Référence API et démarrage rapide

Authentification et URL de base

Utilisez votre clé API avec l'URL de base https://api.chatuncensored.cc/v1. Transmettez la clé dans le Authorization en-tête en tant que jeton Bearer. Cette configuration fonctionne avec n'importe quel SDK ou client compatible OpenAI.

Générez votre clé sur le tableau de bord via Google ou e-mail. Conservez-la en sécurité. Vous recevez 0,50 $ valables 7 jours. Utilisez-les pour tester la connectivité avant d'alimenter votre compte via crypto.

POST /v1/chat/completions

Envoyez du texte au modèle en utilisant le point de terminaison des complétions de chat. Spécifiez l'ID du modèle comme uncensored. Ce modèle à poids ouverts répond sans refus pour le contenu adulte légal.

Incluez votre invite système pour guider le comportement. Définissez le message utilisateur avec votre requête. L'API renvoie directement la sortie textuelle.

Configurez des paramètres comme la température ou top_p pour obtenir des résultats variés. Le modèle gère un contexte jusqu'à 100 000 tokens combinés.

Les erreurs comme les refus ou les problèmes réseau ne consomment pas de crédit. Vous ne payez que pour la génération réussie de jetons.

Utilisation du SDK Python

Installez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI. Configurez l'URL de base pour pointer vers notre API. Définissez la clé API dans l'environnement ou le client.

Créez une instance de client. Appelez chat.completions.create avec le modèle et les messages. Récupérez la réponse de l'assistant à partir de l'objet de réponse.

Gérez les exceptions pour les limites de débit ou les clés invalides. Le SDK simplifie l'analyse JSON et le formatage des requêtes.

Testez d'abord avec le crédit d'essai. Vérifiez que la structure de la réponse correspond aux attentes avant de mettre à l'échelle l'utilisation.

Intégration du SDK Node

Importez le package Node OpenAI. Initialisez le client avec votre URL de base et votre clé. Définissez le modèle comme uncensored.

Appelez la méthode completion avec votre tableau de messages. Attendez la réponse pour obtenir le texte généré. Cela fonctionne parfaitement avec les fonctions asynchrones.

Utilisez le mode JSON en définissant response_format à {"type": "json_object"}. Assurez-vous que votre sortie est un JSON valide pour une utilisation programmatique.

Surveillez l'utilisation via les jetons de réponse. Suivez les comptes d'entrée et de sortie pour gérer efficacement votre crédit prépayé.

Streaming, Outils et Mode JSON

Activez le streaming en définissant stream à true. Recevez des fragments via des Server-Sent Events. Traitez chaque jeton à son arrivée pour une faible latence.

Prend en charge les appels de fonctions avec des outils et tool_choice. Définissez des schémas pour les API externes. Le modèle renvoie des arguments structurés pour l'exécution.

Utilisez le mode JSON pour des formats de sortie stricts. Définissez response_format pour garantir des réponses JSON valides. Cela réduit les erreurs d'analyse dans les pipelines automatisés.

Combinez le streaming avec les outils pour des expériences interactives. Mettez à jour l'interface utilisateur token par token. Gardez les utilisateurs engagés avec la génération en temps réel.

Limites de débit et codes d'erreur

Attendez 300 requêtes par minute par clé. Limitez les requêtes simultanées à 8. La taille du corps de la requête doit rester inférieure à 8 Mo.

Gérez les erreurs 401 en vérifiant votre clé API. Vérifiez les fautes de frappe ou les clés expirées. Regénérez si nécessaire.

Recevez 402 lorsque le crédit est épuisé. Rechargez avec USDT ou USDC. Les crédits n'expireront jamais. Ajoutez un bonus de +15% sur les dépôts de $200.

Face à une erreur 429 sur les limites de débit. Implémentez une rétroaction exponentielle. Réessayez après le délai spécifié. Surveillez l'utilisation pour éviter les perturbations.

cURL

Copycurl https://api.chatuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set user role to beta tester for the new chat interface"}]
  }'

Python

Copyfrom openai import OpenAI

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

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming

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)