Dokumentasi API untuk Model Uncensored

URL Dasar dan Autentikasi

Gunakan URL dasar kami untuk semua permintaan dan teruskan kunci API Anda dalam header. Pengaturan ini bekerja dengan SDK OpenAI standar atau klien HTTP apa pun tanpa modifikasi. Anda menerima kunci segera setelah mendaftar dengan Google atau email, tanpa memerlukan nomor telepon. Kunci tersebut mengautentikasi akun Anda terhadap server kami untuk setiap permintaan yang Anda buat.

Jaga kunci Anda tetap aman, karena memberikan akses ke kredit prabayar Anda. Anda dapat menghasilkan kunci baru kapan saja, yang menggantikan kunci lama secara instan. Tidak perlu mengelola banyak kunci atau menavigasi cakupan izin yang kompleks untuk penggunaan dasar.

Permintaan Pertama

Kirim pesan pertama Anda ke endpoint chat completions dengan prompt sederhana. Model merespons dengan output teks, siap untuk logika aplikasi Anda. Anda dapat menguji konektivitas dan kualitas respons dengan struktur permintaan minimal. Ini mengonfirmasi bahwa kunci Anda berfungsi dan model uncensored aktif.

Respons mencakup teks yang dihasilkan dan detail penggunaan token. Anda dapat memparse data ini untuk menampilkan hasil atau memasukkannya ke dalam prompt berikutnya. Ini adalah cara tercepat untuk memverifikasi integrasi Anda sebelum membangun alur kerja yang lebih kompleks.

Copycurl https://api.unfilterchatgpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten best practices for react state management"}]
  }'

Integrasi SDK Python

Instal paket Python resmi OpenAI dan arahkan ke URL dasar kami. Ini memungkinkan Anda menggunakan metode yang sudah familiar seperti client.chat.completions.create() tanpa mengubah struktur kode Anda. Berikan kunci API Anda sebagai nilai default untuk pustaka tersebut. Pendekatan ini menyederhanakan integrasi untuk proyek yang sudah ada yang sudah menggunakan klien OpenAI-compatible.

Anda dapat mengatur parameter seperti temperature atau top_p untuk mengontrol keacakan respons. Library menangani serialisasi dan parsing error secara otomatis. Ini mengurangi kode boilerplate dan mempercepat pengembangan untuk skrip sederhana maupun aplikasi kompleks.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Pengaturan SDK Node.js

Inisialisasi klien Node.js OpenAI dengan URL dasar kami dan kunci API Anda. Ini memastikan kompatibilitas dengan proyek JavaScript dan TypeScript standar. Anda dapat menggunakan metode penyelesaian yang sama yang tersedia di SDK Python. Klien menangani permintaan jaringan dan parsing respons secara efisien.

Konfigurasikan opsi klien agar sesuai dengan kebutuhan aplikasi Anda. Anda dapat menyesuaikan waktu tunggu permintaan atau logika percobaan ulang jika diperlukan. Konfigurasi ini bekerja dengan mulus di lingkungan Node.js yang ada, sehingga mudah menambahkan kemampuan AI uncensored ke layanan backend Anda.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Respons Streaming

Aktifkan streaming dengan mengatur parameter stream menjadi true dalam permintaan Anda. Ini mengirimkan respons token demi token saat teks tersebut dihasilkan. Ini memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik untuk aplikasi real-time. Anda dapat menampilkan hasil parsial segera sementara model terus bekerja.

Parse chunk stream untuk mengekstrak konten. Chunk terakhir berisi penggunaan token total untuk permintaan. Ini memungkinkan Anda melacak biaya secara akurat sambil memberikan umpan balik instan kepada pengguna. Streaming sangat ideal untuk antarmuka obrolan dan alat interaktif.

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)

Batas Laju, Kesalahan, dan Konteks

Jendela konteks mendukung 100.000 token baik untuk prompt maupun completion. Anda dapat mengirim dokumen panjang atau percakapan ekstensif tanpa pemotongan. Namun, output maksimum per permintaan adalah 16.000 token, atau 2.048 jika Anda tidak mengatur batasnya. Ini memastikan kinerja yang konsisten untuk respons besar.

Batas laju mengizinkan 300 permintaan per menit dan 8 permintaan konkurensi per kunci. Kesalahan mencakup 401 untuk kunci tidak valid dan 402 untuk kredit tidak cukup. Penolakan karena batas konten gratis, sedangkan kesalahan tidak mengonsumsi kredit. Kelola permintaan Anda secara efisien untuk menghindari throttling selama periode lalu lintas tinggi.