Démarrage rapide API sans censure

Installer le SDK officiel

Commencez par installer la bibliothèque cliente correspondant à votre langage. La plupart des développeurs préfèrent le SDK officiel OpenAI car il gère automatiquement les nouvelles tentatives et le streaming.

• Python : pip install openai
• Node.js : npm install openai

Ces packages sont légers et ne nécessitent pas de dépendances supplémentaires. Vous pouvez passer à la configuration immédiatement après la fin de l'installation.

Configurer votre URL de base

Pointez votre SDK vers notre passerelle API au lieu de l'endpoint par défaut. Cela garantit que vos requêtes atteignent l'infrastructure du modèle sans censure.

Définissez l'URL de base sur https://api.unfilteredaigpt.com/v1. Vous devez également fournir votre clé API depuis le tableau de bord. Cette clé authentifie votre crédit prépayé.

• ID du modèle : uncensored
• URL de base : https://api.unfilteredaigpt.com/v1

Tout client standard compatible OpenAI fonctionne avec cette configuration. L'ID du modèle reste constant pour toutes les requêtes.

Envoyez votre première demande

Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec votre invite système et votre message utilisateur. Cela retourne du texte brut sans refus de contenu pour les sujets adultes légaux.

Utilisez le uncensored ID du modèle pour garantir un comportement cohérent. L'API accepte des paramètres standard tels que temperature et max_tokens.

Les erreurs comme un crédit insuffisant renvoient un statut 402. Les clés invalides renvoient 401. Utilisez la commande curl ci-dessous pour tester la connectivité.

Activer le Streaming pour une Sortie en Temps Réel

Définir stream: true pour recevoir des tokens au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. Le streaming est idéal pour les interfaces de chat.

Le dernier chunk contient l'utilisation totale des jetons. Analysez-le pour la transparence de la facturation. Utilisez l'exemple de streaming pour gérer correctement les réponses partielles.

Les demandes non streaming attendent la complétion complète. C'est mieux pour les tâches en une seule fois comme la génération de code. Choisissez la méthode qui correspond à votre expérience utilisateur.

Utilisez le mode JSON pour les données structurées

Définir response_format: {"type": "json_object"} pour forcer une sortie JSON valide. Cela évite les erreurs de syntaxe dues à l'hallucination. À utiliser pour les tâches d'extraction de données.

Le modèle respecte le schéma que vous fournissez dans la requête. Combinez cela avec l'appel de fonctions pour des flux de travail automatisés. Le mode JSON garantit un analyse fiable.

Validez toujours la sortie de votre côté. L'API garantit le format mais pas la correction sémantique de votre logique métier. Utilisez l'exemple Node pour implémenter cela.

Limites, Erreurs et Fenêtre de contexte

Surveillez votre utilisation pour éviter les interruptions de service. La fenêtre de contexte est de 100,000 tokens au total. La sortie maximale par requête est de 16,000 tokens. Les requêtes de plus de 8 Mo sont rejetées.

Les limites de débit sont de 300 requêtes par minute par clé. Les requêtes concurrentes sont plafonnées à 8. Le dépassement de ces limites renvoie une erreur 429. Mettez à niveau votre niveau de crédit si nécessaire.

Les erreurs sont gratuites. Vous ne payez que pour l'utilisation réussie des jetons. Consultez le tableau de bord de l'API pour les métriques en temps réel. Utilisez le SDK Python pour une gestion robuste des erreurs.

cURL

Copycurl https://api.unfilteredaigpt.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list steps to brew coffee"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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