Démarrage rapide : Intégrez le modèle sans censure

Authentification & URL de base

Connectez votre client à notre API en utilisant l'URL de base standard et une clé API. Vos requêtes s'authentifient via le Authorization header avec un jeton Bearer. L'URL de base est https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1. Cela garantit la compatibilité avec les SDK et outils OpenAI existants. Générez votre clé sur le tableau de bord et gardez-la en sécurité.

Envoi de requêtes : Complétions de chat

Envoyez du texte et recevez du texte via l'endpoint de complétion de chat. Utilisez l'ID du modèle uncensored pour des réponses illimitées. Vos prompts restent les vôtres sans entraînement caché. Définissez vos instructions système pour préciser le ton. L'API s'occupe du reste. Consultez l'exemple ci-dessous.

Copycurl https://api.bestuncensoredaimodel.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Summit starts at 6am tomorrow."}]
  }'

Intégration du SDK Python

Utilisez la bibliothèque Python officielle d'OpenAI pour interagir avec l'API. Configurez l'URL de base et la clé API lors de l'initialisation du client. Cette approche nécessite un code de base minimal. Vous pouvez envoyer des messages et recevoir des sorties structurées. Elle fonctionne sans problème avec notre modèle sans filtre. Voici l'implémentation Python.

Copyfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.bestuncensoredaimodel.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

Intégrez à l'aide du SDK JavaScript pour les applications côté serveur. Importez le client et définissez les variables d'environnement. Cette méthode prend en charge les modèles asynchrones modernes. Vous pouvez gérer les erreurs et les réponses efficacement. La configuration est similaire à l'approche Python. Voir le code Node.js ci-dessous.

Copyimport OpenAI from "openai";

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

Réponses en streaming et consommation de jetons

Activez le streaming pour recevoir les jetons au fur et à mesure de leur génération. Cela réduit la latence perçue pour les sorties longues. L'API utilise les Server-Sent Events (SSE) pour le streaming. Les détails d'utilisation des jetons apparaissent dans le dernier fragment. C'est idéal pour les interfaces utilisateur en temps réel. Consultez l'exemple de streaming.

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, Erreurs et Fenêtre de contexte

Surveillez votre utilisation par rapport à des limites de débit strictes. Vous bénéficiez de 300 requêtes par minute et de 8 requêtes simultanées. La fenêtre de contexte prend en charge 100 000 tokens au total. Les erreurs comme le 401 indiquent une clé invalide. Une erreur 402 signifie que vous avez besoin de plus de crédit. Gérez les 429 avec un backoff exponentiel. Votre crédit prépayé n'expire jamais.