Быстрый старт нефильтрованного API

Установка официального SDK

Начните с установки библиотеки, соответствующей вашему языку. Большинство разработчиков предпочитают официальный SDK OpenAI, так как он автоматически обрабатывает повторные попытки и потоковую передачу.

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

Эти пакеты легковесны и не требуют дополнительных зависимостей. Вы можете сразу перейти к конфигурации после завершения установки.

Настройте ваш базовый URL

Укажите ваш SDK на наш API-шлюз вместо стандартного эндпоинта. Это гарантирует, что ваши запросы достигнут инфраструктуры uncensored-модели.

Укажите базовый URL на https://api.unfilteredaigpt.com/v1. Вы также должны предоставить свой API-ключ из панели управления. Этот ключ аутентифицирует ваш предоплаченный кредит.

• Идентификатор модели: uncensored
• Базовый URL: https://api.unfilteredaigpt.com/v1

Любой стандартный OpenAI-совместимый клиент работает с этой настройкой. ID модели остается постоянным для всех запросов.

Отправить первый запрос

Отправьте POST-запрос на /v1/chat/completions с вашим системным промптом и сообщением пользователя. Это возвращает сырой текст без отказов в контенте для законных тем для взрослых.

Используйте uncensored идентификатор модели для обеспечения согласованности поведения. API принимает стандартные параметры, такие как temperature и max_tokens.

Ошибки, такие как недостаток кредитов, возвращают статус 402. Неверные ключи возвращают 401. Используйте приведенную ниже команду curl для проверки подключения.

Включить потоковую передачу для вывода в реальном времени

Установить stream: true получать токены по мере их генерации. Это снижает воспринимаемую задержку для длинных выводов. Потоковая передача идеальна для чат-интерфейсов.

В последнем чанке содержится общее количество использованных токенов. Разберите эти данные для прозрачности биллинга. Используйте пример потоковой передачи, чтобы корректно обрабатывать частичные ответы.

Запросы без потоковой передачи ждут полного завершения. Это лучше для одноразовых задач, таких как генерация кода. Выберите метод, который подходит для вашего пользовательского опыта.

Используйте JSON Mode для структурированных данных

Установить response_format: {"type": "json_object"} заставить выводить валидный JSON. Это предотвращает синтаксические ошибки, вызванные галлюцинациями. Используйте это для задач извлечения данных.

Модель соблюдает схему, которую вы предоставляете в промпте. Сочетайте это с вызовом функций для автоматизации рабочих процессов. Режим JSON обеспечивает надёжное разделение.

Всегда проверяйте вывод на своей стороне. API гарантирует формат, но не семантическую корректность вашей бизнес-логики. Используйте пример Node для реализации этого.

Лимиты, Ошибки и Контекстное окно

Отслеживайте использование, чтобы избежать прерывания службы. Контекстное окно составляет 100,000 токенов всего. Максимальный вывод на запрос — 16,000 токенов. Запросы объемом более 8 МБ отклоняются.

Лимиты составляют 300 запросов в минуту на ключ. Параллельные запросы ограничены 8. Превышение этих лимитов возвращает ошибку 429. Увеличьте уровень кредита, если необходимо.

Ошибки бесплатны. Вы платите только за успешное использование токенов. Проверьте панель API для получения метрик в реальном времени. Используйте Python SDK для надежной обработки ошибок.

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);

Потоковая передача

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)