Abliterated Model
262K jetonlu bağlam penceresine ve isteğe bağlı görüntü girişine sahip, genel amaçlı, kısaltılmış bir akıl yürütme modeli.
Abliterated Model API, Abliterated Model, Abliterated Model Large ve Abliterated Model Large V2'ye tek bir Muapi API anahtarı aracılığıyla programlı erişim sağlar. Her uç nokta aynı istek gövdesini alır: görme özellikli modellerde istem, isteğe bağlı system_prompt, max_tokens ve image_url.Abliterated modeller, yerleşik reddetme davranışlarını azaltmak için değiştirilmiş dil modelleridir. Kaldırma ve ilgili teknikler (yok etme, kısıtlamayı kaldırma), bir modelin bir isteği reddetme sıklığını azaltır; sınırsız çıktıyı garanti etmez, her sınırı kaldırmaz veya Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikasını değiştirmez. Çıktıyı nasıl kullandığınızdan siz sorumlusunuz.
262K jetonlu bağlam penceresine ve isteğe bağlı görüntü girişine sahip, genel amaçlı, kısaltılmış bir akıl yürütme modeli.
1M jetonlu bağlam penceresi, metin girişi ve metin çıkışı ile daha büyük, kısaltılmış akıl yürütme modeli.
1M jetonlu bağlam penceresi ve salt metin girişi ile büyük, kısaltılmış akıl yürütme modelinin ikinci revizyonu.
Bu sayfada Muapi'de Abliterasyonlu Model, Abliterasyonlu Büyük Model ve Abliterasyonlu Model Büyük V2 yer almaktadır. 262K jetonlu bağlam penceresine ve isteğe bağlı görüntü girişine sahip, genel amaçlı, kısaltılmış bir akıl yürütme modeli. 1M jetonlu bağlam penceresi, metin girişi ve metin çıkışı ile daha büyük, kısaltılmış akıl yürütme modeli. 1M jetonlu bağlam penceresi ve salt metin girişi ile büyük, kısaltılmış akıl yürütme modelinin ikinci revizyonu.
Kişiliği ve tonu ayarlamak için isteğe bağlı olarak system_prompt ve görme özellikli modellerde image_url içeren bir istem gönderin ve oluşturulan metni yoklayın. Tipik kullanım alanları arasında yaratıcı yazı, kırmızı takım ve güvenlik araştırması, değiştirilmemiş temel modele göre değerlendirme ve temel modelin reddedilmesinin meşru çalışmanın önüne geçtiği uygulamalar yer alır. Abliterated modeller, yerleşik reddetme davranışlarını azaltmak için değiştirilmiş dil modelleridir. Kaldırma ve ilgili teknikler (yok etme, kısıtlamayı kaldırma), bir modelin bir isteği reddetme sıklığını azaltır; sınırsız çıktıyı garanti etmez, her sınırı kaldırmaz veya Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikasını değiştirmez. Çıktıyı nasıl kullandığınızdan siz sorumlusunuz.
Her uç nokta aynı istek gövdesini kabul eder ve metni paylaşılan sonuç uç noktası aracılığıyla döndürür; dolayısıyla modeller arasında geçiş yapmak tek satırlık bir değişikliktir.
Abliterasyon ve ilgili teknikler, modelin bir isteği reddetme sıklığını azaltır. Davranış modele ve istemlere göre değişir ve bir garanti değildir.
Yaratıcı, analitik veya değerlendirme çalışmaları için kişiliği, tonu ve çıktı formatını yönlendirmek üzere bir system_prompt ayarlayın.
Faturalandırma, her çağrının geri döndüğü jeton sayımlarını takip eder. Yönetilecek bir abonelik veya model barındırma yoktur.
Abliterated Model'e bir image_url iletin.
Azalan ret sayıları kural yok anlamına gelmez. Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikası ve geçerli yasalar, ürettikleriniz için hâlâ geçerlidir.
| Uç nokta | Giriş | Çıkış | Fiyat | En İyisi |
|---|---|---|---|---|
Her çağrının döndürdüğü kullanımdan jeton başına faturalandırılır; fiyatlar milyon girdi ve çıktı tokenı başınadır.
Muapi API anahtarınızla bir JSON isteği gönderin, istek kimliğini kaydedin ve paylaşılan sonuç uç noktasını yoklayın.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Describe the plot of a dark psychological thriller in detail.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "image_url": "https://example.com/reference.png", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Abliterated-model'i bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt, image_url ile çağırın.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Summarize this long transcript and list every claim that needs a fact-check.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Bir komut istemi ve isteğe bağlı system_prompt ile abliterated-model-large'ı çağırın.
curl -X POST https://api.muapi.ai/api/v1/abliterated-model-large-v2 \
-H "x-api-key: YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"prompt": "Draft a blunt red-team style review of this product launch plan.", "system_prompt": "You are a candid, detail-oriented assistant.", "max_tokens": 1024}'
# Response: {"request_id":"REQUEST_ID"}Bir istem ve isteğe bağlı system_prompt ile abliterated-model-large-v2'yi çağırın.
Görev tamamlanana kadar paylaşılan sonuç uç noktasını yoklayın, ardından oluşturulan metni çıktılardan okuyun.
Kısıtlanmış bir dil modeli, genellikle sıfırdan yeniden eğitim gerektirmeden, reddetmeleri yönlendiren iç yönün düzenlenmesiyle reddetme davranışı azaltılmış bir modeldir. Yok edilmiş ve kısıtlanmamış gibi ilgili terimler benzer teknikleri tanımlar. Sonuç olarak, orijinal modele göre daha az sayıda istek reddedilir ancak bu bir garanti değildir ve kalite, temel modelden farklı olabilir.
Ablitere Model, Ablitere Model Büyük ve Ablitere Model Büyük V2. Her biri, URL'de kendi model adına sahip ayrı bir uç noktadır.
Faturalandırma jeton başına yapılır ve her çağrıdan sonra modelin döndürdüğü sayılardan düşülür. Oranlar milyon girdi tokenı başına 2,00 dolardan başlıyor; her modelin fiyat tablosuna bakın.
Hayır. Azalan retler, sınırsız çıktı anlamına gelmez ve her modelin bilgisi ve kalitesi yine de cevabı bağlar. Çıktıyı nasıl kullandığınızın sorumluluğu size aittir ve Muapi'nin kabul edilebilir kullanım politikasını veya yasayı ihlal eden taleplere izin verilmez.
Abliterated Modelde Evet: isteminizin yanına bir image_url ekleyin. Diğerleri yalnızca metindir.
/api/v1/<model-name>'e POST bir request_id döndürür. Durum tamamlanana kadar /api/v1/predictions/{request_id}/result'u yoklayın, ardından çıktılardan metni okuyun.
Bir Muapi API anahtarı oluşturun ve bu sayfadaki her modeli düz bir REST isteğiyle çağırın.