Documentație API pentru Model Fără Cenzură

URL de bază și autentificare

Folosește URL-ul nostru de bază pentru toate cererile și transmite cheia ta API în antet. Această configurare funcționează cu orice SDK standard OpenAI sau client HTTP fără modificări. Primești o cheie imediat după înregistrare cu Google sau email, fără a fi necesar număr de telefon. Cheia autentifică contul tău împotriva serverelor noastre pentru fiecare cerere pe care o faci.

Mențineți cheia în siguranță, deoarece oferă acces la creditul preplătit. Puteți genera o cheie nouă în orice moment, care înlocuiește pe cea veche instantaneu. Nu este nevoie să gestionați mai multe chei sau să navigați prin arii de permisiuni complexe pentru utilizarea de bază.

Prima cerere

Trimite primul tău mesaj către endpoint-ul de completări chat cu un prompt simplu. Modelul răspunde cu un text, gata pentru logica aplicației tale. Poți testa conectivitatea și calitatea răspunsului cu o structură de cerere minimă. Acest lucru confirmă că cheia funcționează și că modelul uncensored este activ.

Răspunsul include detaliile textului generat și ale utilizării tokenilor. Poți analiza aceste date pentru a afișa rezultatele sau pentru a le alimenta în prompturi ulterioare. Aceasta este cea mai rapidă modalitate de a verifica integrarea ta înainte de a construi fluxuri de lucru complexe.

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"}]
  }'

Integrare SDK Python

Instalează pachetul oficial Python OpenAI și indică-i URL-ul de bază al nostru. Astfel, poți utiliza metode familiare precum client.chat.completions.create() fără a modifica structura codului tău. Transmite cheia ta API ca valoare implicită pentru bibliotecă. Această abordare simplifică integrarea pentru proiectele existente care folosesc deja clienți compatibili cu OpenAI.

Puteți seta parametri precum temperature sau top_p pentru a controla aleatorietatea răspunsului. Biblioteca gestionează automat serializarea și analizarea erorilor. Acest lucru reduce codul boilerplate și grăbește dezvoltarea atât pentru scripturi simple, cât și pentru aplicații complexe.

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)

Configurare SDK Node.js

Inițializați clientul OpenAI Node.js cu URL-ul nostru de bază și cheia ta API. Acest lucru asigură compatibilitatea cu proiectele standard JavaScript și TypeScript. Poți folosi aceleași metode de completare disponibile în SDK-ul Python. Clientul gestionează eficient solicitările de rețea și analizarea răspunsurilor.

Configurați opțiunile clientului pentru a se potrivi cu nevoile aplicației dvs. Puteți ajusta timeout-urile de solicitare sau logica de reîncercare după necesitate. Această configurare funcționează perfect cu mediile Node.js existente, facilitând adăugarea capacităților AI uncensored în serviciile backend.

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);

Răspunsuri în streaming

Activați streaming-ul setând parametrul stream la true în cererea dumneavoastră. Acest lucru trimite răspunsuri token cu token pe măsură ce sunt generate. Oferă o experiență mai bună pentru utilizator în aplicațiile în timp real. Puteți afișa rezultate parțiale imediat în timp ce modelul continuă să lucreze.

Analizați fragmentele de flux pentru a extrage conținutul. Fragmentul final conține utilizarea totală a tokenilor pentru solicitare. Acest lucru vă permite să urmăriți costurile cu precizie în timp ce oferiți feedback instantaneu utilizatorilor. Streaming-ul este ideal pentru interfețele de chat și instrumentele interactive.

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)

Limite de rată, erori și context

Fereastra de context suportă 100.000 de tokeni atât pentru prompt, cât și pentru completarea textului. Poți trimite documente lungi sau conversații extinse fără trunchiere. Totuși, output-ul maxim per solicitare este de 16.000 de tokeni, sau 2.048 dacă nu setezi limita. Acest lucru asigură performanță consistentă pentru răspunsuri mari.

Limitele de rată permit 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente per cheie. Erorile includ 401 pentru chei invalide și 402 pentru credit insuficient. Refuzurile din cauza limitelor de conținut sunt gratuite, în timp ce erorile nu consumă credit. Gestionează-ți cererile eficient pentru a evita limitarea în perioadele de trafic ridicat.