Documentație API pentru AI Fără Cenzură

URL de bază și autentificare

URL-ul de bază pentru toate solicitările este https://api.uncensoredaicoding.com/v1. Te autentifici trecând cheia ta unică API în Authorization header., Formatul este Bearer YOUR_API_KEY. Acest header asigură că solicitările tale sunt direcționate corect către modelul dedicat non-cenzurat. Nu folosim parametri de query pentru autentificare. Păstrează-ți cheia în siguranță. Rotirea acesteia se face prin dashboard dacă este necesar. Cheia acordă acces la completările chat. Nu acordă acces la alte endpoint-uri. Ai o singură cheie per cont. O cheie nouă înlocuiește instantaneu pe cea veche. Acest design elimină frecarea abonamentelor. Plătești pentru ceea ce folosești. Creditul preplătit acoperă utilizarea ta. Erorile și refuzurile nu consumă credite. Începe cu creditul de trial.

Prima cerere

Trimite primul tău prompt către endpoint-ul de completări chat. ID-ul modelului este uncensored. Acest model gestionează intrarea de text și generează ieșiri de text. Nu refuză subiecte adulte sau controversate legale. Structura cererii imită formatele standard OpenAI. Puteți utiliza orice bibliotecă client compatibilă. Ajustați URL-ul de bază în configurația clientului. Setează câmpul model la uncensored. Furnizează un prompt de sistem dacă este necesar. Adaugă mesaje de utilizator în array-ul de messages. API-ul returnează un obiect de răspuns. Include datele de utilizare a tokenilor. Acest lucru confirmă că configurația ta funcționează. Testează cu o interogare simplă. Verifică formatul răspunsului. Acest pas validează integrarea ta. Treci la prompturi mai complexe. API-ul de programare AI uncensored este gata.

Integrare SDK Python

Utilizați biblioteca oficială Python OpenAI pentru o integrare ușoară. Configurați URL-ul de bază pentru a indica către API-ul nostru. Setați cheia API în mediu sau în client. Parametrul model ar trebui să fie uncensored. Acest lucru îți permite să folosești metode familiare. Apasă chat.completions.create() cu mesajele dvs. Biblioteca gestionează serializarea JSON. Primești un obiect de răspuns structurat. Accesează textul generat prin response.choices[0].message.content. Această abordare reduce codul boilerplate. Asigură siguranța tipurilor. Folosește metodele async pentru un throughput ridicat. SDK-ul gestionează reîncercările. Gestionează excepțiile pentru limitele de rată. Această configurație este fiabilă. Funcționează cu codebase-urile existente. Integrează rapid capabilitățile uncensored.

Utilizare SDK Node.js

SDK-ul Node.js urmează aceleași modele. Instalează pachetul OpenAI. Inițializează clientul cu URL-ul tău de bază. Setează cheia API corect. Folosește chat.completions.create() pentru solicitări. Transmiteți modelul ca uncensored. Răspunsul include conținutul și utilizarea. Accesează textul programatic. Acest SDK suportă promisiuni. Folosește async/await pentru un cod curat. Gestionează erorile cu grijă. Limitele de rată returnează coduri de stare specifice. Utilizarea tokenilor este urmărită. Această integrare este simplă. Se potrivește în Express sau scripturi standalone. API-ul de codare AI uncensored funcționează perfect. Deployează-ți aplicațiile NSFW sau nelimitate. Scală-ți backend-ul eficient.

Răspunsuri în streaming

Activați streaming-ul setând stream: true în cererea ta. API-ul returnează fragmente prin Evenimente trimise de server (SSE). Fiecare fragment conține text parțial. Procesează aceste fragmente în timp real. Acest lucru îmbunătățește experiența utilizatorului pentru ieșirile lungi. Fragmentul final include datele de utilizare a tokenilor. Urmăriți cu precizie tokenii de intrare și ieșire. Aceste date ajută la monitorizarea costurilor. Streaming-ul funcționează cu toți parametrii. Temperatura și top-p se aplică în mod normal. Apelarea funcțiilor funcționează în modul de streaming. Gestionați evenimentele de flux cu atenție. Stocați parțial răspunsurile dacă este necesar. Această funcție suportă aplicațiile interactive. API-ul de codare AI uncensored gestionează fluxurile în mod fiabil. Asigurați-vă că clientul dvs. citește fluxul complet.

Limitări, Erori și Context

Fereastra de context suportă un total de 100.000 de tokeni. Acesta include atât promptul, cât și completarea. Rezultatul maxim este de 16.000 de tokeni per solicitare. Set max_tokens pentru a controla lungimea outputului. Valoarea implicită este de 2.048 de tokeni. Limitele de rată permit 300 de solicitări pe minut. Solicităriile concurente sunt limitate la 8. Corpurile solicitărilor trebuie să rămână sub 8 MB. Erorile returnează coduri HTTP standard. Un cod de stare 401 înseamnă o cheie invalidă. Un cod de stare 402 indică lipsa de credit. Un cod de stare 429 semnalează limitarea ratei. Rambursările nu sunt emise pentru credite. Greșelile sunt rezolvate prin suport. Folosește aceste limite pentru a-ți planifica arhitectura. Monitorizează utilizarea pentru a evita surprizele.

cURL

Copycurl https://api.uncensoredaicoding.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list available endpoints for user data retrieval"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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