Prise en main API IA sans censure

Installation et configuration

Initialisez votre client avec l'URL de base et votre clé API. Notre service utilise des en-têtes d'authentification standard compatibles avec les SDK officiels. Transmettez votre clé en tant que jeton Bearer dans le Authorization header. Cela vous permet de changer de fournisseur sans réécrire la logique de votre application.

Copycurl https://api.uncensoredgptchat.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the technical documentation for the new API endpoint"}]
  }'

Vous pouvez générer une clé instantanément en vous inscrivant avec Google ou e-mail. Aucun numéro de téléphone n'est requis pour le crédit d'essai.

Complétion de chat basique

Envoyez une requête textuelle simple pour obtenir une réponse directe. Utilisez le chat/completions point de terminaison avec l'ID du modèle uncensored. Le système renvoie du texte généré en fonction de votre invite sans filtrer le contenu adulte légal.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Cette approche fonctionne pour générer de l'écriture créative, du jeu de rôle ou répondre à des questions que les modèles standard pourraient refuser. Vous contrôlez le contexte en définissant clairement les messages utilisateur et assistant.

Réponses en streaming

Recevez des jetons en temps réel grâce aux Server-Sent Events. Cela réduit la latence perçue pour les longues sorties. Le SDK gère le stream et restitue les jetons au fur et à mesure de leur génération.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Le streaming est idéal pour les interfaces de chat où les utilisateurs attendent une réponse immédiate. Vous pouvez traiter chaque token à mesure qu'il arrive, sans attendre la complétion complète.

Appel de fonctions (Outils)

Définissez des outils externes et laissez le modèle décider quand les utiliser. Transmettez une liste de définitions de fonctions dans la tools paramètre. L'API renvoie des appels d'outils structurés que votre code peut exécuter.

Cette fonctionnalité prend en charge les formats standard d'appel de fonctions. Vous pouvez intégrer une logique personnalisée pour la récupération de données ou l'exécution d'actions sans problème.

Mode JSON

Forcez la sortie dans un objet JSON strict. Définissez response_format à {"type": "json_object"}. Cela garantit que la réponse est analysable par votre application.

Utilisez le mode JSON lorsque vous avez besoin de données structurées pour le traitement en aval. Le modèle respecte le schéma que vous fournissez dans la requête.

Paramètres et limites

Gérez la concurrence et l'utilisation des tokens avec des limites spécifiques. Vous pouvez envoyer 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens au total.

Les erreurs comme 401 indiquent une clé invalide, tandis que 402 signifie qu'il n'y a plus de crédit. Les limites de débit renvoient 429. Ajustez temperature et top_p pour contrôler l'aléatoire. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit.

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)