Documentation de l'API pour le LLM sans censure

Authentification et URL de base

Connectez-vous en mettant à jour l'URL de base et en fournissant votre clé API dans l'en-tête. Nous hébergeons un point de terminaison compatible OpenAI qui fonctionne avec n'importe quel client standard. Vous n'avez pas besoin de configurer des proxies complexes ou de vous soucier de l'acheminement des modèles.

Définissez votre en-tête d'autorisation sur Bearer YOUR_API_KEY. L'URL de base pour toutes les requêtes est https://api.chatgptkartreddedildi.com/v1. Votre clé est générée immédiatement lors de l'inscription via Google ou e-mail. Aucun numéro de téléphone n'est requis, et vos invites ne sont pas utilisées pour l'entraînement. Cette configuration vous permet de passer à notre modèle sans censorship sans modifier le code de votre application.

Point de terminaison Chat Completions

Envoyez des prompts textuels à POST /v1/chat/completions et recevoir des réponses textuelles. C'est le point d'interaction principal pour notre LLM sans censure. Vous pouvez envoyer des messages avec des instructions système pour guider le comportement du modèle. L'ID du modèle à spécifier est simplement uncensored.

L'API accepte les formats de chat standards. Vous pouvez diffuser les résultats ou obtenir des réponses complètes. Les erreurs et les refus ne consomment pas de crédit, vous ne payez donc que pour l'utilisation réussie des jetons. La fenêtre de contexte prend en charge 100,000 jetons pour l'invite et la complétion combinées.

Copycurl https://api.chatgptkartreddedildi.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "List the dependencies for this Python script"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour une intégration rapide. Pointez le client vers notre URL de base et fournissez votre clé API. Cette approche vous permet de tirer parti des bibliothèques existantes pour le formatage des messages et la gestion des paramètres. C'est le moyen le plus efficace de tester notre API dans un environnement Python.

Configurez l'URL de base vers https://api.chatgptkartreddedildi.com/v1. Ensuite, appelez le point de terminaison des compléments de chat avec vos messages souhaités. La bibliothèque gère la sérialisation JSON automatiquement. Vous pouvez ajuster des paramètres tels que la température et le top_p directement dans l'appel.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration du SDK Node

Intégrez à l'aide du openai paquet npm avec une configuration minimale. Définissez l'URL de base et la clé API dans les options du client. Cette méthode vous permet d'utiliser les modèles Node.js familiers pour les requêtes asynchrones. C'est idéal pour les serveurs web ou les services backend ayant besoin d'une génération de texte fiable.

Instanciez le client OpenAI avec votre URL de base personnalisée. Transmettez votre clé API dans l'en-tête d'autorisation. Appelez la méthode de complétion de chat avec votre tableau de messages. La réponse inclut l'utilisation des jetons et le contenu. Cette configuration garantit la compatibilité avec le code client OpenAI standard.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming (SSE)

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. Vous recevrez une série de fragments d'événements envoyés par le serveur (SSE). Chaque fragment contient une petite partie du texte généré. Cela réduit considérablement la latence perçue pour les utilisateurs finaux.

Le dernier chunk inclut les statistiques complètes d'utilisation des jetons. Vous pouvez accumuler les parties de texte pour former la réponse complète. Le streaming fonctionne avec tous les paramètres, y compris l'appel de fonctions. Il est parfait pour les interfaces de chat où la réactivité instantanée est critique. L'API garantit que les erreurs sont gérées élégamment sans interrompre le flux.

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

Comprendre les limites de débit et les codes d'erreur pour une intégration fiable. Vous avez droit à 300 requêtes par minute par clé. Seules 8 requêtes peuvent s'exécuter simultanément. Le corps de la requête ne doit pas dépasser 8 Mo. Si vous dépassez ces limites, vous recevrez une erreur 429. Une erreur 401 indique une clé API invalide ou manquante. Une erreur 402 signifie que votre crédit prépayé est épuisé.

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens. Cela inclut à la fois l'invite d'entrée et la complétion de sortie. Si vous ne définissez pas max_tokens, la sortie est plafonnée à 2 048 tokens. Les erreurs et les refus sont gratuits, vous ne payez que pour l'utilisation effective des tokens. Le crédit n'expire jamais et vous pouvez recharger avec des cryptomonnaies à tout moment.