Documentație API fără cenzură

Începe rapid: Instalare și Configurare

Primul pas este obținerea cheii API din panoul de control. Odată ce aveți acreditativele, configurați clientul pentru a indica către URL-ul nostru de bază. Acest lucru asigură că toate cererile trec prin infrastructura noastră uncensored în loc de endpoint-urile standard OpenAI. Trebuie doar să actualizați URL-ul de bază și să setați antetul de autorizare. API-ul nostru este complet compatibil cu SDK-urile standard OpenAI, astfel încât să puteți reutiliza codul clientului existent cu modificări minime.

Autentificare și Anteturi

Autentificarea se bazează pe un singur token bearer trecut în Authorization header. Fiecare cerere trebuie să includă această cheie pentru a verifica contul și a deduce creditele preplătite. Dacă cheia lipsește sau este invalidă, API-ul returnează o eroare 401. Poți genera o cheie nouă în orice moment din panoul de control, ceea ce invalidează imediat pe cea anterioară. Păstrează cheia în siguranță, deoarece este singurul identificator pentru soldul de credit și limitele de utilizare.

Endpoint Completări Chat

Trimite cereri text către POST /v1/chat/completions endpoint. Aceasta este interfața standard pentru generarea de răspunsuri de la modelul fără cenzură. Furnizezi o listă de mesaje care include promptul utilizatorului și instrucțiunile de sistem opționale. Modelul returnează un răspuns text fără refuzurile tipice de conținut găsite în modelele mainstream. Folosește acest endpoint pentru toate nevoile de generare a textului, ținând cont că embeddings, imaginile și audio nu sunt suportate.

Răspunsuri în streaming

Activați fluxul de date setând stream parametrul la true. Acest lucru returnează răspunsuri fragment cu fragment pe măsură ce sunt generate, reducând latența percepută pentru output-urile lungi. Trebuie să gestionezi Evenimente trimise de server (SSE) pentru a procesa fiecare token pe măsură ce ajunge. Fragmentul final include statistici complete de utilizare a tokenurilor pentru facturare. Streaming-ul este ideal pentru interfețe de chat în timp real sau aplicații care necesită rezultate parțiale imediate.

Parametri Model și Opțiuni

Controlează comportamentul modelului folosind parametri standard precum temperature, top_p, și stop. Puteți forța un output structurat setând response_format pentru json_object sau folosește tools pentru apelarea funcțiilor. Modelul suportă o fereastră de context de 100.000 de tokeni, permițând date de intrare extinse. Ieșirea maximă este de 16.000 de tokeni per solicitare, decât dacă se specifică altfel. Ajustează aceste setări pentru a echilibra creativitatea și precizia în funcție de cazul tău specific de utilizare.

Limitări, Erori și Context

Fiecare cheie API este limitată la 300 de cereri pe minut și 8 conexiuni concurente. Corpurile cererilor nu trebuie să depășească 8 MB. Erorile comune includ 401 pentru chei invalide, 402 când creditele sunt epuizate și 429 pentru limitele de rată. Creditele preplătite nu expiră niciodată, așa că puteți întrerupe utilizarea fără a pierde fonduri. Fereastra de context include atât tokenii de prompt, cât și pe cei de completari. Dacă depășiți limitele, API-ul va returna un cod de error corespunzător. Utilizați reîncercări cu backoff exponențial pentru error-urile 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)