Guide d'intégration des modèles sans censure

URL de base et authentification

Pointez votre client vers https://api.unrestrictedaitextgenerator.com/v1 et passez votre clé dans le Authorization header. Le système rejette les requêtes sans identifiants valides, renvoyant une erreur 401 si la clé est manquante ou incorrecte.

Première demande

Envoyez une requête POST à /v1/chat/completions avec l'ID du modèle uncensored et vos messages souhaités. L'API renvoie une réponse textuelle directement, filtrant les refus corporatifs standard pour le contenu adulte légal. Utilisez ce point de terminaison pour vérifier votre connectivité avant de l'intégrer dans des pipelines plus grands.

Copycurl https://api.unrestrictedaitextgenerator.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summarize the latest kernel patch notes"}]
  }'

Intégration du SDK Python

Configurez la bibliothèque OpenAI Python avec l'URL de base personnalisée et votre clé API pour rationaliser la gestion des requêtes. Cette approche vous permet d'utiliser des méthodes familières comme chat.completions.create() tout en accédant à nos capacités LLM non censurées. La bibliothèque gère la sérialisation automatiquement, réduisant le code boilerplate dans vos scripts.

Copyfrom openai import OpenAI

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

Intégration du SDK Node

Initialisez le client Node.js avec l'URL de base spécifique pour s'assurer que toutes les requêtes transitent par nos serveurs. Cette configuration prend en charge les workflows standard basés sur les promesses, ce qui facilite la gestion des réponses dans les environnements asynchrones. Vous pouvez gérer les tokens et les erreurs en utilisant les modèles JavaScript standard sans logique d'analyse personnalisée.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Streaming et utilisation des jetons

Activez le streaming en définissant stream: true pour recevoir des Server-Sent Events (SSE) au fur et à mesure de la génération des tokens. Les statistiques d'utilisation des tokens apparaissent dans le dernier chunk du flux, vous permettant de suivre les coûts en temps réel. Cette méthode réduit la latence perçue pour les tâches de génération de texte à fort volume.

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)

Limites et gestion des erreurs

Surveillez votre taux de requêtes, car l'API impose une limite de 300 requêtes par minute par clé. Si vous dépassez ce seuil, le système renvoie une erreur 429 jusqu'à la réinitialisation de la fenêtre. Assurez-vous que votre crédit prépayé est actif, car une erreur 402 indique des fonds insuffisants. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 jetons au total, avec une sortie maximale de 16 000 jetons par requête.