Документация API & Быстрый старт

Базовый URL и аутентификация

Начните с установки базового URL на HTTPS://api.uncensoredal.com/v1 и передачи вашего API-ключа в заголовке Authorization. Вы получаете один активный ключ на аккаунт, и генерация нового ключа мгновенно делает предыдущий недействительным. Эта простая настройка работает с любым стандартным клиентом, совместимым с OpenAI, без сложной логики маршрутизации.

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"}]
  }'

Эндпоинт строго предназначен для завершения диалога, поэтому вам не нужно управлять маршрутизацией моделей. Каждый запрос должен содержать идентификатор модели "uncensored", чтобы убедиться, что запрос отправляется на правильный сервер вывода. Ошибки аутентификации возвращают статус 401, если ключ отсутствует или недействителен.

Эндпоинт Chat Completions

Отправьте POST-запрос на /v1/chat/completions с историей сообщений в массиве messages. Система обрабатывает текстовый ввод и возвращает сгенерированный текст без отказов в контенте для законного использования взрослыми. Вы должны указать модель как "uncensored" в полезной нагрузке, чтобы обеспечить совместимость.

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)

Запросы оплачиваются на основе фактического использования токенов, при этом ошибки и отказы остаются бесплатными. Эта предоплаченная модель означает, что вы платите только за то, что потребляете. Эндпоинт поддерживает стандартные параметры, такие как temperature и top_p для управления случайностью вывода.

Потоковые ответы с SSE

Включите потоковую передачу, установив stream в true в теле запроса, чтобы получать токены через Server-Sent Events. Каждый чанк включает статистику использования токенов в последнем чанке, позволяя отслеживать затраты в реальном времени. Этот подход снижает воспринимаемую задержку для длинных генераций.

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)

Используйте потоковую передачу при создании чат-интерфейсов, которым необходимо отображать текст по мере его генерации. API возвращает стандартные события потока, совместимые с OpenAI, что упрощает интеграцию с существующими UI-библиотеками. Вы можете остановить поток досрочно, если пользователь изменит свой ввод.

Function Calling и режим JSON

Определите инструменты в запросе, чтобы включить вызов функций или принудительный вывод JSON с помощью response_format. API поддерживает tool_choice для точного контроля того, когда модель должна вызывать функцию. Эта функция работает со стандартной схемой OpenAI, поэтому вы можете повторно использовать существующие определения инструментов.

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);

Режим JSON гарантирует, что вывод является валидным JSON, что полезно для программного парсинга структурированных данных. Вы можете комбинировать это с настройками temperature, чтобы балансировать между креативностью и структурной надежностью. API обрабатывает логику выполнения инструментов, возвращая детали вызова функции для обработки вашим кодом.

Конфигурация параметров модели

Настройте параметры, такие как температура, top_p, последовательности остановки и seed, чтобы контролировать поведение генерации. Окно контекста поддерживает 100,000 токенов как для промпта, так и для завершения в совокупности. Максимальный вывод ограничен 16,000 токенов на запрос или 2,048, если вы не указали max_tokens.

Вы можете использовать presence_penalty и frequency_penalty для уменьшения повторений в длинных текстах. Эти параметры позволяют тонко настраивать стиль модели без изменения базовых весов. Регулируйте их постепенно, чтобы найти правильный баланс для вашего конкретного случая использования.

Лимиты, Ошибки и Контекст

Лимиты составляют 300 запросов в минуту и 8 одновременных запросов на ключ. Тело запроса ограничено 8 МБ, поэтому большие контекстные окна необходимо обрабатывать тщательно. Ошибки включают 401 для недействительных ключей, 402 для недостаточного баланса и 429 для исчерпания лимитов.

Кредит не сгорает, поэтому вы можете приостанавливать использование между всплесками активности без потери средств. Если вы достигли лимита параллельных запросов, повторите попытку с экспоненциальной задержкой. Контекстное окно в 100,000 токенов позволяет хранить обширную историю, но следите за лимитами вывода, чтобы избежать усечения.