Documentație API & Quickstart

URL de bază și autentificare

Începe prin a-ți seta URL-ul de bază la HTTPS://api.uncensoredal.com/v1 și transmite cheia ta API în header-ul Authorization. Primești o singură cheie activă per cont, iar generarea unei noi invalidează instant cheia anterioară. Această configurare simplă funcționează cu orice client standard compatibil cu OpenAI fără logica complexă de rutare.

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-ul este strict pentru completări de chat, așa că nu trebuie să gestionezi rutarea modelelor. Fiecare solicitare trebuie să includă identificatorul modelului "uncensored" pentru a te asigura că atingi serverul de inferență corect. Erorile de autentificare returnează un status 401 dacă cheia lipsește sau este invalidă.

Endpoint Completări Chat

Trimiteți o cerere POST către /v1/chat/completions cu istoricul de mesaje în array-ul messages. Sistemul procesează input text și returnează text generat fără refuzuri de conținut pentru uz adult legal. Trebuie să specifici modelul ca "uncensored" în payload pentru a asigura compatibilitatea.

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)

Solicitările sunt facturate în funcție de utilizarea reală a tokenurilor, erorile și refuzurile rămânând gratuite. Acest model preplătit înseamnă că plătiți doar pentru ceea ce consumați. Endpoint-ul suportă parametri standard precum temperature și top_p pentru controlul aleatorietății outputului.

Răspunsuri în streaming cu SSE

Activați streaming-ul setând stream la true în corpul cererii pentru a primi tokenii prin Evenimente trimise de server. Fiecare fragment include statistici de utilizare a tokenilor în ultimul fragment, permițându-vă să urmăriți costurile în timp real. Această abordare reduce latența percepută pentru generările lungi.

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)

Folosește streaming-ul când construiești interfețe de chat care trebuie să afișeze text pe măsură ce este generat. API-ul returnează evenimente de flux standard compatibile cu OpenAI, facilitând integrarea cu bibliotecile UI existente. Poți opri fluxul devreme dacă utilizatorul își schimbă intrarea.

Apelarea funcțiilor și modul JSON

Definește instrumentele în cerere pentru a activa apelarea funcțiilor sau forțează output-ul JSON folosind response_format. API-ul suportă tool_choice pentru controlul precis al momentului în care modelul ar trebui să invoce o funcție. Această funcție funcționează cu schema standard OpenAI, astfel încât poți reutiliza definițiile existente ale instrumentelor.

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);

Modul JSON asigură că output-ul este JSON valid, ceea ce este util pentru analizarea datelor structurate în mod programatic. Poți combina acest lucru cu setările de temperatură pentru a echilibra creativitatea cu fiabilitatea structurală. API-ul gestionează logica execuției uneltelor returnând detaliile apelului de funcție pentru ca codul tău să le proceseze.

Configurare Parametri Model

Configurează parametri precum temperatura, top_p, secvențele de oprire și seed pentru a controla comportamentul de generare. Fereastra de context suportă 100.000 de tokeni pentru prompt și completare combinate. Output-ul maxim este limitat la 16.000 de tokeni per cerere, sau 2.048 dacă nu specifici max_tokens.

Puteți folosi presence_penalty și frequency_penalty pentru a reduce repetiția în textele mai lungi. Acești parametri permit ajustarea stilului modelului fără a modifica ponderile subiacente. Ajustați-i incremental pentru a găsi echilibrul potrivit pentru cazul dumneavoastră specific de utilizare.

Limitări, Erori și Context

Limitările de rată sunt setate la 300 de cereri pe minut și 8 cereri concurente pe cheie. Corpurile cererilor sunt limitate la 8 MB, astfel încât ferestrele de context mari trebuie gestionate cu grijă. Erorile includ 401 pentru chei invalide, 402 pentru credit insuficient și 429 pentru limitarea ratei.

Credit-ul nu expiră, așa că poți întrerupe utilizarea între valuri fără să pierzi fonduri. Dacă atingi limita de concurență, reîncearcă cu backoff exponențial. Fereastra de context de 100,000 de tokeni permite un istoric extins, dar ține sub control limitele de output pentru a evita trunchierea.