Tài liệu API cho các mô hình không kiểm duyệt

Xác thực và headers

Gửi khóa API của bạn trong tiêu đề Authorization cho mọi yêu cầu. Sử dụng định dạng Bearer YOUR_API_KEY và bao gồm nó trong Authorization trường. Khóa của bạn được tạo ngay sau khi đăng ký thông qua Google hoặc email. Không cần số điện thoại để đăng ký. Hãy giữ khóa của bạn an toàn trong các biến môi trường để ngăn chặn việc sử dụng trái phép đối với số dư tín dụng trả trước của bạn. Tiêu đề đảm bảo máy chủ của chúng tôi nhận dạng tài khoản của bạn để tính phí token chính xác.

POST /v1/chat/completions

Thực hiện yêu cầu đầu tiên để tạo các phản hồi văn bản. Sử dụng POST /v1/chat/completions endpoint với model được đặt thành uncensored. Điểm cuối này chấp nhận các mảng tin nhắn tiêu chuẩn chứa các vai trò user và assistant. Bạn có thể stream phản hồi hoặc nhận toàn bộ văn bản dựa trên cấu hình client của bạn. Mô hình xử lý đầu vào của bạn và trả về văn bản không từ chối nội dung cho mục đích người trưởng thành hợp pháp. Xem trang giới hạn tốc độ để biết các ràng buộc về độ đồng thời.

GET /v1/models

Truy xuất thông tin mô hình khả dụng bằng cách sử dụng điểm cuối GET. Điều này trả về siêu dữ liệu về mô hình không kiểm duyệt và các khả năng của nó. Bạn có thể xác minh ID mô hình trước khi gửi các yêu cầu hoàn thành. Phản hồi xác nhận khả năng tương thích của API với các cấu trúc tiêu chuẩn của OpenAI. Sử dụng điều này để gỡ lỗi cấu hình máy khách một cách nhanh chóng. Nó giúp đảm bảo SDK của bạn đang trỏ đến phiên bản dịch vụ chính xác. Điểm cuối này không tiêu tốn tín dụng token từ tài khoản của bạn.

Phản hồi dạng stream và mức sử dụng token

Bật chế độ streaming bằng cách đặt stream tham số thành true. Bạn nhận được sự kiện gửi bởi máy chủ (SSE) khi token được tạo. Chunk cuối cùng chứa tổng số token sử dụng cho yêu cầu. Điều này cho phép hiển thị theo thời gian thực các phản hồi trong ứng dụng của bạn. Đếm token giúp bạn theo dõi chính xác số dư trả trước của bạn. Lỗi trong quá trình streaming được xử lý bằng cách đóng luồng bình thường. Bạn có thể ngắt luồng mà không bị phạt nếu cần.

Gọi hàm và chế độ JSON

Sử dụng tools tham số cho khả năng gọi hàm. Đặt response_format để json_object cho đầu ra JSON nghiêm ngặt. Mô hình hỗ trợ tạo dữ liệu có cấu trúc cho các ứng dụng của bạn. Bạn có thể định nghĩa các công cụ tùy chỉnh trong thân yêu cầu. API xác thực cấu trúc trước khi gửi nó đến mô hình. Điều này đảm bảo việc phân tích cú pháp nhất quán trong mã nguồn phụ thuộc của bạn. Chế độ JSON lý tưởng cho các quy trình làm việc tự động yêu cầu các định dạng cụ thể.

Giới hạn tốc độ và xử lý lỗi

Dự kiến lỗi 429 nếu bạn vượt quá 300 yêu cầu mỗi phút. Giới hạn cho phép 8 yêu cầu đồng thời mỗi key. Body yêu cầu phải dưới 8 MB. Nếu nhận được lỗi 401, hãy kiểm tra tính hợp lệ của API key. Lỗi 402 cho biết tín dụng trả trước không đủ. Lỗi không tiêu tốn token từ số dư của bạn. Cửa sổ ngữ cảnh hỗ trợ 100.000 token cho prompt và completion kết hợp. Đầu ra tối đa là 16.000 token trừ khi có chỉ định khác. Xử lý các lỗi này một cách khéo léo trong mã client của bạn.

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);

Phát trực tiếp

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)