Документация API для Uncensored AI

Базовый URL и аутентификация

Базовый URL для всех запросов — https://api.uncensoredaicoding.com/v1. Вы аутентифицируетесь, передавая ваш уникальный API-ключ в Authorization header. Формат — Bearer YOUR_API_KEY. Этот заголовок гарантирует правильную маршрутизацию ваших запросов к выделенной uncensored-модели. Мы не используем параметры запроса для аутентификации. Храните свой ключ в безопасности. При необходимости смените его через панель управления. Ключ предоставляет доступ к завершениям чата. Он не предоставляет доступ к другим эндпоинтам. У вас один ключ на аккаунт. Новый ключ мгновенно заменяет старый. Этот дизайн устраняет трение подписок. Вы платите за то, что используете. Предоплаченный кредит покрывает ваше использование. Ошибки и отказы не потребляют кредиты. Начните с пробного кредита.

Первый запрос

Отправьте первый запрос в конечный пункт chat completions. Идентификатор модели — uncensored. Эта модель обрабатывает текстовый ввод и генерирует текстовый вывод. Она не отклоняет законный контент для взрослых или спорные темы. Структура запроса соответствует стандартным форматам OpenAI. Вы можете использовать любую совместимую клиентскую библиотеку. Измените базовый URL в конфигурации клиента. Установите поле модели на uncensored. При необходимости укажите системный промпт. Добавьте пользовательские сообщения в массив messages. API возвращает объект ответа. Включите данные об использовании токенов. Это подтвердит работоспособность вашей настройки. Протестируйте с простым запросом. Проверьте формат ответа. Этот шаг подтверждает вашу интеграцию. Переходите к более сложным промптам. Uncensored AI coding API готова.

Интеграция Python SDK

Используйте официальную библиотеку OpenAI для Python для простой интеграции. Настройте базовый URL так, чтобы он указывал на наш API. Установите API-ключ в переменных окружения или в клиенте. Параметр модели должен быть uncensored. Это позволяет вам использовать знакомые методы. Вызовите chat.completions.create() с вашими сообщениями. Библиотека обрабатывает сериализацию JSON. Вы получаете структурированный объект ответа. Получите сгенерированный текст через response.choices[0].message.content. Этот подход уменьшает объем шаблонного кода. Он обеспечивает типобезопасность. Используйте асинхронные методы для высокой пропускной способности. SDK управляет повторными попытками. Обрабатывайте исключения для ограничений частоты. Эта настройка надежна. Она работает с существующими кодовыми базами. Быстро интегрируйте возможности без цензуры.

Использование SDK Node.js

SDK для Node.js следует тем же шаблонам. Установите пакет OpenAI. Инициализируйте клиент, указав базовый URL. Укажите API-ключ корректно. Используйте chat.completions.create() для запросов. Передайте модель как uncensored. В ответе содержится контент и использование ресурсов. Получайте текст программно. Этот SDK поддерживает промисы. Используйте async/await для чистого кода. Обрабатывайте ошибки корректно. Лимиты скорости возвращают конкретные коды состояния. Использование токенов отслеживается. Эта интеграция проста. Она вписывается в Express или автономные скрипты. API для ИИ-кодинга без цензуры работает бесшовно. Развертывайте свои NSFW или неограниченные приложения. Масштабируйте свой бэкенд эффективно.

Потоковые ответы

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. API возвращает фрагменты через Server-Sent Events (SSE). Каждый фрагмент содержит частичный текст. Обрабатывайте эти фрагменты в реальном времени. Это улучшает пользовательский опыт для длинных выводов. Последний фрагмент включает данные об использовании токенов. Точно отслеживайте входные и выходные токены. Эти данные помогают контролировать расходы. Потоковая передача работает со всеми параметрами. Temperature и top-p применяются нормально. Вызов функций работает в режиме потоковой передачи. Осторожно обрабатывайте события потока. При необходимости буферизуйте частичные ответы. Эта функция поддерживает интерактивные приложения. API для неограниченного ИИ-кодинга надежно обрабатывает потоки. Убедитесь, что ваш клиент считывает весь поток.

Лимиты, Ошибки и Контекст

Окно контекста поддерживает до 100,000 токенов суммарно. Это включает как промпт, так и генерацию. Максимальный объем вывода — 16,000 токенов за запрос. Установите max_tokens для контроля длины вывода. Значение по умолчанию составляет 2 048 токенов. Лимиты скорости позволяют выполнять 300 запросов в минуту. Одновременные запросы ограничены 8. Тело запроса должно быть не более 8 МБ. При ошибках возвращаются стандартные коды HTTP. Статус 401 означает недействительный ключ. Статус 402 указывает на отсутствие кредита. Статус 429 сигнализирует о превышении лимита скорости. Кредиты не возвращаются. Ошибки исправляются через службу поддержки. Используйте эти лимиты для планирования архитектуры. Отслеживайте использование, чтобы избежать неожиданных ситуаций.

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);

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)