Référence API gpt non censurée

URL de base et authentification

Pointez votre client vers HTTPS://api.gptuncensored.cc/v1 et transmettez votre clé dans l'en-tête Authorization. Cet endpoint unique gère toute la génération de texte sans nécessiter de configuration supplémentaire pour les embeddings ou le traitement d'images. Vous recevez une clé immédiatement après vous être inscrit avec Google ou e-mail, afin de pouvoir commencer les tests en quelques minutes. La clé API authentifie chaque requête, et vous pouvez la régénérer si nécessaire, bien qu'une seule clé active par compte soit autorisée.

Première demande avec cURL

Envoyez une simple demande POST vers /v1/chat/completions pour vérifier votre configuration. Cette commande curl démontre la structure minimale requise pour recevoir une réponse du modèle sans censure. Remplacez YOUR_API_KEY par la clé générée sur votre tableau de bord. L'ID de modèle "uncensored" garantit que vous atteignez le point de terminaison dédié sans refus de sécurité pour le contenu adulte légal.

Copycurl https://api.gptuncensored.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the pros and cons of using Rust for backend systems"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez le package openai officiel avec une base_url personnalisée pour une intégration transparente. Cette approche vous permet de conserver la structure de votre code existant tout en passant à notre point de terminaison uncensored. Définissez explicitement api_key et base_url lors de l'initialisation de votre client. Le paramètre model doit être défini sur "uncensored" pour garantir un routage correct. Cette méthode fonctionne avec les versions standard des SDK OpenAI, rendant la migration simple pour les développeurs utilisant déjà des clients Python.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration du SDK Node

Initialisez le client OpenAI avec votre URL de base et votre clé dans les environnements Node.js. Cette configuration fait écho à l'approche Python, assurant la cohérence entre les différents langages de programmation. Vous pouvez passer l'ID du modèle "uncensored" directement dans vos appels de complétion. Le client gère automatiquement les en-têtes d'authentification une fois configuré. Cette intégration prend en charge les paramètres standard tels que temperature et top_p, vous permettant d'affiner le style de sortie.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming

Activez le streaming en définissant stream sur true dans le corps de votre requête. L'API renvoie des Server-Sent Events (SSE) que vous pouvez analyser jeton par jeton. C'est idéal pour les applications en temps réel où vous souhaitez afficher la sortie au fur et à mesure de sa génération. Le dernier chunk contient les statistiques complètes d'utilisation des jetons pour la facturation. Le streaming réduit la latence perçue pour les utilisateurs, rendant le modèle uncensored plus réactif lors de longues sessions de jeu de rôle ou de tâches d'extraction de données.

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 Fenêtre de contexte

Attendez une erreur 401 si votre clé est invalide, une 402 si vous n'avez pas de crédit prépayé et une 429 si vous dépassez 300 requêtes par minute. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 jetons au total, avec une sortie maximale de 16 000 jetons par requête. Les corps de requête ne peuvent pas dépasser 8 Mo, et vous pouvez exécuter jusqu'à 8 requêtes simultanées par clé. Les erreurs et les refus ne consomment pas votre crédit prépayé, donc vous ne payez que pour la génération de jetons réussie. Ce modèle de tarification transparent garantit que vous savez exactement ce pour quoi vous payez sans limites de niveau cachées.