Documentation API pour les modèles sans censure

Authentification et en-têtes

Envoyez votre clé API dans l'en-tête Authorization pour chaque requête. Utilisez le format Bearer YOUR_API_KEY Et incluez-le dans le Authorization champ. Votre clé est générée immédiatement après l'inscription via Google ou e-mail. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour l'inscription. Gardez votre clé en sécurité dans les variables d'environnement pour éviter toute utilisation non autorisée contre votre solde prépayé. L'en-tête permet à nos serveurs d'identifier votre compte pour une facturation précise des tokens.

POST /v1/chat/completions

Effectuez votre première requête pour générer des réponses textuelles. Utilisez le POST /v1/chat/completions point de terminaison avec le model défini à uncensored. Ce point de terminaison accepte des tableaux de messages standards contenant les rôles user et assistant. Vous pouvez activer le streaming des réponses ou recevoir le texte complet selon la configuration de votre client. Le modèle traite votre entrée et renvoie du texte sans refus de contenu pour un usage adulte légal. Consultez la page des limites de débit pour les contraintes de concurrence.

GET /v1/models

Récupérez les informations disponibles sur les modèles en utilisant l'endpoint GET. Cela renvoie des métadonnées sur le modèle sans censure et ses capacités. Vous pouvez vérifier l'ID du modèle avant d'envoyer des requêtes de complétion. La réponse confirme la compatibilité de l'API avec les structures standard d'OpenAI. Utilisez ceci pour déboguer rapidement les configurations client. Cela aide à garantir que votre SDK pointe vers la bonne version du service. Cet endpoint ne consomme pas de crédits de jetons de votre compte.

Utilisation des jetons et réponses en streaming

Activez le streaming en définissant le stream parameter à true. Vous recevez des server-sent events (SSE) au fur et à mesure de la génération des jetons. Le dernier chunk contient l'utilisation totale des jetons pour la requête. Cela permet l'affichage en temps réel des réponses dans votre application. Les compteurs de jetons vous aident à surveiller votre solde prépayé avec précision. Les erreurs lors du streaming sont gérées en fermant normalement le flux. Vous pouvez interrompre le flux sans pénalité si nécessaire.

Appel de fonctions et mode JSON

Utilisez le tools le paramètre pour les capacités d'appel de fonctions. Définissez response_format à json_object pour une sortie JSON stricte. Le modèle prend en charge la génération de données structurées pour vos applications. Vous pouvez définir des outils personnalisés dans le corps de la requête. L'API valide la structure avant de l'envoyer au modèle. Cela garantit une analyse cohérente dans votre code en aval. Le mode JSON est idéal pour les workflows automatisés nécessitant des formats spécifiques.

Limites de débit et gestion des erreurs

Attendez des erreurs 429 si vous dépassez 300 requêtes par minute. La limite autorise 8 requêtes simultanées par clé. Les corps de requête doivent rester inférieurs à 8 Mo. Si vous recevez une erreur 401, vérifiez la validité de votre clé API. Une erreur 402 indique un crédit prépayé insuffisant. Les erreurs ne consomment pas de jetons de votre solde. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 jetons pour l'invite et la complétion combinées. La sortie maximale est de 16 000 jetons sauf indication contraire. Gérez ces erreurs avec élégance dans le code de votre client.

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);

Streaming

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)