Guide de démarrage rapide pour les développeurs pour le LLM uncensored

URL de base et authentification

Commencez par pointer votre client vers notre URL de base. Nous hébergeons un seul grand modèle de langage uncensored à https://api.chatbotunfiltered.com/v1. Ce point de terminaison remplace l’adresse OpenAI standard, garantissant que votre code existant fonctionne sans modification. Générez une clé API via le tableau de bord en utilisant Google ou un e-mail, puis définissez-la dans vos en-têtes. Nous ne proposons pas d’embeddings ni de génération d’images, uniquement la complétion de texte.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez votre première demande à POST /v1/chat/completions. Utilisez l'ID de modèle uncensored pour accéder au modèle non filtré. Ce point de terminaison accepte des tableaux de messages standard et retourne du texte généré. Vous pouvez vérifier la connectivité en listant les modèles via GET. Gardez votre charge utile inférieure à 8 Mo pour éviter le troncage.

Copycurl https://api.chatbotunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "What is the capital of France?"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Configurez le SDK Python officiel pour cibler notre URL de base. Transmettez votre clé API en tant qu'en-tête ou variable d'environnement. Définissez le nom du modèle sur uncensored pour des résultats cohérents. Le SDK gère la sérialisation automatiquement. Utilisez cette configuration pour des scripts rapides ou une logique de jeu de rôle complexe.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Configuration du SDK Node

Initialisez le client Node avec notre URL de base spécifique. Cela garantit que vos applications JavaScript acheminent correctement les requêtes. Le uncensored ID du modèle reste constant sur tous les SDK. Configurez la clé API dans vos variables d'environnement pour un accès sécurisé. Cette approche fonctionne parfaitement avec Express ou les fonctions serverless.

Copyimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.chatbotunfiltered.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);

Réponses en streaming avec SSE

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. Nous renvoyons des événements envoyés par le serveur (SSE) pour la livraison en temps réel des jetons. Le dernier fragment inclut les statistiques complètes d'utilisation des jetons. Cette méthode réduit la latence perçue pour les longues conversations. Gérez les événements du flux dans le code de votre client.

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)

Limites de débit et concurrence

Attendez une limite de 300 requêtes par minute par clé. Vous pouvez exécuter jusqu'à 8 requêtes simultanées. Si vous dépassez ces limites, vous recevez un code de statut 429. Les échecs d'authentification retournent 401, et un crédit insuffisant retourne 402. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 jetons au total. Les erreurs lors de la génération ne consomment pas votre crédit prépayé.