Документация API

Базовый URL и аутентификация

API нефильтрованного ИИ для чат-ботов работает по одному базовому URL: https://api.chatbotaiunfiltered.com/v1. Вы аутентифицируете каждый запрос, включая ваш уникальный API-ключ в Authorization header. Этот ключ генерируется сразу при создании аккаунта через Google или email. Если ключ недействителен, API возвращает ошибку 401.

Первый запрос

Отправьте первый запрос, используя стандартный chat/completions endpoint. Модель без ограничений отвечает на законные взрослые, дискуссионные или технические темы без обычных отказов. Передайте свой API-ключ в заголовке и установите идентификатор модели на uncensored. Следующий пример демонстрирует базовый запрос на генерацию текста.

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"}]
  }'

Этот запрос возвращает текстовое завершение. uncensored AI-модель обрабатывает ввод и генерирует ответ на основе своих данных обучения. Вы можете настроить параметры, такие как temperature, чтобы управлять креативностью. Ошибки, такие как недостаточный баланс, возвращают код статуса 402.

Интеграция Python SDK

Используйте официальную библиотеку OpenAI для Python для взаимодействия с uncensored LLM API. Настройте клиент, указав свой API-ключ и пользовательский базовый URL. Этот подход позволяет использовать знакомые методы, такие как chat.completions.create() используя сырые возможности вывода нефильтрованной модели. Установите модель явно в uncensored чтобы вас не перенаправляли на отфильтрованную версию.

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)

Библиотека автоматически сериализует JSON и поддерживает потоковую передачу данных. Вы можете получить информацию об использовании токенов из объекта ответа. Этот метод идеально подходит для сервисов на стороне сервера, которым необходимо интегрировать генерацию нефильтрованного текста в существующие рабочие процессы без переписывания HTTP-клиентов.

Интеграция Node SDK

Подключите API без цензуры к приложениям на Node.js с помощью официального SDK. Передайте базовый URL и API-ключ при инициализации клиента. Эта настройка обеспечивает совместимость со стандартными конечными точками OpenAI, сохраняя при этом ожидаемое поведение чат-бота без ограничений. Используйте uncensored идентификатор модели для доступа к специфическим настроенным весам.

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 управляет повторными попытками запросов и обработкой ошибок. Вы можете использовать потоковую передачу ответов или собирать полный текст. Это полезно для веб-приложений, которым нужна генерация текста в реальном времени. API Uncensored AI поддерживает стандартные параметры, такие как temperature и top_p для тонкой настройки стиля вывода.

Потоковые ответы через SSE

Включите потоковую передачу, установив stream: true в вашем запросе. API возвращает Server-Sent Events (SSE), содержащие инкрементальные текстовые чанки. Последний чанк включает полную статистику использования токенов. Это важно для приложений, отображающих текст в реальном времени, таких как чат-интерфейсы или редакторы кода в реальном времени. Потоковая передача значительно снижает воспринимаемую задержку.

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)

Разберите поток SSE, чтобы отображать текст по мере поступления. Каждый чанк содержит только часть ответа. uncensored модель сохраняет контекст между чанками. Вы можете остановить потоковую передачу досрочно, если пользователь изменит свой ввод. Обработка ошибок остаётся такой же, как и для запросов без потоковой передачи.

Лимиты, Ошибки и Контекстное окно

API нецензурированной LLM поддерживает контекстное окно объемом 100,000 токенов как для ввода, так и для вывода в совокупности. Вы можете отправлять до 16,000 токенов за один запрос, если указываете max_tokens. Лимиты скорости позволяют 300 запросов в минуту и 8 одновременных запросов на ключ. Ошибка 429 указывает на превышение этих лимитов. Тела запросов не должны превышать 8 МБ. Ошибки, такие как отсутствие кредита, возвращают 402, а недействительные ключи возвращают 401. Кредит не истекает, поэтому вы можете приостановить использование без потери средств.