Dokumentasi API & Panduan Cepat

URL Dasar dan Autentikasi

Mulai dengan mengatur URL dasar ke HTTPS://api.uncensoredal.com/v1 dan meneruskan kunci API Anda di header Authorization. Anda menerima satu kunci aktif per akun, dan menghasilkan kunci baru secara instan akan membuat kunci sebelumnya tidak berlaku. Pengaturan sederhana ini berfungsi dengan klien kompatibel OpenAI standar tanpa logika pengalihan yang kompleks.

Copycurl https://api.uncensoredal.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Generate the next 50 lines of a python script"}]
  }'

Endpoint ini secara ketat untuk penyelesaian chat, sehingga Anda tidak perlu mengelola pengalihan model. Setiap permintaan harus menyertakan pengenal model "uncensored" untuk memastikan Anda menyentuh server inferensi yang benar. Kegagalan autentikasi mengembalikan status 401 jika kunci tidak ada atau tidak valid.

Endpoint Chat Completions

Kirim permintaan POST ke /v1/chat/completions dengan riwayat pesan Anda dalam array messages. Sistem memproses input teks dan mengembalikan teks yang dihasilkan tanpa penolakan konten untuk penggunaan dewasa yang sah. Anda harus menentukan model sebagai "uncensored" dalam payload Anda untuk memastikan kompatibilitas.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Permintaan dibebankan berdasarkan penggunaan token aktual, dengan kesalahan dan penolakan tetap gratis. Model pra-bayar ini berarti Anda hanya membayar apa yang Anda konsumsi. Endpoint ini mendukung parameter standar seperti temperature dan top_p untuk mengontrol keacakan output.

Respons Streaming dengan SSE

Aktifkan streaming dengan mengatur stream menjadi true di body permintaan Anda untuk menerima token melalui Server-Sent Events. Setiap potongan mencakup statistik penggunaan token dalam potongan terakhir, memungkinkan Anda melacak biaya secara real-time. Pendekatan ini mengurangi latensi yang dirasakan untuk generasi panjang.

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)

Gunakan streaming saat membangun antarmuka obrolan yang perlu menampilkan teks saat dihasilkan. API mengembalikan peristiwa aliran standar yang kompatibel dengan OpenAI, membuatnya mudah diintegrasikan dengan pustaka UI yang ada. Anda dapat menghentikan aliran lebih awal jika pengguna mengubah input mereka.

Pemanggilan Fungsi dan Mode JSON

Tentukan alat dalam permintaan Anda untuk mengaktifkan pemanggilan fungsi atau memaksa output JSON menggunakan response_format. API mendukung tool_choice untuk kontrol presisi atas kapan model harus memanggil fungsi. Fitur ini bekerja dengan skema OpenAI standar, sehingga Anda dapat menggunakan kembali definisi alat yang sudah ada.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Mode JSON memastikan output adalah JSON yang valid, yang berguna untuk menguraikan data terstruktur secara terprogram. Anda dapat menggabungkannya dengan pengaturan temperature untuk menyeimbangkan kreativitas dengan keandalan struktural. API menangani logika eksekusi alat dengan mengembalikan detail panggilan fungsi agar diproses oleh kode Anda.

Konfigurasi Parameter Model

Konfigurasi parameter seperti suhu, top_p, urutan stop, dan seed untuk mengendalikan perilaku generasi. Jendela konteks mendukung 100.000 token untuk prompt dan penyelesaian secara gabungan. Output maksimum dibatasi pada 16.000 token per permintaan, atau 2.048 jika Anda tidak menentukan max_tokens.

Anda dapat menggunakan presence_penalty dan frequency_penalty untuk mengurangi pengulangan dalam teks panjang. Parameter ini memungkinkan penyesuaian gaya model tanpa mengubah bobot dasarnya. Sesuaikan secara bertahap untuk menemukan keseimbangan yang tepat untuk kasus penggunaan spesifik Anda.

Batas, Error, dan Konteks

Batas laju ditetapkan pada 300 permintaan per menit dan 8 permintaan simultan per kunci. Badan permintaan dibatasi hingga 8 MB, sehingga jendela konteks yang besar harus dikelola dengan hati-hati. Kesalahan mencakup 401 untuk kunci tidak valid, 402 untuk kredit tidak cukup, dan 429 untuk batas laju.

Kredit tidak pernah kedaluwarsa, sehingga Anda dapat menghentikan penggunaan antara lonjakan tanpa kehilangan dana. Jika Anda mencapai batas konkuren, coba lagi dengan backoff eksponensial. Jendela konteks 100,000 token memungkinkan riwayat yang luas, tetapi perhatikan batas output untuk menghindari pemotongan.