Dokumentace API pro modely bez omezení obsahu

Ověření a hlavičky

Odeslat svůj API klíč v hlavičce Authorization pro každý požadavek. Použijte formát Bearer YOUR_API_KEY a zahrňte jej v Authorization pole. Klíč je vygenerován ihned po registraci přes Google nebo e-mail. Pro registraci není vyžadováno telefonní číslo. Uchovávejte svůj klíč v bezpečí v proměnných prostředí, abyste předešli neoprávněnému používání vůči vašemu zůstatku kreditů. Hlavička zajišťuje, že naše servery identifikují váš účet pro přesné fakturování tokenů.

POST /v1/chat/completions

Proveďte svůj první požadavek pro generování textových odpovědí. Použijte POST /v1/chat/completions endpoint s model nastaveno na uncensored. Tento endpoint přijímá standardní pole zpráv obsahující role uživatele a asistenta. Můžete streamovat odpovědi nebo přijmout celý text na základě konfigurace vašeho klienta. Model zpracuje váš vstup a vrátí text bez odmítnutí obsahu pro legální použití dospělých. Podrobnosti o omezeních konkurence naleznete na stránce s limity frekvence.

GET /v1/models

Načtěte dostupné informace o modelech pomocí koncového bodu GET. Toto vrátí metadata o modelu bez omezení a jeho schopnosti. Můžete ověřit ID modelu před odesláním požadavků na dokončení. Odpověď potvrzuje kompatibilitu API se standardními strukturami OpenAI. Použijte to k rychlému ladění konfigurací klienta. Pomáhá to zajistit, že vaše SDK ukazuje na správnou verzi služby. Tento koncový bod nespotřebovává kredit za tokeny z vašeho účtu.

Streamování odpovědí a využití tokenů

Povolte streamování nastavením stream parameter na true. Jako tokeny jsou generovány, přijímáte server-sent events (SSE). Poslední část obsahuje celkové využití tokenů pro požadavek. To umožňuje reálné zobrazení odpovědí ve vaší aplikaci. Počty tokenů vám pomáhají přesně monitorovat předplacený zůstatek. Chyby během streamování jsou řešeny normálním uzavřením streamu. Stream můžete přerušit bez penále, pokud je třeba.

Volání funkcí a režim JSON

Použijte tools parameter pro volání funkcí. Nastavte response_format na json_object pro přísný výstup JSON. Model podporuje generování strukturovaných dat pro vaše aplikace. V těle požadavku můžete definovat vlastní nástroje. API validuje strukturu před odesláním do modelu. To zajišťuje konzistentní parsování ve vašem následném kódu. Režim JSON je ideální pro automatizované pracovní postupy vyžadující specifické formáty.

Limitu rychlosti a zpracování chyb

Očekávejte chyby 429, pokud překročíte 300 požadavků za minutu. Limit umožňuje 8 souběžných požadavků na klíč. Těla požadků musí zůstat pod 8 MB. Pokud obdržíte chybu 401, zkontrolujte platnost svého API klíče. Chyba 402 indikuje nedostatečnou předplacenou částku. Chyby nespotřebují tokeny z vašeho zůstatku. Okno kontextu podporuje 100 000 tokenů pro prompt a dokončení dohromady. Maximální výstup je 16 000 tokenů, pokud není uvedeno jinak. Tyto chyby ošetřujte v kódu klienta elegantně.

cURL

Copycurl https://api.unrestrictedgptchat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "what is the capital of france"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streamování

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)