Documentação da API sem censura

Início rápido: Instale e Configure

O primeiro passo é obter sua chave de API no painel. Assim que tiver suas credenciais, configure seu cliente para apontar para nossa URL base. Isso garante que todas as solicitações passem por nossa infraestrutura sem censura em vez dos endpoints padrão da OpenAI. Você só precisa atualizar a URL base e definir o cabeçalho de autorização. Nossa API é totalmente compatível com os SDKs padrão da OpenAI, então você pode reutilizar seu código de cliente existente com alterações mínimas.

Autenticação e Cabeçalhos

A autenticação depende de um único token bearer passado no Authorization Cabeçalho. Cada solicitação deve incluir esta chave para verificar sua conta e deduzir créditos pré-pagos. Se a chave estiver ausente ou inválida, a API retorna um erro 401. Você pode gerar uma nova chave a qualquer momento no seu painel, o que invalida imediatamente a anterior. Mantenha sua chave segura, pois ela é o único identificador para seu saldo de crédito e limites de uso.

Endpoint Chat Completions

Envie solicitações de texto para o POST /v1/chat/completions endpoint. Esta é a interface padrão para gerar respostas do modelo sem censura. Você fornece uma lista de mensagens incluindo o prompt do usuário e instruções de sistema opcionais. O modelo retorna uma resposta de texto sem as típicas recusas de conteúdo encontradas em modelos principais. Use este endpoint para todas as necessidades de geração de texto, lembrando que embeddings, imagens e áudio não são suportados.

Respostas em Streaming

Habilite o streaming definindo o stream parâmetro para true. Isso retorna respostas chunk por chunk conforme são geradas, reduzindo a latência percebida para saídas longas. Você deve lidar com Server-Sent Events (SSE) para processar cada token conforme chega. O último chunk inclui as estatísticas totais de uso de tokens para cobrança. O streaming é ideal para interfaces de chat em tempo real ou aplicativos que exigem resultados parciais imediatos.

Parâmetros e Opções do Modelo

Controle o comportamento do modelo usando parâmetros padrão como temperature, top_p, e stop. Você pode forçar a saída estruturada definindo response_format para json_object ou use tools para chamada de função. O modelo suporta uma janela de contexto de 100.000 tokens, permitindo dados de entrada extensos. A saída máxima é de 16.000 tokens por solicitação, a menos que especificado de outra forma. Ajuste essas configurações para equilibrar criatividade e precisão para o seu caso de uso específico.

Limites, Erros e Contexto

Cada chave de API está limitada a 300 solicitações por minuto e 8 conexões simultâneas. Os corpos das solicitações não devem exceder 8 MB. Erros comuns incluem 401 para chaves inválidas, 402 quando os créditos são esgotados e 429 para limites de taxa. Seus créditos pré-pagos nunca expiram, então você pode pausar o uso sem perder fundos. A janela de contexto inclui tokens de prompt e de conclusão. Se você exceder os limites, a API retornará um código de erro apropriado. Use retentativas com backoff exponencial para erros 429.

cURL

Copycurl https://api.chatgptsansrestriction.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.chatgptsansrestriction.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.chatgptsansrestriction.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)