Documentation API & Démarrage rapide

URL de base et authentification

L'endpoint de l'API est https://api.uncensoredapikeys.com/v1. Cette URL fonctionne avec n'importe quel SDK OpenAI ou client compatible. Vous devez uniquement modifier l'URL de base et fournir votre clé API dans l'en-tête d'autorisation. Chaque requête nécessite une clé valide. Les clés invalides renvoient une erreur 401. Vous recevez une clé active par compte.

L'authentification est simple. Utilisez le standard Authorization: Bearer <API_KEY> format. Votre clé est générée immédiatement après l'inscription via Google ou e-mail. Aucune vérification par numéro de téléphone n'est requise. La clé n'expire pas tant que vous disposez d'un crédit prépayé.

Créer une complétion de chat

Envoyez des messages au modèle en utilisant le POST /v1/chat/completions endpoint. L'ID du modèle est uncensored. Ce point de terminaison accepte les messages de chat standards avec les champs role et content. Vous pouvez spécifier la température, le top_p et les séquences d’arrêt. Le modèle répond par une complétion textuelle.

Assurez-vous que vos requêtes respectent la limite de corps de 8 Mo. Le dépassement de cette limite entraînera une erreur. Vous pouvez traiter jusqu'à 300 requêtes par minute. Cela permet une intégration à haut débit sans gestion complexe de files d'attente.

Structure de requête d'exemple :

Copycurl https://api.uncensoredapikeys.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "return 404 for missing id"}]
  }'

L'intégration SDK Python est tout aussi simple. Initialisez le client avec l'URL de base personnalisée et votre clé. Transmettez les messages sous forme de liste de dictionnaires. L'objet réponse contient le texte généré dans choices[0].message.content. Cette méthode gère automatiquement la sérialisation JSON.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Réponses en streaming (SSE)

Activez le streaming en définissant stream: true dans votre requête. L'API renvoie des événements envoyés par le serveur (SSE). Chaque fragment contient du texte partiel. Le dernier fragment inclut les statistiques d'utilisation des jetons. Cela permet l'affichage en temps réel du contenu généré.

Le streaming réduit la latence perçue pour les réponses longues. Vous pouvez commencer à afficher le texte immédiatement. La gestion des mémoires tampon est gérée par les SDK standard. Utilisez ceci pour les interfaces de chat ou les tableaux de bord en direct. Le compte de tokens dans le dernier chunk aide à suivre l'utilisation avec précision.

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)

Appel de fonction et outils

Le modèle prend en charge l'appel de fonctions via le tools paramètre. Définissez les outils avec des noms, des descriptions et des schémas JSON. Le modèle peut renvoyer des appels de fonction au lieu d'un texte direct. Cela permet l'intégration avec des systèmes ou des API externes. Vous pouvez spécifier tool_choice pour forcer ou autoriser la sélection automatique.

Utilisez ceci pour l'extraction de données structurées ou les flux de travail d'agents. Le modèle identifie le bon outil en fonction de l'invite utilisateur. Vous devez exécuter la fonction et renvoyer le résultat au modèle si nécessaire. Cela crée une boucle pour des tâches complexes multi-étapes. Le mode JSON est également disponible via response_format pour un formatage de sortie strict.

Paramètres et limites

Ajustez le comportement de génération avec des paramètres tels que temperature, top_p, et seed. Une température plus élevée augmente l'aléatoire. Des valeurs plus basses produisent des sorties plus déterministes. Utilisez stop séquences pour interrompre la génération à des marqueurs spécifiques. presence_penalty et frequency_penalty aident à réduire la répétition.

La fenêtre de contexte est de 100 000 tokens pour l'entrée et la sortie combinées. La sortie maximale par requête est de 16 000 tokens. Si max_tokens n'est pas défini, la limite par défaut est de 2 048 jetons. La limitation du débit impose 300 requêtes par minute. Les requêtes simultanées sont limitées à 8 par clé. Planifiez votre concurrence en conséquence.

Informations sur le modèle

L'ID de modèle est uncensored. C'est un modèle à poids ouverts hébergé sur nos serveurs. Ce n'est pas GPT, Claude, Gemini ou le modèle d'un autre fournisseur. Il est ajusté pour répondre sans refus de contenu pour une utilisation adulte légale. La seule limite stricte est le contenu sexuel impliquant des mineurs.

La tarification est transparente. Les jetons en entrée coûtent 0,15 $ par 1M. Les jetons en sortie coûtent 0,50 $ par 1M. Les erreurs et les refus sont gratuits. Le crédit n'expire jamais. Vous pouvez recharger avec USDT (TRC20) ou USDC (Base). Le montant minimum de recharge est de 20 $. Un crédit bonus s'applique pour les montants plus élevés. Pas de frais mensuels. Pas d'abonnements. Payez uniquement ce que vous utilisez.

Node.js

Copyimport OpenAI from "openai";

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