส้นทาง

เมื่อเทียบกับโมเดลเชิงพาณิชย์เช่น GPT-4o หรือ Claude เอนด์พอยต์นี้มีราคาต่ำกว่ามากสำหรับการสร้างข้อความปริมาณสูงและไม่มีตัวกรองเนื้อหา อย่างไรก็ตาม อาจไม่มีความสามารถในการให้เหตุผลที่เทียบเท่าโมเดลกรรมสิทธิ์ขนาดใหญ่ที่สุด เหมาะสำหรับงานที่ความยืดหยุ่นของเนื้อหาสำคัญกว่าตรรกะระดับแนวหน้า

สำหรับผู้ใช้ deepseek api โครงสร้างราคาแข่งขันได้ แต่สถาปัตยกรรมโมเดลต่างกัน hermes api ปรับสำหรับสร้างข้อความไม่เซ็นเซอร์ เป็นเครื่องมือเฉพาะทาง ไม่ใช่ AI ทั่วไป หากต้องการ embeddings หรือสร้างภาพ ต้องใช้บริการอื่น เพราะเอนด์พอยต์นี้รองรับเฉพาะข้อความ

เริ่มต้นด้วยตัวอย่างโค้ด

การผสานรวม API นั้นตรงไปตรงมา คุณต้องการคีย์ API ซึ่งคุณสามารถสร้างได้โดยการสมัครด้วย Google หรืออีเมล คีย์จะถูกมอบให้ทันที จากนั้นกำหนดค่า SDK ของคุณด้วย Base URL https://api.openrouternsfw.com/v1 และโมเดล ID uncensored

นี่คือตัวอย่าง Python เบื้องต้นโดยใช้ SDK ทางการ:

คัดลอกfrom openai import OpenAI

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

และตัวอย่างสำหรับ Node.js:

คัดลอกimport OpenAI from "openai";

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

สำหรับการตอบสนองแบบสตรีมมิง SDK จะจัดการการแยกวิเคราะห์ SSE โดยอัตโนมัติ คุณสามารถวนซ้ำผ่านชิ้นส่วนข้อมูลเมื่อได้รับเข้ามา สิ่งนี้ทำให้สามารถแสดงข้อความแบบเรียลไทม์ในแอปพลิเคชันของคุณได้ hermes api รับประกันว่ารูปแบบการตอบสนองจะตรงกับมาตรฐานของ OpenAI ดังนั้นจึงไม่ต้องใช้ตรรกะการแยกวิเคราะห์แบบกำหนดเองสำหรับกรณีการใช้งานมาตรฐาน

คู่มือเพิ่มเติม

• ทางเลือกฟรี OpenRouter? สิ่งที่คุณได้รับจริงๆ? สิ่งที่คุณได้จริง
• วิธีใช้ OpenRouter บน Janitor AI: ตั้งค่า Proxy AI: ตั้งค่า Proxy
• บอท Discord แบบโอเพนซอร์สพร้อม LLM แบบไม่เซ็นเซอร์ LLM แบบไม่เซ็นเซอร์