Intégrez les modèles Uncensored AI en quelques minutes

URL de base et authentification

Notre API est conforme au standard OpenAI, ce qui nécessite uniquement un ajustement de l'URL de base et une clé API. L'URL de base est https://api.uncensoredaimodels.cc/v1. Vous recevez une seule clé API active lors de votre inscription. Incluez-la dans l'en-tête Authorization sous forme de jeton Bearer. Si la clé est invalide, l'API renvoie une erreur 401. Si vous disposez de crédits insuffisants, vous recevez une erreur 402. Cette conception vous permet d'intégrer notre service dans des clients OpenAI existants en mettant à jour uniquement deux valeurs de configuration.

Endpoint de complétion de conversation

Envoyez du texte au modèle via l'endpoint POST /v1/chat/completions. L'identifiant du modèle est uncensored. Les requêtes doivent respecter une limite de corps de requête de 8 Mo et une fenêtre de contexte de 100 000 tokens. Le modèle renvoie du texte généré sans les refus de contenu standard pour les sujets adultes licites. Utilisez cet endpoint pour des tâches de génération de texte directes.

Copycurl https://api.uncensoredaimodels.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

Réponses en streaming (SSE)

Activez le flux de tokens en définissant stream: true. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE), ce qui permet à votre application de traiter les tokens au fur et à mesure de leur génération. Les statistiques d'utilisation des tokens n'apparaissent que dans le dernier fragment du flux. Cette approche réduit la latence perçue pour les utilisateurs attendant du contenu long.

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)

Intégration SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle OpenAI pour une intégration rapide. Définissez base_url sur notre endpoint et fournissez votre clé API. Le client gère automatiquement la sérialisation et l'analyse des erreurs. Cette méthode est idéale pour les services backend ou les scripts de traitement de données nécessitant une sortie de texte sans censure structurée.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration SDK Node.js

Pour les environnements JavaScript, le SDK Node.js OpenAI fonctionne avec notre endpoint. Initialisez le client avec votre URL de base et votre clé. Cette intégration prend en charge les requêtes synchrones et asynchrones, s'intégrant bien dans les serveurs Express ou les fonctions serverless. Assurez-vous que votre environnement prend en charge la version Node requise pour le SDK.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Paramètres et limites des modèles

Contrôlez le comportement de génération à l'aide de paramètres tels que temperature, top_p et seed. Vous pouvez imposer une sortie JSON via response_format ou définir des outils pour l'appel de fonctions. L'API applique une limite stricte de 300 requêtes par minute et 8 requêtes simultanées par clé. Si vous dépassez ces limites, l'API renvoie une erreur 429. La sortie est plafonnée à 32 000 tokens par requête.