Быстрый старт API без цензуры

Базовый URL и аутентификация

Начните с указания вашего SDK или HTTP-клиента на базовый URL https://api.uncensoredllmmodels.com/v1. Вам нужно отправить действительный API-ключ в Authorization заголовок как Bearer-токен. Создайте аккаунт с помощью Google или email, и система сразу отобразит ваш ключ. Один активный ключ на аккаунт упрощает ротацию без сложных настроек прокси.

Copycurl https://api.uncensoredllmmodels.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate a list of 5 Python libraries for async web scraping"}]
  }'

Первый запрос через endpoint chat completions

Отправьте POST-запрос на /v1/chat/completions с идентификатором модели, установленным на uncensored. Эндпоинт принимает стандартные структуры пейлоадов OpenAI для взаимодействия ввод-вывод текста. Вы можете указать max_tokens для управления длиной вывода, по умолчанию 2,048, если не указано иное. Модель отвечает сгенерированным текстом без применения типичных отказов по безопасности для законного взрослого контента.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Проверьте конечную точку модели

Используйте GET /v1/models эндпоинт для подтверждения подключения и перечисления доступных моделей. Он возвращает метаданные о модели без цензуры, гарантируя, что ваш клиент настроен правильно. Это быстрая проверка работоспособности перед интеграцией API в ваши конвейеры автоматизации. Этот конкретный эндпоинт не обслуживает другие модели.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Вызов функций и режим JSON

API поддерживает определения инструментов и режим JSON через response_format. Вы можете принудительно задать структурированный вывод с помощью {"type": "json_object"} для надежного разбора в вашем коде. Вызов функций позволяет модели возвращать структурированные данные для задач автоматизации. Это устраняет необходимость в постобработке с помощью регулярных выражений для сырых текстовых выводов.

Потоковая передача ответов и использование токенов

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. API отправляет фрагменты Server-Sent Events (SSE) по мере генерации текста моделью. Статистика использования токенов появляется в последнем фрагменте потока. Это позволяет вашему приложению отслеживать расходы и потребление контекстного окна в реальном времени.

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)

Лимиты скорости, ошибки и окно контекста

Каждый ключ позволяет выполнять 300 запросов в минуту и восемь одновременных запросов. Контекстное окно поддерживает 100,000 токенов суммарно, с максимальным выводом 16,000 токенов. Ошибки включают 401 для недействительных ключей и 402 при исчерпании предоплаченных кредитов. Запросы до 8 МБ принимаются. Отказы из-за политики контента редки, но применяются к незначительному сексуальному контенту.