Mula Cepat API Tanpa Sensor

Pasang SDK Rasmi

Mula dengan memasang perpustakaan klien yang sepadan dengan bahasa anda. Kebanyakan pemaju lebih suka SDK OpenAI rasmi kerana ia mengendalikan percubaan semula dan penstriman secara automatik.

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

Pakej ini ringan dan tidak memerlukan dependensi tambahan. Anda boleh meneruskan ke konfigurasi serta-merta selepas pemasangan selesai.

Konfigurasikan URL Asas Anda

Arahkan SDK anda ke gerbang API kami sebagai ganti hujung lalai. Ini memastikan permintaan anda mencapai infrastruktur model tanpa sensor.

Tetapkan URL asas kepada https://api.unfilteredaigpt.com/v1. Anda juga mesti menyediakan kunci API anda dari papan pemuka. Kunci ini mengesahkan kredit pra-dibayar anda.

• ID Model: uncensored
• URL Asas: https://api.unfilteredaigpt.com/v1

Sebarang klien yang serasi dengan OpenAI berfungsi dengan persediaan ini. ID model kekal malar untuk semua permintaan.

Hantar Permintaan Pertama Anda

Hantar permintaan POST ke /v1/chat/completions dengan arahan sistem dan mesej pengguna anda. Ini mengembalikan teks mentah tanpa penolakan kandungan untuk topik dewasa yang sah.

Gunakan uncensored ID model untuk memastikan kelakuan yang konsisten. API menerima parameter standard seperti temperature dan max_tokens.

Kesilapan seperti kredit tidak mencukupi memulangkan status 402. Kunci tidak sah memulangkan 401. Gunakan arahan curl di bawah untuk menguji sambungan.

Aktifkan Aliran untuk Output Masa Nyata

Tetapkan stream: true untuk menerima token sebagaimana ia dijana. Ini mengurangkan latensi yang dirasakan bagi output panjang. Penstriman sangat sesuai untuk antara muka sembang.

Bungkusan akhir mengandungi penggunaan token jumlah. Huraikan ini untuk ketelusan pengebilan. Gunakan contoh penstriman untuk mengendalikan respons separa dengan betul.

Permintaan tidak aliran menunggu penyelesaian penuh. Ini lebih baik untuk tugas satu tembakan seperti penjanaan kod. Pilih kaedah yang sesuai dengan pengalaman pengguna anda.

Gunakan Mod JSON untuk Data Terstruktur

Tetapkan response_format: {"type": "json_object"} untuk memaksa output JSON yang sah. Ini menghalang ralat sintaks yang dihallusinasi. Gunakan ini untuk tugas pengekstrakan data.

Model mematuhi skema yang anda berikan dalam prompt. Gabungkan ini dengan pemanggilan fungsi untuk aliran kerja automatik. Mod JSON memastikan penguraian yang boleh dipercayai.

Sentiasa sahkan output di pihak anda. API menjamin format tetapi bukan ketepatan semantik logik perniagaan anda. Gunakan contoh Node untuk melaksanakan ini.

Had, Ralat, dan Tetingkap Konteks

Pantau penggunaan anda untuk mengelakkan gangguan perkhidmatan. Tetingkap konteks ialah 100,000 token secara keseluruhan. Output maksimum setiap permintaan ialah 16,000 token. Permintaan melebihi 8 MB ditolak.

Rate limits are 300 requests per minute per key. Concurrent requests are capped at 8. Exceeding these limits returns a 429 error. Upgrade your credit tier if needed.

Kesalahan adalah percuma. Anda hanya membayar untuk penggunaan token yang berjaya. Semak papan pemuka API untuk metrik masa nyata. Gunakan SDK Python untuk pengendalian ralat yang kukuh.

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);

Aliran

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)