Dokumentacja API Nieskażony

Uwierzytelnianie i URL bazowy

Twój klucz API uwierzytelnia każde żądanie. Użyj podstawowego adresu URL HTTPS://api.uncensores.cc/v1 z dowolnym standardowym SDK OpenAI. Identyfikator modelu to "uncensored". Przekaż swój klucz w nagłówku Authorization jako token Bearer. Możesz wygenerować klucz za pomocą panelu, używając Google lub e-mail. Każde konto posiada jeden aktywny klucz, który zastępuje poprzedni.

Copycurl https://api.uncensores.cc/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "list the top ten python libraries for data science"}]
  }'

Musisz dołączyć pole model do każdego żądania. Endpoint oczekuje tablicy messages zawierającej historię rozmowy. Jeśli klucz jest nieobecny lub nieprawidłowy, API zwraca błąd 401. Zapewnia to, że tylko autoryzowani użytkownicy zużywają Twój prepayowany kredyt.

Endpoint Chat Completions

Wysyłaj żądania POST do /v1/chat/completions w celu generowania tekstu. To punkty końcowy obsługuje standardowe prompty konwersacyjne i zwraca strukturyzowane odpowiedzi tekstowe. Nie obsługuje embeddingów ani generowania obrazów. Przekazujesz komunikaty systemowe, użytkownika i asystenta, aby poprowadzić model. Model odpowiada surową treścią tekstową w tablicy choices.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Zainicjuj klienta, podając adres bazowy oraz klucz. Zdefiniuj listę wiadomości z żądaną rolą i treścią. Wywołaj metodę chat.completions.create. Obiekt odpowiedzi zawiera wygenerowany tekst oraz statystyki użycia. To bezpośrednie podejście eliminuje złożoność routingu w zadaniach NSFW lub twórczego pisania.

Odpowiedzi strumieniowe z SSE

Włącz strumieniowanie, ustawiając stream na true w żądaniu. API zwraca zdarzenia wysyłane przez serwer (SSE) w miarę stania się tokenów dostępnymi. Zmniejsza to postrzeganą latencję dla długich outputów. Każdy fragment zawiera częściową deltę odpowiedzi. Musisz zsumować te delty, aby zrekonstruować końcowy tekst.

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)

Ostatni fragment zawiera kompletne statystyki użycia dla żądania. Pozwala to śledzić zużycie tokenów w czasie rzeczywistym. Strumieniowanie jest idealne dla interfejsów czatu, gdzie użytkownicy oczekują natychmiastowej informacji zwrotnej. Działa bezproblemowo z formatem wyjściowym modelu uncensored.

Wywoływanie funkcji i tryb JSON

API obsługuje wywoływanie funkcji poprzez parametr tools. Zdefiniuj schemat swojej funkcji w żądaniu i ustaw tool_choice na auto lub konkretną nazwę. Model zwraca wywołania funkcji w odpowiedzi zamiast zwykłego tekstu. Możesz również wymusić output w formacie JSON, ustawiając response_format na json_object. Gwarantuje to przewidywalne parsowanie dla zautomatyzowanych przepływów pracy.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Przekaż definicje narzędzi w tablicy tools. Model wybierze odpowiednią funkcję na podstawie wejścia. Otrzymujesz nazwę funkcji i argumenty w odpowiedzi. Ta funkcja działa obok standardowych uzupełnień czatu bez dodatkowych punktów końcowych. Użyj jej do ekstrakcji danych ustrukturyzowanych lub zachowań przypominających agenta.

Parametry: Temperatura, Top-P, Seeds

Dostosuj temperaturę, aby kontrolować losowość. Wartości powyżej 1 zwiększają kreatywność, podczas gdy wartości poniżej 1 sprawiają, że wyjścia są bardziej deterministyczne. Użyj top_p, aby ograniczyć próbkowanie do najwyższego procentu masy prawdopodobieństwa. Ustaw seed dla powtarzalnych wyników przy identycznych żądaniach. Parametry te pozwalają na dostrojenie stylu wyjściowego modelu uncensored.

Możesz również używać sekwencji stop do zatrzymywania generowania w określonych ciągach znaków. presence_penalty i frequency_penalty pomagają zmniejszyć powtarzalność. Domyślna temperatura to 1.0. Dostosowanie tych ustawień pomaga zoptymalizować proces pod kątem roleplay lub pisania technicznego. Każde żądanie obsługuje te standardowe parametry kompatybilne z OpenAI.

Limity tokenów i okno kontekstowe

Okno kontekstowe obsługuje łącznie 100 000 tokenów dla promptu i uzupełnienia. Możesz zwrócić do 16 000 tokenów na żądanie. Jeśli pominiesz max_tokens, domyślna wartość to 2 048 tokenów. Limit ten dotyczy łącznej liczby tokenów wejściowych i wyjściowych. Żądania przekraczające rozmiar ciała 8 MB zakończą się niepowodzeniem. API narzuca limit szybkości na poziomie 300 żądań na minutę. Równoczesne żądania są ograniczone do 8 na klucz. Błędy takie jak 402 (brak środków) lub 429 (limit szybkości) dostarczają jasnych informacji. Niewykorzystane środki nie wygasają, co zapewnia płacenie tylko za faktyczne użycie.