API uzupełnień czatu Uncensored AI

Bazowy URL i autoryzacja

Klucz API Twojego niecenzurowanego LLM zapewnia dostęp do endpointu chat-completions. Użyj HTTPS://api.chatbotaiuncensored.com/v1 jako swój bazowy adres URL. Przekaż swój klucz API w Authorization nagłówek jako token Bearer. Klucz jest wyświetlany natychmiast po rejestracji. Nie ma miesięcznych opłat. Płać tylko za zużyte tokeny.

Punkt końcowy Uzupełnień Czat

Wyślij pierwsze żądanie do POST /v1/chat/completionsuncensored. API przyjmuje standardowe tablice wiadomości. Zwraca odpowiedzi tekstowe. Błędy są darmowe. Odmowy są darmowe. Płacisz tylko za udane uzupełnienia.

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"}]
  }'

Integracja SDK Python

Zainstaluj oficjalny pakiet OpenAI. Ustaw adres bazowy i klucz API. Wywołaj chat.completions.create z Twoim promptem. API AI uncensored zwraca tekst bezpośrednio. Możesz dostosować parametry takie jak temperatura lub top_p. Obiekt odpowiedzi zawiera wygenerowaną treść. Użyj tego do skryptów roleplay.

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)

Użycie SDK Node

Zaimportuj klienta OpenAI. Skonfiguruj adres bazowy, aby wskazywał na nasz endpoint API AI bez cenzury. Ustaw klucz API w nagłówkach. Wywołaj metodę uzupełnienia. SDK Node obsługuje żądanie. Otrzymujesz strumień lub bezpośrednią odpowiedź. Działa to dla aplikacji webowych. Działa dla usług backendowych.

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);

Strumieniowanie i wywoływanie funkcji

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true. Otrzymujesz czaty w miarę ich generowania. Ostatni czat zawiera dane o użyciu. Możesz również używać wywoływania funkcji. Zdefiniuj narzędzia w żądaniu. Model zwraca wywołania narzędzi. Przetwarzaj je w swoim kodzie. Pozwala to na złożone przepływy pracy. Utrzymuj responsywność aplikacji.

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, Błędy i Kontekst

Otrzymujesz 300 żądań na minutę. Osiem żądań działa jednocześnie. Okno kontekstowe wynosi 100,000 tokenów. Błędy zwracają standardowe kody HTTP. 401 oznacza, że Twój klucz jest nieprawidłowy. 402 oznacza, że potrzebujesz kredytu. 429 oznacza, że przekroczyłeś limit szybkości. Używaj ich do skutecznego zarządzania użyciem API LLM uncensored.