API LLM sans cendre compatible OpenAI

URL de base et authentification

Commencez par pointer votre client vers notre URL de base. L'endpoint est https://api.uncensoredapikey.com/v1. Transmettez votre clé API dans le standard Authorization header. Cela fonctionne avec n'importe quel client compatible OpenAI. Vous obtenez une clé instantanément après l'inscription. Aucun numéro de téléphone requis. Connectez-vous simplement avec Google ou e-mail.

Première demande

Envoyez une requête standard de complétion de chat. Utilisez l'ID de modèle uncensored. L'API répond avec une sortie texte. Voici un exemple de base avec cURL.

Copycurl https://api.uncensoredapikey.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Check api key status"}]
  }'

Cela confirme que votre clé fonctionne. Vous êtes prêt pour des invites plus complexes. Le modèle gère un contexte jusqu'à 100,000 jetons. L'entrée et la sortie comptent dans cette limite. Gardez vos charges utiles inférieures à 8 Mo.

Intégration SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI. Pointez-la vers la nôtre. Passez votre clé en tant que clé API. Cela conserve votre code existant intact. Vous changez simplement le point de terminaison.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Exécutez-le localement. Il se connecte à nos serveurs. Vous ne payez que pour les tokens utilisés. Les erreurs ne débitent pas votre crédit. Cela rend les tests peu coûteux. Essayez différentes températures. Ajustez top_p pour la créativité.

Installation du SDK Node.js

Initialisez le client Node.js OpenAI. Configurez l'URL de base. Définissez la clé API. Cela fonctionne côté navigateur ou côté serveur. Cela s'intègre dans n'importe quelle application Express ou Next.js.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Gérez le flux de réponse. Ou utilisez async/await. Le modèle répond rapidement. Pas d'attente pour les embeddings. Pas d'attente pour les images. Juste du texte. Cette rapidité est cruciale pour le jeu de rôle. Elle l'est aussi pour le traitement des données. Gardez le code simple.

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream: true. L'API envoie des événements envoyés par le serveur. Chaque fragment contient du texte partiel. Le dernier fragment contient l'utilisation des jetons. C'est crucial pour les longues sessions. Vous voyez les jetons augmenter en temps réel.

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)

Affichez les tokens à mesure de leur arrivée. Cela améliore l'expérience utilisateur. Les utilisateurs ont l'impression que l'IA est vivante. Ne mettez pas en mémoire tampon la réponse entière. Diffusez-la directement vers l'interface utilisateur. Cela réduit la perception de la latence. Votre application semble réactive.

Limites, erreurs et contexte

Surveillez vos limites de débit. Vous bénéficiez de 300 requêtes par minute. Seulement 8 requêtes simultanées par clé. Si vous atteignez le code 429, attendez un moment. Un code 401 signifie une clé incorrecte. Un code 402 signifie un crédit faible. Rechargez avec de la crypto. USDT ou USDC uniquement. Minimum 20 $. Un crédit bonus s'applique. Votre fenêtre de contexte est de 100 k jetons. La sortie maximale est de 16 k jetons. Définir max_tokens avec sagesse. Les refus sont gratuits. Les erreurs sont gratuites. Seuls les jetons utilisés sont facturés.