Documentation API

URL de base et authentification

L'endpoint de notre API est HTTPS://api.aichatuncensored.cc/v1. Authentifiez chaque requête en transmettant votre clé API unique dans le Authorization: Bearer <key> header. Vous recevez cette clé immédiatement après vous être inscrit via Google ou e-mail sur la page Obtenir la clé API. Aucun numéro de téléphone n'est requis, et la clé n'est affichée qu'une seule fois pour des raisons de sécurité.

Copycurl https://api.aichatuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current UTC timestamp"}]
  }'

Cette URL de base fonctionne avec les SDK officiels OpenAI et tout client compatible. Configurez simplement votre bibliothèque pour pointer vers notre adresse. Vous pouvez générer une nouvelle clé à tout moment, ce qui remplace la précédente. Chaque compte est limité à une clé active.

Première demande avec cURL

Envoyez votre première invite en utilisant un standard POST requête à /v1/chat/completionsL'identifiant du modèle est uncensored, qui sert un seul modèle à poids ouverts ajusté pour du contenu sans restrictions. Le texte d'entrée va dans le messages tableau. La réponse renvoie du texte généré dans le content champ.

Copycurl https://api.aichatuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Show me the current UTC timestamp"}]
  }'

Les erreurs comme un crédit insuffisant renvoient un statut 402. Les refus pour du contenu lié mineur sont rares mais possibles. Le streaming est disponible via Server-Sent Events pour la livraison de jetons en temps réel. Chaque requête prend en charge jusqu'à 8 Mo de données de corps.

Intégration du SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle pour interagir avec notre API. Définissez l'URL de base et la clé API dans la configuration du client. Cela vous permet d'exploiter des méthodes familières comme chat.completions.create. La syntaxe imite les implémentations OpenAI standard.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Installez le package et initialisez le client avec vos identifiants. Transmettez le nom du modèle uncensored pour s'assurer que vous atteignez notre point de terminaison sans restriction. Vous pouvez ajuster des paramètres tels que temperature ou top_p pour contrôler la créativité. L'objet de réponse contient des statistiques d'utilisation dans le dernier fragment si le streaming est activé.

Installation du SDK Node.js

Initialisez le client Node.js avec vos identifiants et votre URL de base. Cette méthode permet des appels directs au point de terminaison de complétion de chat. La bibliothèque gère la sérialisation JSON et l'injection d'en-têtes automatiquement.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Appelez la méthode completion avec vos messages d'invite. La réponse inclut le texte généré et les comptes de jetons. Vous pouvez diffuser les résultats en définissant le drapeau stream sur true. La gestion des erreurs est intégrée au SDK. Vérifiez le code de statut pour les réponses 401 ou 429 afin de gérer les limites.

Réponses en streaming (SSE)

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. Le serveur envoie des chunks de données en tant que Server-Sent Events. Chaque chunk contient du texte partiel et des métadonnées d'utilisation. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues.

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)

Analysez le flux SSE pour accumuler la réponse finale. Le dernier chunk inclut l'utilisation totale des tokens. Vous pouvez arrêter le streaming plus tôt si nécessaire. L'appel de fonction et le mode JSON prennent également en charge le streaming. Cette fonctionnalité est idéale pour les interfaces de chat en temps réel.

Limites de débit et gestion des erreurs

Vous êtes limité à 300 requêtes par minute par clé. Les requêtes simultanées sont plafonnées à 8 par clé. Si vous dépassez ces limites, vous recevez un code d'état 429. Les échecs d'authentification renvoient une erreur 401. Un crédit insuffisant déclenche une erreur 402.

La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 jetons au total. La sortie maximale est de 16 000 jetons par requête. Définissez max_tokens pour éviter des coûts inattendus. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit. Utilisez une rétrogradation exponentielle pour les nouvelles tentatives de limite de taux.