Dokumentacja API

Bazowy URL i autoryzacja

API czatu AI bez filtrów działa pod jednym podstawowym adresem URL: https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1. Uwierzytelniasz każde żądanie, dołączając swój unikalny klucz API w Authorization Nagłówek. Ten klucz jest generowany natychmiast po utworzeniu konta przez Google lub e-mail. Jeśli klucz jest nieprawidłowy, API zwraca błąd 401.

Pierwsze żądanie

Wyślij pierwszy prompt używając standardowego chat/completions endpoint. Model bez cenzury odpowiada na lawful adult, kontrowersyjne lub techniczne tematy bez typowych odmów. Przekaż swój klucz API w nagłówku i ustaw identyfikator modelu na uncensored. Poniższy przykład demonstruje podstawowe żądanie generowania tekstu.

Copycurl https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Set timezone to utc"}]
  }'

To żądanie zwraca uzupełnienie tekstu. Model AI bez cenzury przetwarza wejście i generuje odpowiedź na podstawie swojego treningu. Możesz dostosować parametry takie jak temperatura, aby kontrolować kreatywność. Błędy takie jak niewystarczający kredyt zwracają kod statusu 402.

Integracja SDK Python

Użyj oficjalnej biblioteki Python OpenAI do interakcji z API LLM bez cenzury. Skonfiguruj klienta, podając swój klucz API i niestandardowy URL bazowy. To podejście pozwala na używanie znanych metod, takich jak chat.completions.create() korzystając z surowych możliwości wnioskowania modelu bez filtrów. Ustaw model jawnie na uncensored aby zapewnić, że nie jesteś przekierowywany do odmiany z filtrami.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Biblioteka automatycznie obsługuje serializację JSON i strumieniowanie. Możesz pobrać informacje o zużyciu tokenów z obiektu odpowiedzi. Metoda ta jest idealna dla usług backendowych, które需要将 niefiltrowaną generację tekstu zintegrować z istniejącymi przepływami pracy bez przepisywania klientów HTTP.

Integracja SDK Node

Zintegruj API bez cenzury w aplikacjach Node.js za pomocą oficjalnego SDK. Przekaż adres bazowy i klucz API podczas inicjalizacji klienta. To ustawienie zapewnia kompatybilność ze standardowymi punktami końcowymi OpenAI, dostarczając jednocześnie niefiltrowane zachowanie czatu, którego oczekujesz. Użyj uncensored ID modelu, aby uzyskać dostęp do specyficznych wag wytrenowanych (tuned weights).

Copyimport OpenAI from "openai";

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

SDK zarządza ponawianiem prób żądań i obsługą błędów. Możesz strumieniować odpowiedzi lub zbierać pełny tekst. Jest to przydatne w aplikacjach webowych wymagających generowania tekstu w czasie rzeczywistym. API AI bez cenzury obsługuje standardowe parametry takie jak temperature i top_p do dostrajania stylu wyjściowego.

Odpowiedzi strumieniowe przez SSE

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream: true w Twoim żądaniu. API zwraca zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) zawierające inkrementalne cząstki tekstu. Ostatnia cząstka zawiera pełne statystyki użycia tokenów. Jest to kluczowe dla aplikacji wyświetlających tekst w czasie rzeczywistym, takich jak interfejsy czatu lub edytory kodu na żywo. Strumieniowanie znacząco redukuje postrzeganą latencję.

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)

Przeanalizuj strumień SSE, aby renderować tekst w miarę jego przybywania. Każdy fragment zawiera tylko część odpowiedzi. Model uncensored zachowuje kontekst między fragmentami. Możesz przerwać strumieniowanie wcześniej, jeśli użytkownik zmieni swoje wejście. Obsługa błędów pozostaje spójna z żądaniami niestrumieniowymi.

Limity, Błędy i Okno Kontekstu

API LLM bez cenzury obsługuje okno kontekstowe o rozmiarze 100,000 tokenów łącznie dla danych wejściowych i wyjściowych. Możesz wysłać do 16,000 tokenów w jednym żądaniu, jeśli określisz max_tokens. Limity szybkości pozwalają na 300 żądań na minutę i 8 równoległych żądań na klucz. Błąd 429 oznacza, że przekroczyłeś te limity. Ciała żądań nie mogą przekraczać 8 MB. Błędy takie jak brak kredytu zwracają 402, podczas gdy nieprawidłowe klucze zwracają 401. Kredyt nigdy nie wygasa, więc możesz wstrzymać używanie bez utraty środków.