Zintegruj modele Uncensored AI w kilka minut

Base URL i uwierzytelnianie

Nasze API podąża za standardem OpenAI, wymagając tylko zmiany base URL i klucza API. Base URL to https://api.uncensoredaimodels.cc/v1. Po rejestracji otrzymujesz jeden aktywny klucz API. Dołącz go w nagłówku Authorization jako token Bearer. Jeśli klucz jest nieprawidłowy, API zwraca błąd 401. Jeśli brakuje Ci wystarczającego kredytu, otrzymasz błąd 402. To rozwiązanie pozwala wstawić naszą usługę do istniejących klientów OpenAI, zmieniając tylko dwie wartości konfiguracyjne.

Endpoint Chat Completions

Wyślij tekst do modelu za pomocą endpointu POST /v1/chat/completions. Identyfikator modelu to uncensored. Zapytania muszą mieścić się w limicie ciała 8 MB i oknie kontekstu 100 000 tokenów. Model zwraca wygenerowany tekst bez standardowych odmów treści dla legalnych tematów dla dorosłych. Użyj tego endpointu do bezpośrednich zadań generowania tekstu.

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."}]
  }'

Strumieniowanie odpowiedzi (SSE)

Włącz dostarczanie tokenów w czasie rzeczywistym, ustawiając stream: true. API zwraca zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE), pozwalając Twojej aplikacji przetwarzać tokeny w miarę ich generowania. Statystyki użycia tokenów pojawiają się tylko w ostatnim fragmencie strumienia. To podejście zmniejsza postrzeganą latencję dla użytkowników oczekujących na długą treść.

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)

Integracja z Python SDK

Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI, aby szybko zintegrować. Ustaw base_url na nasz endpoint i podaj swój klucz API. Klient automatycznie obsługuje serializację i parsowanie błędów. Ta metoda jest idealna dla usług backendowych lub skryptów przetwarzania danych, które wymagają strukturalnego wyjścia tekstu bez cenzury.

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)

Integracja z Node SDK

W środowiskach JavaScript SDK Node OpenAI działa z naszym endpointem. Zainicjuj klienta swoim base URL i kluczem. Ta integracja obsługuje zarówno żądania synchroniczne, jak i asynchroniczne, dobrze wpisując się w serwery Express lub funkcje serverless. Upewnij się, że Twoje środowisko obsługuje wymaganą wersję Node dla 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);

Parametry i limity modeli

Kontroluj zachowanie generowania za pomocą parametrów takich jak temperature, top_p oraz seed. Możesz wymusić wyjście w formacie JSON poprzez response_format lub zdefiniować narzędzia do wywoływania funkcji. API narzuca sztywny limit 300 zapytań na minutę i 8 równoległych zapytań na klucz. Jeśli przekroczysz te limity, API zwróci błąd 429. Wyjście jest ograniczone do 32 000 tokenów na zapytanie.