API de Complétions de Chat IA sans censure

URL de base et authentification

La clé API de votre LLM sans censure accède au point de terminaison chat-completions. Utilisez HTTPS://api.chatbotaiuncensored.com/v1 comme votre URL de base. Transmettez votre clé API dans le Authorization header en tant que jeton Bearer. La clé est affichée immédiatement après l'inscription. Aucun frais mensuel ne s'applique. Payez uniquement pour les jetons consommés.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez votre première demande à POST /v1/chat/completionssans censure. L'API accepte des tableaux de messages standard. Elle renvoie des réponses textuelles. Les erreurs sont gratuites. Les refus sont gratuits. Vous ne payez que pour les complétions réussies.

Copycurl https://api.chatbotaiuncensored.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top 5 python libraries for web scraping"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Installez le package officiel OpenAI. Définissez l'URL de base et la clé API. Appelez chat.completions.create avec votre invite. L'API IA sans censure retourne du texte directement. Vous pouvez ajuster des paramètres comme la température ou le top_p. L'objet de réponse contient le contenu généré. Utilisez ceci pour les scripts de jeu de rôle.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Utilisation du SDK Node

Importez le client OpenAI. Configurez l'URL de base pour pointer vers notre point de terminaison d'IA uncensored. Définissez la clé API dans les en-têtes. Appelez la méthode de complétion. Le SDK Node gère la requête. Vous recevez un flux ou une réponse directe. Cela fonctionne pour les applications web. Cela fonctionne pour les services backend.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming et appels de fonctions

Activez le streaming en définissant stream: true. Vous recevez des chunks au fur et à mesure de leur génération. Le dernier chunk inclut les données d'utilisation. Vous pouvez également utiliser l'appel de fonctions. Définissez des outils dans la requête. Le modèle renvoie des appels d'outils. Analysez-les dans votre code. Cela permet des workflows complexes. Gardez votre application réactive.

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, Erreurs et Contexte

Vous bénéficiez de 300 requêtes par minute. Huit requêtes s'exécutent simultanément. La fenêtre de contexte contient 100 000 tokens. Les erreurs retournent des codes HTTP standard. Un 401 signifie que votre clé est invalide. Un 402 signifie que vous avez besoin de crédits. Un 429 signifie que vous avez atteint la limite de taux. Utilisez-les pour gérer efficacement l'utilisation de votre API LLM uncensored.