Documentație API

URL de bază și autentificare

API-ul chatbot AI nefiltrat operează la o singură URL de bază: https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1. Te autentifici pentru fiecare solicitare incluzând cheia ta unică API în Authorization header., Această cheie este generată imediat la crearea contului prin Google sau email. Dacă cheia este invalidă, API-ul returnează o eroare 401.

Prima cerere

Trimite primul tău prompt folosind standard chat/completions endpoint. Modelul fără cenzură răspunde la subiecte adulte, controversate sau tehnice, fără refuzurile obișnuite. Trimite cheia ta API în header și setează ID-ul modelului la uncensored. Exemplul următor demonstrează o solicitare de generare de text de bază.

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"}]
  }'

Această cerere returnează o completare text. Modelul AI uncensored procesează inputul și generează un răspuns bazat pe antrenamentul său. Puteți ajusta parametri precum temperature pentru a controla creativitatea. Erorile precum credit insuficient returnează codul de stare 402.

Integrare SDK Python

Folosește biblioteca oficială Python OpenAI pentru a interacționa cu API-ul LLM non-cenzurat. Configurează clientul cu cheia API și URL-ul de bază personalizat. Această abordare îți permite să folosești metode familiare precum chat.completions.create() în timp ce exploatezi capacitățile brute de inferență ale modelului fără filtre. Setează explicit modelul la uncensored pentru a vă asigura că nu sunteți redirecționat către o variantă filtrată.

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)

Biblioteca gestionează automat serializarea JSON și streaming-ul. Poți prelua utilizarea tokenilor din obiectul de răspuns. Această metodă este ideală pentru serviciile backend care trebuie să integreze generarea de text nefiltrat în fluxurile de lucru existente fără a rescrie clienții HTTP.

Integrare SDK Node

Integrează API-ul fără cenzură în aplicațiile Node.js folosind SDK-ul oficial. Transmite URL-ul de bază și cheia API la inițializarea clientului. Această configurare asigură compatibilitatea cu endpoint-urile standard OpenAI, oferind în același timp comportamentul de chat fără filtre pe care îl aștepți. Folosește uncensored ID-ul modelului pentru a accesa ponderile specifice ajustate.

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-ul gestionează reîncercările solicitărilor și gestionarea erorilor. Poți transmite răspunsuri în flux sau poți colecta textul complet. Acest lucru este util pentru aplicațiile web care necesită generare de text în timp real. API-ul AI uncensored suportă parametri standard precum temperature și top_p pentru rafinarea stilului de ieșire.

Răspunsuri în streaming prin SSE

Activați streaming-ul setând stream: true în cererea dumneavoastră. API-ul returnează Evenimente trimise de server (SSE) conținând fragmente de text incrementale. Fragmentul final include statistici complete de utilizare a tokenilor. Acest lucru este esențial pentru aplicațiile care afișează text în timp real, cum ar fi interfețele de chat sau editoarele de cod live. Streaming-ul reduce semnificativ latența percepută.

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)

Analizați fluxul SSE pentru a reda textul pe măsură ce ajunge. Fiecare fragment conține doar o parte din răspuns. Modelul uncensored menține contextul între fragmente. Puteți opri streaming-ul mai devreme dacă utilizatorul își schimbă input-ul. Gestionarea erorilor rămâne consistentă cu solicitările non-streaming.

Limitări, Erori și Fereastră de Context

API-ul LLM fără cenzură impune o fereastră de context de 100,000 de tokeni, combinând intrarea și ieșirea. Puteți trimite până la 16,000 de tokeni per solicitare dacă specificați max_tokens. Limitele de rată permit 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente per cheie. O eroare 429 indică faptul că ai depășit aceste limite. Corpurile de cereri nu trebuie să depășească 8 MB. Erorile precum lipsa creditului returnează 402, în timp cheile invalide returnează 401. Creditul nu expiră niciodată, așa că poți întrerupe utilizarea fără a pierde fondurile.