API Reference & Quickstart

การตรวจสอบสิทธิ์และ Base URL

ใช้คีย์ API ของคุณกับ URL พื้นฐาน https://api.chatuncensored.cc/v1. ส่งคีย์ใน Authorization header เป็น Bearer token การตั้งค่านี้ใช้งานได้กับ SDK หรือไคลเอนต์ใดๆ ที่เข้ากันได้กับ OpenAI

สร้างคีย์ของคุณบนแดชบอร์ดผ่าน Google หรืออีเมล เก็บให้ปลอดภัย คุณจะได้รับเงิน $0.50 ที่ใช้งานได้ภายใน 7 วัน ใช้เพื่อทดสอบการเชื่อมต่อก่อนเติมเงินด้วยคริปโต

POST /v1/chat/completions

ส่งข้อความไปยังโมเดลโดยใช้จุดสิ้นสุดการเติมข้อความแชท ระบุ ID ของโมเดลเป็น uncensored. โมเดลโอเพนเวตนี้ตอบสนองโดยไม่มีการปฏิเสธสำหรับเนื้อหาผู้ใหญ่ที่ถูกต้องกฎหมาย

รวมคำสั่งระบบของคุณเพื่อชี้นำพฤติกรรม ตั้งข้อความผู้ใช้พร้อมคำถามของคุณ API จะส่งผลลัพธ์ข้อความโดยตรง

กำหนดค่าพารามิเตอร์เช่น temperature หรือ top_p เพื่อผลลัพธ์ที่หลากหลาย โมเดลรองรับบริบทสูงสุด 100,000 token รวมกัน

ข้อผิดพลาดเช่น การปฏิเสธหรือปัญหาเครือข่ายไม่ใช้เครดิต คุณจ่ายเฉพาะสำหรับการสร้างโทเค็นที่สำเร็จ

การใช้งาน Python SDK

ติดตั้งไลบรารี Python ของ OpenAI อย่างกำหนดค่า URL พื้นฐานให้ชี้ไปยัง API ของเรา ตั้งค่าคีย์ API ในสภาพแวดล้อมหรือไคลเอนต์

สร้างไคลเอนต์ เรียกใช้ chat.completions.create โดยระบุโมเดลและข้อความ รับคำตอบของผู้ช่วยจากวัตถุการตอบกลับ

จัดการข้อยกเว้นสำหรับข้อจำกัดอัตราหรือคีย์ไม่ถูกต้อง SDK ช่วยให้การวิเคราะห์ JSON และการจัดรูปแบบคำของ่ายขึ้น

ทดสอบด้วยเครดิตทดลองก่อน ตรวจสอบว่าโครงสร้างการตอบกลับตรงกับที่คาดหวังก่อนขยายการใช้งาน

การผสานรวม Node SDK

นำเข้าแพ็กเกจ OpenAI Node เริ่มต้นไคลเอนต์ด้วย URL พื้นฐานและคีย์ของคุณ กำหนดโมเดลเป็น uncensored.

เรียกใช้เมธอด completions พร้อมอาร์เรย์ข้อความของคุณ รอการตอบกลับเพื่อรับข้อความที่สร้าง สิ่งนี้ทำงานได้อย่างราบรื่นกับฟังก์ชัน async

ใช้โหมด JSON โดยตั้งค่า response_format เพื่อ {"type": "json_object"}. ตรวจสอบว่าเอาต์พุตของคุณเป็น JSON ที่ถูกต้องสำหรับการใช้งานแบบโปรแกรม

ติดตามการใช้งานผ่านโทเค็นในการตอบกลับ ติดตามจำนวนอินพุตและเอาต์พุตเพื่อจัดการเครดิตแบบเติมเงินของคุณอย่างมีประสิทธิภาพ

การสตรีง เครื่องมือ และโหมด JSON

เปิดใช้งานการสตรีมโดยตั้งค่า stream ตั้งค่าเป็น true รับ chunk ผ่าน Server-Sent Events ประมวลผลแต่ละ token เมื่อมาถึงเพื่อลดความล่าช้า

รองรับการเรียกใช้ฟังก์ชันพร้อมเครื่องมือและ tool_choice กำหนดสคีมาสำหรับ API ภายนอก โมเดลจะส่งคืนอาร์กิวเมนต์ที่มีโครงสร้างสำหรับการดำเนินการ

ใช้โหมด JSON สำหรับรูปแบบผลลัพธ์ที่เข้มงวด ตั้งค่า response_format เพื่อให้แน่ใจว่าได้รับคำตอบเป็น JSON ที่ถูกต้อง ซึ่งช่วยลดข้อผิดพลาดในการแยกวิเคราะห์ในสายงานอัตโนมัติ

ผสานการสตรีมกับเครื่องมือสำหรับประสบการณ์แบบโต้ตอบ อัปเดต UI ทีละโทเค็น รักษาความสนใจของผู้ใช้ด้วยการสร้างข้อความแบบเรียลไทม์

อัตราจำกัดและรหัสข้อผิดพลาด

คาดหวังคำขอ 300 ครั้งต่อนาทีต่อ key จำกัดคำขอพร้อมกันไว้ที่ 8 ขนาด body ของคำขอต้องไม่เกิน 8 MB

จัดการข้อผิดพลาด 401 โดยตรวจสอบคีย์ API ของคุณ ตรวจสอบการพิมพ์ผิดหรือคีย์ที่หมดอายุ สร้างใหม่หากจำเป็น

รับ 402 เมื่อเครดิตหมด เติมเงินด้วย USDT หรือ USDC เครดิตไม่มีวันหมดอายุ เพิ่มโบนัส +15% เมื่อเติมเงิน $200

Face 429 บนขีดจำกัดอัตรา ใช้การเพิ่มเวลาแบบเอกซ์โพเนนเชียล ลองใหม่หลังจากระยะเวลาที่กำหนด ตรวจสอบการใช้งานเพื่อหลีกเลี่ยงการหยุดชะงัก

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);

การสตรีม

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)