Szybki start dla deweloperów dla bezcenzurowego LLM

Bazowy URL i autoryzacja

Zacznij od wskazania klienta na nasz adres bazowy. Hostujemy pojedynczy duży model językowy bez cenzury pod adresem https://api.chatbotunfiltered.com/v1. Ten endpoint zastępuje standardowy adres OpenAI, zapewniając działanie Twojego istniejącego kodu bez modyfikacji. Wygeneruj klucz API przez panel sterowania za pomocą Google lub e-mail, a następnie ustaw go w nagłówkach. Nie oferujemy embeddingów ani generowania obrazów, tylko uzupełnianie tekstu.

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij pierwsze żądanie do POST /v1/chat/completions. Użyj identyfikatora modelu uncensored do dostępu do modelu bez filtrów. Ten endpoint akceptuje standardowe tablice wiadomości i zwraca wygenerowany tekst. Możesz zweryfikować łączność, listując modele poprzez GET. Trzymaj się payloadu poniżej 8 MB, aby uniknąć obcinania.

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?"}]
  }'

Integracja SDK Python

Skonfiguruj oficjalne SDK Python do kierowania na nasz podstawowy adres URL. Przekaż swój klucz API jako nagłówek lub zmienną środowiskową. Ustaw nazwę modelu na uncensored dla spójnych wyników. SDK automatycznie serializuje dane. Użyj tej konfiguracji do szybkich skryptów lub złożonej logiki role-play.

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)

Konfiguracja SDK Node

Zainicjuj klienta Node za pomocą naszego specyficznego adresu bazowego. Zapewnia to, że aplikacje JavaScript kierują żądania poprawnie. Ten uncensored ID modelu pozostaje stałe we wszystkich SDK. Skonfiguruj klucz API w zmiennych środowiskowych dla bezpiecznego dostępu. To podejście działa bezproblemowo z Express lub funkcjami 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);

Odpowiedzi strumieniowe z SSE

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w Twoim żądaniu. Zwracamy zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) dla dostarczania tokenów w czasie rzeczywistym. Ostatni fragment zawiera kompletne statystyki użycia tokenów. Ta metoda zmniejsza postrzeganą opóźnienie dla długich rozmów. Obsługuj zdarzenia strumienia w kodzie po stronie klienta.

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)

Limity szybkości i współbieżność

Oczekuj limitu 300 żądań na minutę na klucz. Możesz uruchomić do 8 żądań współbieżnych jednocześnie. Jeśli przekroczysz te granice, otrzymasz kod statusu 429. Niepowodzenia uwierzytelnienia zwracają 401, a niewystarczający kredyt zwraca 402. Okno kontekstowe obsługuje łącznie 100 000 tokenów. Błędy podczas generowania nie zużywają Twojego kredytu z góry.