Dokumentacja API & Szybki Start

Uwierzytelnianie & URL bazowy

Rozpocznij każde żądanie, wskazując klienta na HTTPS://api.uncensoredia.com/v1 i dołączając swój klucz. Autoryzacja używa standardowego Bearer schemat, więc po prostu wklej token, który otrzymałeś po rejestracji przez Google lub e-mail. Endpoint jest w pełni API kompatybilne z openai zgodny, co oznacza, że musisz tylko zamienić bazowy URL i klucz API w istniejącej konfiguracji. Nie musisz zarządzać złożonymi warstwami routingu ani nagłówkami proxy. Po prostu upewnij się, że twoje Authorization nagłówek zawiera Twój unikalny token. To rozwiązanie gwarantuje, że Twoje żądania trafiają do dedykowanego modelu bez cenzury bez pośredniego filtrowania. Jeśli otrzymasz 401 błąd, zweryfikuj, czy Twój klucz jest aktywny i poprawnie sformatowany.

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij wiadomości do POST /v1/chat/completions otrzymywania odpowiedzi tekstowych z modelu bez cenzury. Ten pojedynczy endpoint obsługuje wszystkie Twoje potrzeby generowania, od prostych promptów po złożone rozmowy wieloetapowe. Możesz kontrolować długość wyjścia i losowość za pomocą parametrów takich jak max_tokens, temperature, a także top_p. Model obsługuje ogromne 100 000 tokenów okno kontekstu, pozwalając ci na podanie rozległej dokumentacji lub długich historii rozmów. Możesz wysłać do 16,000 tokenów w odpowiedzi. Jeśli pominię max_tokens, domyślny limit to 2 048 tokenów. To endpoint nie obsługuje generowania obrazów ani audio. Jest ściśle tekst na wejściu, tekst na wyjściu. Użyj poniższego polecenia curl, aby przetestować połączenie natychmiast.

Integracja SDK Python

Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI do interakcji z API przy minimalnych zmianach w kodzie. Musisz tylko nadpisać base_url i api_key w konfiguracji klienta. To podejście zapewnia, że istniejąca logika obsługi odpowiedzi, błędów i ponownych prób pozostaje nienaruszona. Biblioteka automatycznie obsługuje serializację JSON i strumieniowanie, jeśli ją włączysz. Ta metoda jest idealna dla usług backendowych lub skryptów, które muszą przetwarzać duże wolumeny tekstu. Model uncensored odpowiada na standardowe żądania ukończenia czatu bez konieczności niestandardowej logiki parsowania. Skonfiguruj klienta raz i używaj go w całej aplikacji. Oto jak zainicjować klienta i wysłać podstawowe żądanie.

Konfiguracja SDK Node.js

Zintegruj API do swoich aplikacji JavaScript lub TypeScript, używając @anthropic-ai/sdk lub oficjalny openai pakiet. Ustaw baseURL do naszego punktu końcowego i podaj swój klucz API. Pozwala to na użycie znanych metod, takich jak chat.completions.create() bezpośrednio. SDK obsługuje żądania HTTP i parsuje odpowiedzi JSON za Ciebie. Możesz łatwo obsłużyć błędy takie jak 402 (niewystarczający kredyt) lub 429 (limit szybkości) wewnątrz logiki Twojej aplikacji. To rozwiązanie jest idealne dla serwerów sieciowych, botów lub dowolnego środowiska Node.js. Model bez cenzury działa bezproblemowo ze standardowym formatem żądania. Skonfiguruj klienta, aby zapewnić zgodność z oczekiwaniami API.

Odpowiedzi strumieniowe

Włącz dostarczanie tokenów w czasie rzeczywistym, ustawiając stream: true w Twoim żądaniu. API zwraca strumień zdarzeń wysyłanych serwerowo (SSE), umożliwiając wyświetlanie tekstu w miarę jego generowania. Poprawia to doświadczenie użytkownika w interfejsach czatu i zmniejsza postrzeganą opóźnienie. Każdy fragment zawiera częściową odpowiedź, a ostatni fragment zawiera statystyki użycia tokenów. Możesz przetwarzać te fragmenty inkrementalnie, aby zbudować pełną odpowiedź. Ta funkcja jest kluczowa dla aplikacji wymagających natychmiastowej informacji zwrotnej. Model uncensored obsługuje strumieniowanie dla wszystkich typów żądań. Obsługuj zdarzenia strumienia, aby skutecznie aktualizować interfejs użytkownika. Użyj tego kodu do implementacji strumieniowania w kliencie.

Limity prędkości & limity kontekstu

API narzuca ścisłe limity, aby zapewnić stabilną wydajność dla wszystkich użytkowników. Możesz wysyłać do 300 żądań na minutę za klucz i mają 8 równoległych żądań aktywne w dowolnym momencie. Maksymalny rozmiar ciała żądania to 8 MB. Jeśli przekroczysz te limity, otrzymasz 429 kod statusu. Upewnij się, że obsługujesz ponawianie z wykładniczym opóźnieniem, aby nie przekraczać tych limitów wielokrotnie. Okno kontekstowe ma 100 000 tokenów, ale maksymalna ilość wyjściowa to 16 000 tokenów. Jeśli potrzebujesz więcej danych wyjściowych, dostosuj max_tokens parametr. Błędy takie jak 401 (nieprawidłowy klucz) oraz 402 (brak kredytu) są natychmiastowe i nie zużywają limitu tokenów. Zarządzaj swoim limitem ostrożnie, aby uniknąć przerw w usłudze podczas zadań generowania o wysokim obciążeniu.

cURL

Copycurl https://api.uncensoredia.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "return json with key status true"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Strumieniowanie

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)