Hướng dẫn bắt đầu nhanh với API không kiểm duyệt

Base URL và xác thực

Bắt đầu bằng cách trỏ SDK hoặc khách hàng HTTP của bạn vào URL cơ sở https://api.uncensoredllmmodels.com/v1. Bạn cần một khóa API hợp lệ được gửi trong Authorization header dưới dạng mã Bearer. Tạo tài khoản bằng Google hoặc email, và hệ thống sẽ hiển thị khóa của bạn ngay lập tức. Một khóa hoạt động mỗi tài khoản giúp việc xoay khóa trở nên đơn giản mà không cần thiết lập proxy phức tạp.

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"}]
  }'

Yêu cầu đầu tiên qua chat completions

Gửi yêu cầu POST đến /v1/chat/completions với ID mô hình được đặt thành uncensored. Điểm cuối chấp nhận cấu trúc tải trọng OpenAI tiêu chuẩn cho tương tác đầu vào văn bản, đầu ra văn bản. Bạn có thể chỉ định max_tokens để kiểm soát độ dài đầu ra, mặc định là 2.048 nếu bỏ qua. Mô hình trả về văn bản được tạo mà không áp dụng các từ chối an toàn điển hình cho nội dung người trưởng thành hợp pháp.

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)

Xác minh endpoint mô hình của bạn

Sử dụng GET /v1/models endpoint để xác nhận kết nối và liệt kê các mô hình có sẵn. Điều này trả về siêu dữ liệu về mô hình không kiểm duyệt, đảm bảo khách hàng của bạn được cấu hình đúng. Đây là một bước kiểm tra nhanh trước khi tích hợp API vào các quy trình tự động hóa của bạn. Không có mô hình nào khác được phục vụ bởi endpoint cụ thể này.

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);

Gọi hàm và chế độ JSON

API hỗ trợ định nghĩa công cụ và chế độ JSON thông qua response_format. Bạn có thể bắt buộc đầu ra có cấu trúc bằng cách {"type": "json_object"} cho việc phân tích đáng tin cậy trong mã của bạn. Gọi hàm cho phép mô hình trả về dữ liệu có cấu trúc cho các tác vụ tự động hóa. Điều này loại bỏ nhu cầu về các thủ thuật regex xử lý sau trên các đầu ra văn bản thô.

Phản hồi dạng stream và mức sử dụng token

Bật phát trực tiếp bằng cách đặt stream: true trong yêu cầu của bạn. API gửi các chunk Sự kiện gửi máy chủ (SSE) khi mô hình tạo văn bản. Thống kê sử dụng token xuất hiện trong chunk cuối cùng của luồng. Điều này cho phép ứng dụng của bạn theo dõi chi phí và mức tiêu thụ cửa sổ ngữ cảnh theo thời gian thực.

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)

Giới hạn tốc độ, lỗi và cửa sổ ngữ cảnh

Mỗi khóa cho phép 300 yêu cầu mỗi phút và tám yêu cầu đồng thời. Cửa sổ ngữ cảnh hỗ trợ tổng cộng 100,000 tokens, với kết quả tối đa là 16,000 tokens. Các lỗi bao gồm 401 cho khóa không hợp lệ và 402 nếu tín dụng trả trước đã hết. Các yêu cầu dưới 8 MB sẽ được chấp nhận. Việc từ chối do chính sách nội dung là hiếm nhưng áp dụng cho nội dung khiêu dâm nhẹ.